在这篇文章中，我们将学习如何在 Scikit-learn 中构建学习模型：一个 Python 机器学习库。这是一个免费的机器学习库。它支持各种算法，例如随机森林、向量机和 k 近邻，并可以直接与 numpy 和 scipy 集成。导入数据集 import pandas Url = < 在此处指定您的 URL > data=pandas.rad_csv(url) 数据探索和清洗 我们可以使用 head 方法根据我们的需要指定/过滤记录。data.head() data.head(n=4) # 将记录限制为 4 我们还可以实现数据集的最后几条记录 data.tail() data.tail(n=4) # 将记录限制为 4 现在进入阶段 ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习如何在 Python 3.x 或更早版本中使用 Keyboard 模块。首选 IDE - Jupyter notebook 安装 ->>> pip install keyboard 模块的功能 - 允许我们阻止特定键的操作 我们可以使用 onclick 监听器管理来自键盘的意图。跨平台兼容性。支持键盘上可用的特殊键和热键。现在让我们以代码的形式实现它 - 示例 import keyboard # 它写入内容 keyboard.write("Tutorialspoint") # 它写入换行符 keyboard.press_and_release('shift + o, shift + y, ') keyboard.press_and_release('k, j') # 它阻塞直到 ctrl keyboard.wait('Ctrl') 输出 Tutorialspoint O Y k j 示例 import keyboard # 它 ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习 Python 和 Java 在轻松实现即将出现和流行的技术方面的范围。Java Java 的特性 它面向对象 它是平台无关的 涉及分布式计算和网络功能 支持多线程 安全性是优先考虑的 可用堆栈分配系统 支持/可用框架 Spring 框架（Web 应用程序） Grails（动态环境） Java Server Faces Google Web Toolkit Play 框架 Struts 框架 Python Python 的特性 解释型面向对象语言 模块化、动态且健壮 可移植 跨平台兼容性 可用 C/C++ 扩展 广泛的库和第三方依赖项支持 支持/可用框架 Django 框架（基于 Web 的应用程序） Flask（Web 服务器） Tornado（WebSockets） Sanic 框架（多级处理） Giotto 框架（全栈开发） Bottle 框架（Rest API） 结论 在这篇文章中，我们 ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习 Kivy 框架及其安装。Kivy 是一个基于 GUI 的应用程序界面，它是开源的，有助于为 Windows、Linux 和 Mac 创建跨平台应用程序。安装指南 首先，我们需要在电脑上安装 Python。然后，我们需要安装依赖项 - Windows ->>> python -m pip install docutils pygments pypiwin32kivy.deps.sdl2 kivy.deps.glew >>> python -m pip install kivy.deps.gstreamer >>> python -m pip install kivy.deps.angle Linux - $ sudo add-apt-repository ppa:kivy-team/kivy 安装 Kivy 文件 Windows ->>> python -m pip install kivy Linux ->>> sudo apt-get install python3-kivy 现在让我们看看如何使用 Kivy 创建图形用户界面 - 示例 import kivy kivy.require('1.10.0') ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习什么是 Python 全局解释器锁 (GIL)。这是一个锁或障碍，它阻止 Python 解释器同时提供给多个线程。GIL 在 Python 3.x 或更早版本中被认为是一个缺陷/问题，因为它不允许在多线程架构中进行多线程处理。为什么引入它？Python 支持自动垃圾收集的概念。一旦对象的引用计数达到零，内存就会被清理并可供使用。>>> import sys >>> var = {} >>> print(sys.getrefcount(ar)) >>> 2 >>> v=var >>> print(sys.getrefcount(v)) >>> 3 在这种情况下 ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习向量化以及使用 Python 3.x 或更早版本实现的各种技术。什么是向量化？向量化是一种在不使用循环的情况下实现数组的技术。使用函数而不是循环可以帮助有效地减少代码的运行时间和执行时间。各种操作都在向量而不是数组上执行，例如向量的点积（也称为标量积，因为它产生单个输出）、外积（产生维度等于向量长度（长度 X 长度）的方阵）、逐元素乘法（产生… 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习 Python 中的 isprintable() 及其应用。Is printable() 是一个用于字符串处理的内置方法。当字符串中所有字符都是可打印字符或字符串为空时，isprintable() 方法返回“True”，否则返回布尔值“False”。参数 - 调用时不带任何参数 可打印字符列表包括数字、字母、特殊符号和空格。让我们看这个例子来检查字符串的字符是否可打印。示例 实时演示 # 检查可打印字符 st= 'Tutorialspoint' print(st.isprintable()) # 检查是否 ... 阅读更多

在这篇文章中，我们将学习使用 Python 3.x 或更早版本进行机器学习的基础知识。首先，我们需要使用现有库来设置机器学习环境 >>> pip install numpy >>> pip install scipy >>> pip install matplotlib >>> pip install scikit-learn 机器学习处理经验和事实的研究，并根据提供的意图进行预测。数据库越大，机器学习模型越好。机器学习流程 清洗数据 馈送数据集 训练模型 测试数据集 实现模型 现在让我们确定哪个库用于什么目的 - Numpy - 添加 ... 阅读更多

在本教程中，我们将学习如何反转数组到给定位置。让我们看看问题陈述。我们有一个整数数组和一个数字 n。我们的目标是从第 0 个索引到第 (n-1) 个索引反转数组的元素。例如，输入数组 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] n = 5 输出 [5, 4, 3, 2, 1, 6, 7, 8, 9] 实现目标的步骤 初始化一个数组和一个数字 循环直到 n / 2 交换 (i)th 索引和 (n-i-1)th 元素 打印数组，你将得到结果。示例 ## 初始化数组和 ... 阅读更多

本教程将编写一个程序，用于去除IP地址中的前导零。让我们看看具体是什么。假设我们有一个IP地址 255.001.040.001，我们需要将其转换为 255.1.40.1。请按照以下步骤编写程序：初始化IP地址。使用split函数以“.”为分隔符分割IP地址。将IP地址的每个部分转换为整数，这将去除前导零。将每个部分转换为字符串后，再将所有部分连接起来。结果就是我们的最终输出。示例：## 初始化IP地址 ip_address = "255.001.040.001" ## 使用split()函数分割 parts = ip_address.split(".") ## ... 阅读更多