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RSS订阅转载 python中获取文件大小的四种办法
或者，使用 Python 3.4，您可以使用 Path.stat() 函数来自 pathlib 模块。它类似于 os.stat() 函数和返回 stat_result 包含有关指定路径的信息的对象。获取文件状态的标准解决方案是使用 os.stat() Python 函数。它返回一个 stat_result 对象，它有一个 st_size 包含文件大小（以字节为单位）的属性。另一个不错的选择是使用 os.path.getsize() 函数获取指定路径的大小（以字节为单位）。
2024-04-03 17:17:41
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转载 使用pip安装模块时，出现错误Retrying (Retry(total=0, connect=None, read=None, redirect=None, status=None))
出现该错误信息是因为pip源连接证书验证失败，将pip源调整为国内的源就可以了，比如要下载pylint。中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
2024-04-03 17:13:36
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转载 机器学习 python scikit-learn GPU
在Python中，使用scikit-learn进行机器学习，并利用GPU加速，你可以使用RAPIDS库，它结合了NVIDIA的cuDF、cuML和cuGraph库，提供GPU加速的数据预处理、模型训练和预测功能。这个例子展示了如何使用RAPIDS库进行数据预处理和随机森林分类器的训练。请注意，你需要有一个NVIDIA的GPU，并且安装了合适版本的CUDA。
2024-04-03 16:54:06
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转载 提高机器学习效率:GPU加速的Pandas和Scikit-learn助力数据分析
如果您希望将机器学习(ML)项目的速度和可扩展性提升到新的水平，GPU加速的数据分析可以帮助您以突破性的性能快速提供见解。从更快的计算到高效的模型训练，GPU为日常的机器学习任务带来了许多好处。
2024-04-03 16:48:31
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转载 python process 设置进程名字
方法来设置进程名字。该方法接受一个字符串参数，用于设置进程的名字。这样，进程的名字就被设置为。在第二步中，我们将使用。
2024-04-03 16:41:21
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转载 python 判断目录是否为空
然后，使用列表推导式将文件名转换为文件路径，并使用join函数获取完整的文件路径，最后计算文件路径列表的长度，如果为0则表示目录为空。最后，计算文件迭代器的长度，如果为0则表示目录为空。类似方法一，使用listdir函数列出目录中的文件名，并使用isdir函数判断每个文件名是否是目录而不是文件，然后计算目录名列表的长度，如果为0则表示目录为空。通过使用listdir函数列出目录中的文件名，并将文件名转换为文件路径进行判断，然后使用any函数判断文件路径列表是否存在任何一个文件，通过取反操作将结果返回。
2024-04-03 16:38:23
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转载 python 生成数字列表 20开始
如果您需要一个更大的范围或者不同的步长，只需调整range()函数的参数。使用Python内置的range()函数来生成一个从20开始的数字列表。
2024-04-03 16:35:40
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转载 python 生成数字列表
方法六：使用itertools库的count函数和islice函数生成无限数字列表，并使用islice函数截取指定长度的部分。方法五：使用random.sample函数生成不重复的数字列表。方法二：使用range函数和列表构造器。方法四：使用numpy库生成数字列表。方法三：使用循环迭代生成列表。方法一：使用列表推导式。
2024-04-03 16:34:09
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转载 python pandas dataframe 选择一行 索引、loc、iloc、ix的用法及区别
在dataframe对象中，如何选择一行数据？如何选择某一个数据？
2024-03-16 20:25:29
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转载 python 数据分析 pandas dataframe 得到一行中每一个数值
要获取 DataFrame 的一行中的每个数值，可以使用 iterrows() 函数来遍历每一行并访问其中的元素。
2024-03-16 20:21:55
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转载 python 数据分析 pandas dataframe row 转 list
将 DataFrame 的行（row）转换为列表（list）可以使用 values.tolist() 函数。
2024-03-16 20:20:18
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转载 python list 转 dict
使用dict()函数结合zip()函数将两个列表转换为字典。将列表中的键和值分别存储到两个列表中，然后使用zip()函数将两个列表打包成元组的形式，并将其作为参数传递给dict()函数来创建字典。使用列表推导式将列表转换为字典。假设列表中的元素为键值对的形式，可以通过将键值对解构成键和值来实现。
2024-03-16 20:13:08
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转载 python sklearn 机器学习 模型 保存 加载 使用
用于指定在将对象保存到磁盘之前，是否在内存中缓存对象的最大尺寸。如果设置为一个整数，它将限制在将对象保存到磁盘之前，可以缓存在内存中的对象大小。如果将其设置为 1，则启用轻量级压缩，如果设置为 3，则启用较强的压缩。较高的压缩级别可能会减小文件大小，但可能需要更多的时间来保存和加载文件。默认值为 None，表示使用默认的协议。它通常用于保存机器学习模型、大型数据集或其他需要长期保存的 Python 对象。：要保存到磁盘的 Python 对象。是 Python 中的一个函数，主要用于将对象保存到磁盘上的。
2024-03-16 20:10:42
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转载 python sklearn 逻辑回归模型 报错 Increase the number of iterations (max_iter) or scale the data as shown in
收敛警告：lbfgs无法聚合（状态=1）：停止：迭代总数达到限制。增加迭代次数（最大值）或缩放数据，我正在用逻辑回归模型（Logistic Regression）做一个二分类任务，使用封装好的模型，
2024-03-16 20:06:47
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转载 深度学习框架 PyTorch TensorFlow 区别 联系
TensorFlow 诞生于谷歌大脑团队的大脑，从专有工具转变为开源奇迹。作为一个端到端的平台，它提供了从基本算术运算到神经网络部署的所有功能。它的适应性体现在与 CPU、GPU、TPU 和移动设备等平台的兼容性上。值得注意的是，谷歌、Uber 和 Microsoft 等行业巨头已将 TensorFlow 整合到其运营中。
2024-03-16 20:00:39
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转载 机器学习 深度学习 简介
机器学习和深度学习是现代人工智能领域中最为热门的两个研究方向。这两个领域有着广泛的应用，从语音识别、图像处理到自然语言处理和智能控制等多个领域都有广泛应用。本文将分别介绍机器学习和深度学习的概念、原理、应用和发展趋势等方面，以便更好地理解这两个领域的相关知识。
2024-03-16 19:55:55
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转载 python sklearn 机器学习 数据预处理 特征编码
由于机器学习算法都是在矩阵上执行线性代数计算，所以参加计算的特征必须是数值型的，对于非数值型的特征需要进行编码处理。采用 N NN 位状态寄存器来对 N NN 个可能的取值进行编码，每个状态都由独立的寄存器来表示，并且在任意时刻只有其中一位有效。字典组成的列表转化为数组或稀疏矩阵，当特征值为字符串时，就会对特征进行独热编码。将离散型的数据转换成 0 00 到 n − 1 n − 1n−1 之间的数。来返回新的列的名字，其中0和1就代表是不是这个属性。将类别型特征从字符串转换为数字。也可以得到相应的特征。
2024-03-16 19:54:47
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转载 python 机器学习 sklearn 常用算法模型
scikit-learn (sklearn) 是一个常用的Python机器学习库，提供了许多常用的模型和工具，帮助用户完成数据预处理、特征提取、模型训练、模型评估等机器学习任务。下面列出了sklearn中常用的模型。
2024-03-12 09:34:44
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转载 python 数组生成 numpy.array np.array np.asarray 简介
) for instantiating an array.【1-使用array()， zeros()或empty()方法：数组应该使用array, zeros()或empty()构造。3 4')”，就是子类，是矩阵类型。3 4'))中subok为False，返回的数组类型被强制为基类数组，所以DYX的类型是<class 'numpy.ndarray'>，是数组；必选参数，类型为array_like，可以有四种类型：数组，公开数组接口的任何对象，__array__方法返回数组的对象，或任何（嵌套）序列。
2024-03-12 09:28:28
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转载 python 数据分析 pandas DataFrame 数据 合并 连接
根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。说明：类似于关系数据库的连接(join)操作、excel的vlookup应用场景：针对同一个主键存在两张包含不同字段的表，现在想把他们整合到一张表里。在此典型情况下，结果集的行数并没有增加，列数则为两个元数据的列数和减去连接键的数量例：原有的两个DataFrame，分别为：df1；df2合并后：按指定的键连接，列数增加，去掉了多余的键可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起，concat函数相当于数据库中的全连接(UNION ALL)
2024-03-12 09:22:57
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转载 python 数据分析 pandas dataframe 删除行 删除列 增加行 增加列
一般涉及到增加列项时，经常会对现有的数据进行遍历运算，获得新增列项的值，所以这里结合对DataFrame的遍历讨论增加列。但需要注意：len(df)生成的是int，如果生成的int，df已经存在了，会覆盖该行数据，而不会新增。但需要注意：len(df)生成的是int，如果生成的int，df已经存在了，会覆盖该列数据，而不会新增。举例，通过筛选可以实现很多功能，例如某列数据有重复,我们需要对某列。例如，想增加一列'E'，值等于'A'和'C'列对应值之和。增加3列，EFG，value默认为np.NaN。
2024-03-12 09:21:26
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转载 python 数据分析 pandas 表格型数据 dataframe 提取列
在处理表格型数据时，一行数据是一个 sample，列就是待提取的特征。怎么选取其中的一些列呢？本文分享一些方法。
2024-03-12 09:12:46
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转载 python 机器学习 sklearn 常用数据预处理方法
sklearn 常用数据预处理方法比较常见的是标准化、归一化还有正则化，这些方法对于机器模型的训练有很大帮助，大多数时候不仅可以提高模型的准确度还可以减少训练时间。
2024-03-12 08:53:03
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转载 python sklearn 机器学习 train_test_split 划分训练集测试集 鸢尾数据实例
目录获取数据划分训练集和测试集完整代码脚手架python机器学习中常用 train_test_split()函数划分训练集和测试集，其用法语法如下：X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size, random_state, shuffle)以sklearn库内置的iris数据集（鸢尾数据集）为例，首先获取数据：这里的dataset数据是sklearn.utils.Bunch
2024-03-12 08:41:08
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转载 python sklearn机器学习 报错 ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples:[] 解决方法
在上面的例子中，我们首先检查了特征变量X和目标变量y的样本数量是否一致。这样，我们可以及早地发现样本数量不一致的问题并进行相应的处理。请注意，这只是解决 "ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: []" 错误的一种方法。具体的解决方法可能因问题的具体情况而异。时，输入数据处理的特征变量和目标变量的样本数量不一致。这意味着你的特征和目标变量的样本数量不匹配，导致无法执行相应的操作。
2024-03-12 08:34:16
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转载 python sklearn 机器学习 使用简介
Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。简单高效的数据挖掘和数据分析工具让每个人能够在复杂环境中重复使用建立NumPy、Scipy、MatPlotLib之上。
2024-03-12 08:26:36
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转载 python matplotlib 绘画库 plot方法简介
密度图：与直方图相关的一种类型图，是通过计算“可能会产生观测数据的连续概率分布的估计”而产生的，通过给plot传入参数kind = 'kde' 即可。散布图：是观测两个一维数据序列之间关系的有效手段，使用pd.scatter_matrix()即可建立。直方图：是一种可以对值频率离散化显示的柱状图。通过调用Series.hist()方法即可创建。bingo，通过这个简单的示例，以后画图之类的都可以搞定了。在这里我介绍一下plot方法的函数的使用。
2024-03-12 08:19:38
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转载 python 数据分析 pandas模块 操作图解
两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列。系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。pandas提供简单的查找替换功能，如果要复杂的查找替换，可以使用map(), apply()和applymap()透视表是pandas的一个强大的操作，大量的参数完全能满足你个性化的需求。pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。
2024-03-12 08:08:03
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转载 python 数据分析 pandas库
比如下图这个 DataFrame：增加数据列有以下两种办法：——可以从头开始定义一个 pd.Series，再把它放到表中：——也可以利用现有的列来产生需要的新列。
2024-03-10 11:43:41
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转载 python 画图库 matplotlib 使用
其实一年前就有想法好好学学python里的画图库matplotlib库，主要是因为每次可视化一些结果的时候，都是搜一些别人写好的代码，看的时候感觉乱乱的，不是说别人写的乱，而是每个人在某些点上实现的方式不太一样，还有就是觉得，总用别人的，就觉得不是自己创造的，没有成就感。其实呢，第一种方式呢，是先生成了一个画布，然后在这个画布上隐式的生成一个画图区域来进行画图，第二种方式，先生成一个画布，然后，我们在此画布上，选定一个子区域画了一个子图，上一张官方的图，看看你能不能更好的理解。除了字体设置还有以下属性。
2024-03-09 08:16:31
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转载 python matplotlib 报错 UserWarning: FigureCanvasAgg is non-interactive, and thus cannot be shown
解决办法：在模型加载后面加入一行代码 matplotlib.use( TkAgg’)，这个bug的问题就是模型加载改变了matplotlib使用的终端，但为什么会改变，还是不知道啊。但是把模型导入部分注释掉之后就没有这个错误了（第六行）
2024-03-09 07:52:38
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转载 python 反向映射字典
使用循环遍历字典的键值对，创建一个新的字典，将原字典的值作为新字典的键，原字典的键作为新字典的值。这样就可以通过值来查找对应的键。是指通过字典的值来查找对应的键。这样，reverse_dict就是一个反向映射字典，可以通过值来查找对应的键。这样，reverse_dict就是一个反向映射字典，可以通过值来查找对应的键。库，它提供了双向映射字典的功能。通过该库，可以轻松地实现反向映射字典。使用Python的第三方库，如。
2024-03-09 07:46:02
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转载 python 跳出try
在Python中，可以使用raise语句在try块中主动抛出异常来跳出try块。这些方法都可以在代码逻辑需要时跳出try块。请根据具体的情况选择适合的方法。
2024-03-09 07:44:10
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转载 python 时间比较
在Python中进行时间的比较可以使用datetime模块。输出结果为"两个日期之间的天数差为 4"。输出结果为"第一个日期早于第二个日期"。输出结果为"两个日期不相等"。
2024-03-09 07:42:15
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转载 python sorted(d.items(), key=lambda x: x[1])
key=lambda x: x[1] 为对前面的对象中的第二维数据（即value）的值进行排序。其中x:x[ ]字母可以随意修改，排序方式按照中括号[]里面的维度进行排序，[0]按照第一维排序，[2]按照第三维排序，依次类推。key=lambda 变量：变量[维数]d.items() 为待排序的对象。
2024-03-09 07:38:38
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字体wps.zip 用于linux wps 使用
2020-03-16
Nat_Type_Tester_.rar
2019-12-26
msfupdate.erb
2019-11-04
fuzz工具 teenage mutant ninja turtles
2019-01-14
Sybase ASE 12.5.4 PC 客户端
2018-12-12
Win32 OpenSSL
2015-04-18
ActivePerl
2015-04-18
编写 Debugging Tools for Windows 扩展 实例
2014-04-02
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