分类：Python

2020
09-23

Python使用type动态创建类操作示例

本文实例讲述了Python使用type动态创建类操作。分享给大家供大家参考，具体如下：使用type动态创建类动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。下面看一个例子：#定义一个Person类classPerson(object):def__init__(self):passdefsay(self):print('sayhello')p=Person()p.say()#输出sayhelloprint(type(p))#输出<class'__main__.Person'... 继续阅读 >

2020
09-23

Python编程快速上手——强口令检测算法案例分析

本文实例讲述了Python强口令检测算法。分享给大家供大家参考，具体如下：强口令检测题目如下：写一个函数，它使用正则表达式，确保传入的口令字符串是强口令。强口令定义：长度不少于8个字符，同时包含大写和小写字符，至少含有一个数字。可能需要多个正则表达式来测试字符串，以保证其强度。思路如下：分析题目得到：?程序需要编写一个函数?用户输入强口令?需要用正则表达式进行判定是否符合条件因此代码需要做以... 继续阅读 >

2020
09-23

Python编程快速上手——strip()函数的正则表达式实现方法分析

本文实例讲述了Pythonstrip()函数的正则表达式实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：题目如下：写一个函数，它接受一个字符串，做的事情和strip()字符串方法一样。如果只传入要去除的字符串（原字符串）,没有其他参数，那么就从该字符串首尾去除空白字符串。否则，函数第二个参数指定的字符串将从该字符串中去除思路如下：补充：字符串的str.strip()方法，去除字符串首尾指定的字符，只能去除头尾两边，不能去除中间... 继续阅读 >

2020
09-23

python通用读取vcf文件的类（复制粘贴即可用）

前言处理vcf文件的时候，需要多种切割，正则匹配，如果要自己写其实会比较麻烦，并且每次还得根据vcf文件格式或者需要读取的值不同要修改相应的代码。因此很多人会选择一些python的vcf的库，但是首先你得安装这个库，并且有一些库它固定了能够读的内容，如果你的vcf的信息不在它固定的里面，就读不出来。比如最近我想读一个样本的AF，但是它放在最后样本的GT那列，不在INFO那一列，有一些库竟然无能为力。因此我写了这个通用的读v... 继续阅读 >

2020
09-23

Python编程快速上手——疯狂填词程序实现方法分析

本文实例讲述了Python疯狂填词程序实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：题目如下：创建一个疯狂填词程序，它将读入文件，并让用户在该文本文件中出现ADJECTIVE,NOUN,ADVERB,VERB等单词的地方，加上它们自己的文本。例如源文本如下：TheADJECTIVEpandawalkedtotheNOUNandthenVERB.AnearbyNOUNwasunaffectedbytheseevents.程序将找到这些出现的单词，提示用户取代他们Enteranadjective:sillyEnter... 继续阅读 >

2020
09-23

Python使用GitPython操作Git版本库的方法

GitPython是一个用于操作Git版本库的python包，它提供了一系列的对象模型(库-Repo、树-Tree、提交-Commit等),用于操作版本库中的相应对象。1、导包fromgitimport*2、初始化git仓库CURRENT_DIR=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))empty_repo=Repo.init(os.path.join(CURRENT_DIR,'bbs'))#bbs目录不存在则新建3、如果git仓库已存在，直接获取repo=Repo(os.path.join(CURRENT_DIR,'bbs'))4、获取当... 继续阅读 >

2020
09-23

如何使用python代码操作git代码

git简介Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。Git是LinusTorvalds为了帮助管理Linux内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。Git与常用的版本控制工具CVS,Subversion等不同，它采用了分布式版本库的方式，不必服务器端软件支持。Git与SVN区别Git不仅仅是个版本控制系统，它也是个内容管理系统(CMS)，工作管理系统等。如果你是一个具有使用SVN背景的人，你需要做一定的... 继续阅读 >

2020
09-23

使用 Python 遍历目录树的方法

假设有这样一个任务，希望对某个文件夹（包括所有子文件夹与文件）中的所有文件进行处理。这就需要遍历整理目录树，处理遇到的每个文件。importos'''遍历目录树'''forfolder_name,sub_folders,filenamesinos.walk('F:\\dicts'):print('当前文件夹：'+folder_name)forsub_folderinsub_folders:print('所包含的子文件夹：'+sub_folder)forfilenameinfilenames:print('文件夹%s中所包含的文件：%s'%(folder_name,f... 继续阅读 >

2020
09-23

python 已知一个字符,在一个list中找出近似值或相似值实现模糊匹配

已知一个元素,在一个list中找出相似的元素使用场景:已知一个其它来源的字符串,它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串使用场景太绕了,直接举例来说吧随便举例:按青岛城市的城区来说,我数据库中存储的城区是个list:['市北区','市南区','莱州市','四方区']等从其它的数据来源得到一个城区是:市北我怎么得到与市北相似相近的市北区解决方案:In[1]:importdifflibIn[2]:c... 继续阅读 >

2020
09-23

python pandas移动窗口函数rolling的用法

超级好用的移动窗口函数最近经常使用移动窗口函数，觉得很方便，功能强大，代码简单，故将pandas中的移动窗口函数都做介绍。它都是以rolling打头的函数，后接具体的函数，来显示该移动窗口函数的功能。rolling_count计算各个窗口中非NA观测值的数量函数pandas.rolling_count(arg,window,freq=None,center=False,how=None)arg:DataFrame或numpy的ndarray数组格式window:指移动窗口的大小，为整数freq:center:布尔... 继续阅读 >

2020
09-23

基于Python fminunc 的替代方法

最近闲着没事，想把coursera上斯坦福ML课程里面的练习，用Python来实现一下，一是加深ML的基础，二是熟悉一下numpy，matplotlib，scipy这些库。在EX2中，优化theta使用了matlab里面的fminunc函数，不知道Python里面如何实现。搜索之后，发现stackflow上有人提到用scipy库里面的minimize函数来替代。我尝试直接调用我的costfunction和grad，程序报错，提示(3,)和(100,1)dim维度不等，gradientvector不对之类的，试了N多次后，终于... 继续阅读 >

2020
09-23

使用python求解二次规划的问题

Python中支持ConvexOptimization（凸规划）的模块为CVXOPT,其安装方式为：pipinstallcvxopt一、数学基础二次型二次型（quadraticform）：n个变量的二次多项式称为二次型，即在一个多项式中，未知数的个数为任意多个，但每一项的次数都为2的多项式。其基本形式如下亦可写作，，称作二次型的矩阵表示，其中A是对称矩阵。仿照如下的定义，我们可以直接在其基本形式和矩阵表示之间相互转化。2.正定矩阵设A是n阶实对称矩阵，如果... 继续阅读 >

2020
09-23

Python龙贝格法求积分实例

我就废话不多说了，直接上代码吧！#龙贝格法求积分importmatha=0#积分下限b=1#积分上限eps=10**-5#精度T=[]#复化梯形序列S=[]#Simpson序列C=[]#Cotes序列R=[]#Romberg序列deffunc(x):#被积函数y=math.exp(-x)returnydefRomberg(a,b,eps,func):h=b-aT.append(h*(func(a)+func(b))/2)ep=eps+1m=0while(ep>=eps):m=m+1t=0foriinrange(2**(m-1)-1):t=t+func(a+(2*(i... 继续阅读 >

2020
09-23

python计算导数并绘图的实例

我就废话不多说了，直接上代码吧！importmathimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsympyimport*#用于求导积分等科学计算defdif(left,right,step):#求导左右区间以及间隔x,y=symbols('xy')#引入xy变量expr=pow(x,5)#计算表达式x_value=[]#savexvaluey_value=[]#savexf(x)valuey_value_dif=[]#savexf(x)_dotvaluey_value_dif2=[]#savexf(x)_dot2valuey_value_dif3=... 继续阅读 >

2020
09-23

python数据预处理 :样本分布不均的解决(过采样和欠采样)

何为样本分布不均：样本分布不均衡就是指样本差异非常大，例如共1000条数据样本的数据集中，其中占有10条样本分类，其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖，此时属于严重的样本分布不均衡。为何要解决样本分布不均：样本分部不均衡的数据集也是很常见的：比如恶意刷单、黄牛订单、信用卡欺诈、电力窃电、设备故障、大企业客户流失等。样本不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少，很难从中提取规律，即使得到分类模型... 继续阅读 >

2020
09-23

python实现门限回归方式

门限回归模型(ThresholdRegressiveModel，简称TR模型或TRM)的基本思想是通过门限变量的控制作用，当给出预报因子资料后，首先根据门限变量的门限阈值的判别控制作用，以决定不同情况下使用不同的预报方程，从而试图解释各种类似于跳跃和突变的现象。其实质上是把预报问题按状态空间的取值进行分类，用分段的线性回归模式来描述总体非线性预报问题。多元门限回归的建模步骤就是确实门限变量、率定门限数L、门限值及回归系数的过程... 继续阅读 >