python中文分词
使用nltk来处理中文资料
nltk 怎么样使用中文?这是个大问题。这么个工具目前只能比较好的处理英文和其他的一些拉丁语系，谁让别人的单词与单词之间有个空格隔开呢！中文汉字一个挨一个的，nltk 在分词这一关就过不去了，分词没法分，剩下的就都做不了。唯一能做的，就是对网上现有的中文语料进行处理，这些语料都分好了词，可以使用nltk进行类似与英文的处理。
python处理中文首先需要设置一下文本的编码，文件的首行加上： #coding utf-8 这个是给python解释器识别的，然后文件保存的时候，还需要保存为utf-8的编码。
这些编码设置完了， ntlk还是处理不了中文。
nltk处理中文的第一步障碍就是中文资料不是分好词的，词语与词语之间没有空格。要使用nltk对中文进行处理，首先的第一步就是中文分词（台湾叫中文断词）。
目前python中文分词的包，我推荐使用结巴分词。使用结巴分词，之后，就可以对输出文本使用nltk进行相关处理。
当然中文分词，不应该成为使用nltk的障碍，或许很多人认为，既然用nltk，那么nltk就应该支持中文。但是我们得认清现实，现实就是nltk就是不支持处理中文，因此，这个给国内很多自然语言处理的研究人员有了研究的空间了，nltk既然没做中文分词，那么中国人就应该自己做了这个。一个口碑比较好的中文分词工具就是ICTCLAS中文分词。
当然，我个人觉得中国人自己开发的纯python实现的结巴分词也不错。
总的来说，nltk不提供中文分词，不应该纠结于此，并止步不前，我们完全可以使用其他的中文分词工具，将需要处理的资料分好词，然后再使用nltk进行处理，因此，这里就不多说中文分词的那点事了。如果你因为中文分词而分心，并转向到中文分词的研究之中，那么你就掉入了另外一个深坑之中。牢记本文的主题是nltk。当然需要多啰嗦一点的就是，nltk的默认词性标注集使用的是Penn Treebank 的词性标注集，因此，你选用中文分词模块的时候，最好能够使用和penn词性标注集差不多的中文分词工具，当然，不一样也没事。
kruskal基于Python的代码实现
通信网课程设计 Project2_Kruskal算法 (基于union_find实现) 一源代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 23 09:31:49 2018 @author: 15193 """ import numpy as np import time start=time.clock() class Graph(object): def __init__(self): #初始化 self.nodes=[] self.edge={} def insert(self,a,b,c): #添加相应的边 if not(a in self.nodes): self.nodes.append(a) self.edge[a]={} if not(b in self.nodes): self.nodes.append(b) self.edge[b]={} self.edge[a][b]=c self.edge[b][a]=c def succ(self,a): #返回点的有关的边 return self.edge[a] def getnodes(self): #返回点集 return self.nodes class union_find(object): #搭建union-find数据结构 def __init__(self,size): self.parent=[] self.rank=[] self.count=size for i in range(0,size): self.parent.append(i) self.rank.append(1)
Python简介
Python简介[转] Posted on 2008-01-28 23:18 Eric Yih阅读(1324) 评论(0)编辑收藏 1.什么是Python 语言 2.下载和安装 3.基础教程 4.Zope 专题 5.面向对象编程 6.数据库 7.Windows编程 8.多媒体 9.高性能计算 10.网络编程 11.XML 12.图形界面(GUI) 13.开发环境与编辑器 14.嵌入和扩展 15.游戏编程 16.中文编程与文字处理 17.手机移动 18.成功案例与应用 19.书籍文档 20.综合应用 21.精选链接 22.技术支持和服务 什么是Python 语言 Python 语言是一种计算机编程语言，作用类似于c/c++/java/perl/VB/Delphi 等等计算机编程语言，据有非常清晰易读的语法特点，并且是一种高级面向对象的语言，用途非常广泛，并且可以进行扩展。Python 可以运行在Windows，Linux，FreeBSD，Solaris等等几乎所有的电脑中，也可以运行在手机
中，支持Java 和 .Net 技术。Python(派森)语言是一种面向对象的用途非常广泛的编程语言，具有非常清晰的语法特点，适用于多种操作系统，可以在Windows和Unix这样的系统中运行。目前在国际上非常流行，正在得到越来越多的应用。Python可以完成许多任务，功能非常强大。Python核心网站是: https://www.360docs.net/doc/c51428818.html,/，其中你可以找到很多资料。如果您第一次使用Python, 可以下载一个试试。 Python 语言使用方便，不需要进行复杂的编译，用途非常广泛，可以进行各种软件的开发，比如：网站，图形界面（GUI），网络编程，数据库编程，图形图像处理，科学计算，手机编程等等。 使用Python 最多的应该是Google 公司了，就是人们到处都可以看到的Google 搜索引擎。微软公司也已经开始提供Python语言的软件了。全球著名的手机厂商Nokia 公司早已经开始提供基于Python 语言的手机开发软件了。另外，还有很多游戏是用Python开发的。另外一个比较有名的就是Zope 公司了。 目前，Python已经有成百上千的公共资源可以供你调用。 “Python”这个英文单词的发音似“派森”，因此中文可以称之为派森。 举个小例子： Toggle line numbers 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # 这里是注释 3 import string # 引用模块 4 5 class abc: # 定义类 6 def my(self): # 定义方法 7 hi = '你好,世界' 8 return hi 9 10 def hello(int): # 定义函数或子程序 11 """说明""" 12 if int < 0: # 判断 13 res = '请输入整数'
ARIMA时间序列建模过程——原理及python实现
ARIMA时间序列建模过程——原理及python实现 ARIMA模型的全称叫做自回归查分移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型，AR、MA、ARMA模型都可以看作它的特殊形式。 1. ARIMA的优缺点 优点：模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。 缺点：要求时序数据是稳定的（stationary），或者是通过差分化(differencing)后是稳定的;本质上只能捕捉线性关系，而不能捕捉非线性关系。 2. ARIMA的参数与数学形式 ARIMA模型有三个参数:p,d,q。 p--代表预测模型中采用的时序数据本身的滞后数(lags) ,也叫做 AR/Auto-Regressive项; d--代表时序数据需要进行几阶差分化，才是稳定的，也叫Integrated项; q--代表预测模型中采用的预测误差的滞后数(lags)，也叫做MA/Moving Average项。 差分：假设y表示t时刻的Y的差分。 if d=0, yt=Yt, if d=1, yt=Yt?Yt?1, if d=2, yt=(Yt?Yt?1)?(Yt?1?Yt ?2)=Yt?2Yt?1+Yt?2 ARIMA的预测模型可以表示为： Y的预测值= 白噪音+1个或多个时刻的加权+一个或多个时刻的预测误差。 假设p，q，d已知，
ARIMA用数学形式表示为： yt?=μ+?1?yt?1+...+?p?yt?p+θ1?et?1+...+θq?et?q 其中,?表示AR的系数，θ表示MA的系数 3.Python建模 ##构建初始序列 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.graphics.tsaplots import acf,pacf,plot_acf,plot_pacf from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA #序列化 time_series_ = pd.Series([151.0, 188.46, 199.38, 219.75, 241.55, 262.58, 328.22, 396.26, 442.04, 517.77, 626.52, 717.08, 824.38, 913.38, 1088.39, 1325.83, 1700.92, 2109.38, 2499.77, 2856.47, 3114.02, 3229.29, 3545.39, 3880.53, 4212.82, 4757.45, 5633.24, 6590.19, 7617.47, 9333.4, 11328.92, 12961.1, 15967.61]) time_series_.index = pd.Index(sm.tsa.datetools.dates_from_range('1978','2010')) time_series_.plot(figsize=(12,8)) plt.show() 3.1 异常值及缺失值处理 异常值一般采用移动中位数方法： frompandasimportrolling_median threshold =3#指的是判定一个点为异常的阈值 df['pandas'] = rolling_median(df['u'], window=3, center=True).fillna(method='bfill').fillna(method='ffill') #df['u']是原始数据，df['pandas'] 是求移动中位数后的结果，window指的 是移动平均的窗口宽度 difference = np.abs(df['u'] - df['pandas']) outlier_idx = difference > threshold 缺失值一般是用均值代替（若连续缺失，且序列不平稳，求查分时可能出现nan） 或直接删除。
用Python实现数据库编程
破釜沉舟: 为网站站长.设计师.编程开发者. 提供资源!https://www.360docs.net/doc/c51428818.html, 用Python实现数据库编程 文章类别：Python 发表日期：2004-11-11 来源: CSDN 作者: wfh_178 <用PYTHON进行数据库编程> 老巫 2003.09.10 19 September, 2003 用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结. 方法一:使用DAO (Data Access Objects) 这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧…… 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本). 现在实现对数据的访问: #实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:\temp\mydb.mdb") 现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法: rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'") 你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样: db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J
Python实现WEB详细过程
使用Websocket对于客户端来说无疑十分简单。websocket提供了三个简单的函数，onopen,onclose以及onmessage，顾名思义，他们分别监听socket的开启、断开和消息状态。 例如在一个WebSocket的客户端例子中，你可以这样写： 在代码中，首先创建了一个新的socket，指向websocket服务器端： var s = new WebSocket(“ws://localhost:8000/”); 然后利用三个基本函数实现状态监听。 当然这个例子并不完善，它参考了麻省理工一位研究生Mr. Yang的文章(https://www.360docs.net/doc/c51428818.html,/wp/web-sockets-tutorial-with-simple-python- server/)，而你如果需要更好的客户端测试代码，可以看这里：http://cl.ly/3N3Y3t2s3U1v1h0A433u我们在新的代码里提供了完成的和服务器交互数据的功能，发送数据我们使用的函数是send()，你可以在代码中看到。 我们之所以不直接引用Yang的文章是因为Yang对服务器的理解不够完善，或者用他的话来说就是outdate。 感谢Yang为我们提供了一个简单的socket server的例子，不过可惜放在现在来说它是有问题的，当然我们还是把例子引述如下： #!/usr/bin/env python import socket, threading, time
python的三种选择语句
本文将详细介绍Python语言中的三种选择语句：if语句，if/else语句和if/elif/else语句。对于每种语句，我们都提供了相应的流程图。与此同时，我们给出许多简单的示例程序，以帮助读者加深理解。 一、程序的控制结构 对于Python程序中的执行语句，默认时是按照书写顺序依次执行的，这时我们说这样的语句是顺序结构的。但是，仅有顺序结构还是不够的，因为有时候我们需要根据特定的情况，有选择地执行某些语句，这时我们就需要一种选择结构的语句。另外，有时候我们还可以在给定条件下往复执行某些语句，这时我们称这些语句是循环结构的。有了这三种基本的结构，我们就能够构建任意复杂的程序了。 对本文来说，我们要讨论的是三种基本程序结构中的选择结构，它们分别用if语句、if/else 语句和if/elif/else语句实现。至于其它两种控制结构，我们会在后续的文章中陆续加以介绍。下面我们首先介绍if语句。 二、if语句 Python的if语句的功能跟其他语言的非常相似，都是用来判定给出的条件是否满足，然后根据判断的结果（即真或假）决定是否执行给出的操作。If语句是一种单选结构，它选择的是做与不做。它是由三部分组成：关键字if本身、测试条件真假的表达式（我们简称为条件表达式）和表达式结果为真（即表达式的值为非零）时要执行的代码。If语句的语法形式如下所示： if表达式： 语句体 if语句的流程图如下所示： 图1if语句的流程示意图 注意，if语句的语句体只有当条件表达式的值为真，即非零时，才会执行；否则的话，程序就会直接跳过这个语句体，去执行紧跟在这个语句体之后的语句。我们这里的语句体，既可
[数据分析] 推荐 ：用Python实现神经网络(附完整代码)!
在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。 一、感知机 数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本（example），并将其展示给算法，然后让算法判断“是”或“不是”。一般而言，把单个特征表示为xi，其中i是整数。所有特征的集合表示为，表示一个向量： ， 类似地，每个特征的权重表示为其中对应于与该权重关联的特征 的下标，所有权重可统一表示为一个向量: 这里有一个缺少的部分是是否激活神经元的阈值。一旦加权和超过某个阈值，感知机就输出1，否则输出0。我们可以使用一个简单的阶跃函数（在图5-2中标记为“激活函数”）来表示这个阈值。
一般而言我们还需要给上面的阈值表达式添加一个偏置项以确保神经元对全0的输入具有弹性，否则网络在输入全为0的情况下输出仍然为0。 注：所有神经网络的基本单位都是神经元，基本感知机是广义神经元的一个特例，从现在开始，我们将感知机称为一个神经元。 二、反向传播算法 2.1 代价函数 很多数据值之间的关系不是线性的，也没有好的线性回归或线性方程能够描述这些关系。许多数据集不能用直线或平面来线性分割。比如下图中左图为线性可分的数据，而右图为线性不可分的数据：
在这个线性可分数据集上对两类点做切分得到的误差可以收敛于0，而对于线性不可分的数据点集，我们无法做出一条直线使得两类点被完美分开，因此我们任意做一条分割线，可以认为在这里误差不为0，因此我们需要一个衡量误差的函数，通常称之为代价函数： 而我们训练神经网络（感知机）的目标是最小化所有输入样本数据的代价函数 2.2 反向传播 权重通过下一层的权重（）和（）来影响误差，因此我们需要一种方法来计算对误差的贡献，这个方法就是反向传播。 下图中展示的是一个全连接网络，图中没有展示出所有的连接，在全连接网络中，每个输入元素都与下一层的各个神经元相连，每个连接都有相应的权
1. Python简介
Python简介 339次阅读 Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。 现在，全世界差不多有600多种编程语言，但流行的编程语言也就那么20来种。如果你听说过TIOBE排行榜，你就能知道编程语言的大致流行程度。这是最近10年最常用的10种编程语言的变化图： 总的来说，这几种编程语言各有千秋。C语言是可以用来编写操作系统的贴近硬件的语言，所以，C语言适合开发那些追求运行速度、充分发挥硬件性能的程序。而Python是用来编写应用程序的高级编程语言。 当你用一种语言开始作真正的软件开发时，你除了编写代码外，还需要很多基本的已经写好的现成的东西，来帮助你加快开发进度。比如说，要编写一个电子邮件客户端，如果先从最底层开始编写网络协议相关的代码，那估计一年半载也开发不出来。高级编程语言通常都会
提供一个比较完善的基础代码库，让你能直接调用，比如，针对电子邮件协议的SMTP库，针对桌面环境的GUI库，在这些已有的代码库的基础上开发，一个电子邮件客户端几天就能开发出来。 Python就为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池（batteries included）”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。 除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。当然，如果你开发的代码通过很好的封装，也可以作为第三方库给别人使用。 许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。 龟叔给Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。 总的来说，Python的哲学就是简单优雅，尽量写容易看明白的代码，尽量写少的代码。如果一个资深程序员向你炫耀他写的晦涩难懂、动不动就几万行的代码，你可以尽情地嘲笑他。 那Python适合开发哪些类型的应用呢？ 首选是网络应用，包括网站、后台服务等等； 其次是许多日常需要的小工具，包括系统管理员需要的脚本任务等等； 另外就是把其他语言开发的程序再包装起来，方便使用。 最后说说Python的缺点。 任何编程语言都有缺点，Python也不例外。优点说过了，那Python有哪些缺点呢？ 第一个缺点就是运行速度慢，和C程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。 但是大量的应用程序不需要这么快的运行速度，因为用户根本感觉不出来。例如开发一个下载MP3的网络应用程序，C程序的运行时间需要0.001秒，而Python程序的运行时间需要0.1秒，慢了100倍，但由于网络更慢，需要等待1秒，你想，用户能感觉到1.001秒和1.1秒的区别吗？这就好比F1赛车和普通的出租车在北京三环路上行驶的道理一样，虽然F1赛车理论时速高达400公里，但由于三环路堵车的时速只有20公里，因此，作为乘客，你感觉的时速永远是20公里。
Python实现各种排序
在Python实践中，我们往往遇到排序问题，比如在对搜索结果打分的排序（没有排序就没有Google等搜索引擎的存在），当然，这样的例子数不胜数。《数据结构》也会花大量篇幅讲解排序。之前一段时间，由于需要，我复习了一下排序算法，并用Python实现了各种排序算法，放在这里作为参考。 最简单的排序有三种：插入排序，选择排序和冒泡排序。这三种排序比较简单，它们的平均时间复杂度均为O(n^2)，在这里对原理就不加赘述了。代码直接贴出来。插入排序： def insertion_sort(sort_list): iter_len = len(sort_list) if iter_len < 2: return sort_list for i in range(1, iter_len): key = sort_list[i] j = i - 1 while j>=0 and sort_list[j]>key: sort_list[j+1] = sort_list[j] j -= 1 sort_list[j+1] = key return sort_list 冒泡排序： def bubble_sort(sort_list): iter_len = len(sort_list) if iter_len < 2: return sort_list for i in range(iter_len-1): for j in range(iter_len-i-1): if sort_list[j] > sort_list[j+1]: sort_list[j], sort_list[j+1] = sort_list[j+1], sort_list[j] return sort_list 选择排序： def selection_sort(sort_list): iter_len = len(sort_list) if iter_len < 2:
Python几种并发实现方案性能比较.docx
偶然看到Erlang vs. Stackless python: a first benchmark，对Erlang和Stackless Python的并发处理性能进行了实验比较，基本结论认为二者有比较相近的性能。我看完产生的问题是，Stackless Python与Python的其他并发实现机制性能又会有多大区别呢，比如线程和进程。因此我采用与这篇文章相同的办法来对Stackless Python、普通Python的thread模块、普通Python的threading模块、普通Python的processing模块这四种并发实现方案进行了性能实验，并将实验 实验方案与Erlang vs. Stackless python: a first benchmark是相同的，用每种方案分别给出如下问题的实现，记录完成整个处理过程的总时间来作为评判性能的依据： 1.由n个节点组成一个环状网络，在上面传送共m个消息。 2.将每个消息（共m个），逐个发送给1号节点。 3.第1到n-1号节点在接收到消息后，都转发给下一号节点。 4.第n号节点每次收到消息后，不再继续转发。 5.当m个消息都从1号逐个到达第n号节点时，认为全部处理结束。 (Edit Section ↓) 2.1 硬件平台 Macbook Pro 3,1上的Vmware Fusion 1.0虚拟机中，注意这里给虚拟机只启用了cpu的单个核心：
?原始Cpu：Core 2 Duo，2.4 GHz，2核心，4 MB L2 缓存，总线速度800 MHz ?分配给虚拟机的内存：796M （单个CPU，还能比较并发吗？） (Edit Section ↓) 2.2 软件平台 Vmware Fusion 1.0下的Debian etch： ?原始Python：Debian发行版自带Python 2.4.4 ?Python 2.4.4 Stackless 3.1b3 060516 ?processing-0.52-py2.4-linux-i686.egg ?原始Python下的greenlet实现：py lib 0.9.2 各方案的实现代码见后文。实验时使用time指令记录每次运行的总时间，选用的都是不做任何输出的no_io实现（Python的print指令还是挺耗资源的，如果不注释掉十有八九得影响测试结果），每次执行时设定n=300，m=10000（Erlang vs. Stackless python: a first benchmark文章中认为n可以设置为300，m则可以取10000到90000之间的数值分别进行测试）。 (Edit Section ↓) 3.1 Stackless Python的实验结果 real 0m1.651s user 0m1.628s sys 0m0.020s 即使将m扩大到30000，实验结果仍然很突出：
在abaqus中使用python实现功能(1,2)
在abaqus中使用python实现的功能（一、二） By lxm9977(lxm200501@https://www.360docs.net/doc/c51428818.html,) 功能一：实行提交多个job的功能。 对象：Job object 使用：在源文件开始写上import job，源程序用mdb.jobs[name] 使用名字为name的job对象。 建立一个job对象的方法： z利用已有的inp文件中建立job：mdb.JobFromInputFile（） z利用已有的cae中建立job： Job(...) 建议用第一种方法。 设定参数的方法： 9利用第一种方法建立job的时候，可以设定很多的参数，比如type，queue，userSubroutine等。格式：mdb.JobFromInputFile（name＝，inputFile＝，type＝，queue ＝，userSubroutine＝，…….）。 9也可以先建立一个job，然后利用job对象的setValues来设定参数，格式：job.setValues(type＝，queue＝，userSubroutine＝，…….)。 一个简单的例子： 文件：job.py from abaqusConstants import * import job mdb.JobFromInputFile(name='job-1-1',inputFileName='Job-1.inp') ＃基于inp文件Job-1.inp建立名称为job-1-1的job mdb.jobs['job-1-1'].setValues(waitMinutes=1) ＃设定参数 mdb.jobs['job-1-1'].submit() ＃提交任务 mdb.jobs['job-1-1'].waitForCompletion() 运行： 在cmd下面运行：Abaqus cae nogui=job.py
python实现手机自动化测试
Python实例 -- 实现手机自动化测试 Python实现手机自动化测试，文章中仅包含了简单的测试：安装，运行，卸载的测试，运行完成后会截张图，待脚本运行完成后可以查看图片验证安装运行成功与否，此文章包括介绍了JDK，SDK，Python的配置，图文并茂希望能帮助到需要的人。随后会发布介绍如何python手机自动化测试功能模块，包括验证操作是否预期等。 步骤一安装JDK并配置环境变量 百度搜索JDK下载安装包，我下载的JDK1.8版本，双击EXE文件进行安装，点击下一步。 选择安装目录安装过程中会出现两次安装提示。第一次是安装jdk ，第二次是安装jre。
选择安装目录后点击下一步，等待安装成功。 配置环境变量： 1. 计算机→属性→高级系统设置→高级→环境变量
2. 系统变量→新建 JAVA_HOME 变量。变量值填写jdk的安装目录（我的是默认安装路径 C:\Program Files(x86)\Java\jdk1.8.0_66)
3. 系统变量→寻找 Path 变量→编辑→新建（win10系统）。变量值填写jdk的安装目录文件下的jre→bin的路径。（注意win7xp等系统下原来Path的变量值末尾有没有;号，如果没有，先输入；号再输入路径）
4. 系统变量→新建 CLASSPATH 变量，变量值填写jdk的安装目录文件下的lib文件下tools.jar的路径。配置完毕。 5. 验证配置是否成功，运行cmd ，输入 java –version，如图中显示则配置成功。
步骤二：配置sdk 1. 去百度上搜索下载SDK 文件包并解压好后就可以进行配置了，进入计算机→属性→高级系统设置→高级→环境变量。 2. 系统变量→新建 ANDROID_HOME 变量，变量值填写SDK解压的文件路径。 3. 系统变量→寻找 Path 变量→编辑→新建，变量值分别填写SDK 下的platform-tools和tools的目录路径。
Python 简介
Python 简介 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。 ?Python 是一种解释型语言：这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl 语言。 ?Python 是交互式语言：这意味着，您可以在一个Python提示符，直接互动执行写你的程序。?Python 是面向对象语言:这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。 ?Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到WWW 浏览器再到游戏。 Python 发展历史 Python 是由Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。 Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。 像Perl 语言一样，Python 源代码同样遵循GPL(GNU General Public License)协议。 现在Python 是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。 Python 特点 ? 1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。 ? 2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。 ? 3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
Python实现翻译器
本节知识点： 1、urllib.request模块 2、urllib.parse 模块 3、json 模块 实战项目：半小时实现基于python的英汉翻译器 开讲时间：10:17 大家可以加进群—>腾讯学神联运-Py-206 280056819 下载学习 咱们这个功能的实现要借助于urllib模块，对这个模块比较了解的敲1，不了解的敲2 1. urllib模块 Python如何访问互联网，urllib模块 Uniform Resource Locators统一资源定址器 Urllib抓取远程的数据进行保存 Python2有两个模块，urllib和urllib2，Python3合并为一个模块（包），urllib URL的一般格式为 Protocol://hostname[:port]/path/[;parameters][?query]#fragment 1.协议 2.存放资源的服务器的域名系统或者IP地址（有时候要包含端口，各种传输协议都有默认的端口号，如http的默认端口为80） 3.资源的具体地址，如目录或者文件名等。 Python3中urllib模块，子模块 1、urllib.request模块打开和获取URL 的。urllib.request.urlopen() 2、urllib.parse 模块用来拆分和组合URL 字符串的标准接口。 3.urllib.error 4.urllib.robotparser urllib.request.urlopen(url,data=None[,timeout],*,cafile=None,capath=None,cadefault=Fals e,context=None) 2.json 一种轻量级的数据交换格式, Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是encoding和decoding。encoding-把一个Python对象编码转换成Json字符串；decoding-把Json格式字符串解码转换成Python对象。
PYTHON数据结构图实现
Python图的实现 #!/usr/bin/python #coding=utf-8 from collections import deque class photo(): def__init__(self): self.node_n={} def add_nodes(self,nodelist): for i in nodelist: self.add_node(i) def add_node(self,node): if not node in self.nodes(): self.node_n[node]=[] def add_edge(self,edge): u,v=edge if(v not in self.node_n[u])and(u not in self.node_n[v]): self.node_n[u].append(v) if u!=v: self.node_n[v].append(u) def nodes(self): return self.node_n.keys() def deep(self,root=None): self.visited={} order=[] def dfs(node): self.visited[node]=True order.append(node) for i in self.node_n[node]: if not i in self.visited: dfs(i) if root: dfs(root) for node in self.nodes(): if not node in self.visited: dfs(node) print"娣卞害锛?,order return order def wide(self,root=None):
Python的简介
Python是著名的“龟叔”Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。 现在，全世界差不多有600多种编程语言，但流行的编程语言也就那么20来种。如果你听说过TIOBE排行榜，你就能知道编程语言的大致流行程度。这是最近10年最常用的10种编程语言的变化图： 总的来说，这几种编程语言各有千秋。C语言是可以用来编写操作系统的贴近硬件的语言，所以，C语言适合开发那些追求运行速度、充分发挥硬件性能的程序。而Python是用来编写应用程序的高级编程语言。 当你用一种语言开始作真正的软件开发时，你除了编写代码外，还需要很多基本的已经写好的现成的东西，来帮助你加快开发进度。比如说，要编写一个电子邮件客户端，如果先从最底层开始编写网络协议相关的代码，那估计一年半载也开发不出来。高级编程语言通常都会 提供一个比较完善的基础代码库，让你能直接调用，比如，针对电子邮件协议的SMTP库，针对桌面环境的GUI库，在这些已有的代码库的基础上开发，一个电子邮件客户端几天就能开发出来。 Python就为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池（batteries included）”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。 除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。当然，如果你开发的代码通过很好的封装，也可以作为第三方库给别人使用。 许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。
算法-Python实现Logistic Regression
算法-Python实现Logistic Regression 比如说我们有两类数据，各有50十个点组成，当我门把这些点画出来，会有一条线区分这两组数据，我们拟合出这个曲线（因为很有可能是非线性），就是回归。我们通过大量的数据找出这条线，并拟合出这条线的表达式，再有数据，我们就以这条线为区分来实现分类。下图是我画的一个数据集的两组数据，中间有一条区分两组数据的线。 （1）sigmoid函数
我们看到了上图中两组数据的划分，那么我们怎么来找出两组数据的边界表达式呢，这里用到sigmoid函数。它的形状大致是（如下），公式 把数据集的特征值设为x1，x2，x3......。我们要求出它们的回归系数。只要设z=w1*x1+w2*x2.....用sigmoid函数出理是防止数据从0到1发生跳变，因为目标函数是0到1，我们要把带入x1，x2...多项式数据控制在这之间。 (2)梯度上升算法 梯度上升是指找到函数增长的方向。公式。在具体实现的过程中，不停地迭代运算直到w的值几乎不再变化为止。 代码 数据集在工程中有。 代码下载地址：https://https://www.360docs.net/doc/c51428818.html,/X-Brain/MachineLearning
导入数据集，并定义sigmoid函数 [python]view plaincopy 1.def loadDataSet(): 2. dataMat = []; labelMat = [] 3. fr = open('/Users/hakuri/Desktop/testSet.txt') 4.for line in fr.readlines(): 5. lineArr = line.strip().split() 6. dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]), float(lineArr[1])]) 7. labelMat.append(int(lineArr[2])) 8.return dataMat,labelMat 9. 10.def sigmoid(inX): 11.return 1.0/(1+exp(-inX)) 返回回归系数，对应于每个特征值，for循环实现了递归梯度上升算法。 [python]view plaincopy 1.def gradAscent(dataMatIn, classLabels): 2. dataMatrix = mat(dataMatIn) #convert to NumPy matrix 3. labelMat = mat(classLabels).transpose() #convert to NumPy matrix 4. 5. m,n = shape(dataMatrix) 6. alpha = 0.001 7. maxCycles = 500 8. weights = ones((n,1)) 9. 10.for k in range(maxCycles): #heavy on matrix operations 11. h = sigmoid(dataMatrix*weights) #matrix mult 12. error = (labelMat - h) #vector subtraction 13. weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose()* error #matrix mu lt 14.return weights
Python 介绍
Python 介绍 Python（KK 英语发音：/'pa?θɑn/, DJ 英语发音：/?paiθ?n/）是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，创始人为Guido van Rossum。这种语言的语法简捷而清晰，并且具有丰富和强大的类库。python常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，速度要求非常高，就可以用C++重写。 产生 Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido 为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为程序的名字，是因为他是一个Monty Python的飞行马戏团的爱好者。 ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是非开放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。 就这样，Python在Guido手中诞生了。实际上，第一个实现是在Mac机上。可以说，Python是从ABC发展起来，主要受到了Modula-3（另一种相当优美且强大的语言，为小型团体所设计的）的影响。并且结合了Unix shell和C的习惯。 执行 Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，.NET是一致的。然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine 不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大，而是说和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。或者可以这么说，Python的Virtual Machine是一种抽象层次更高的Virtual Machine。 基于C的Python编译出的字节码文件，通常是.pyc格式。 风格 Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。Python直接编写的程序段有时运行效率甚至高于用C编写的程序。