分类：python

2020
09-24

Python动态强类型解释型语言原理解析

PYTHON是一门动态解释性的强类型定义语言：编写时无需定义变量类型；运行时变量类型强制固定；无需编译，在解释器环境直接运行。动态和静态静态语言:是指在编译时变量的数据类型即可确定的语言，多数静态类型语言要求在使用变量之前必须声明数据类型。例如：C++、Java、Delphi、C#、go等。动态语言:是在运行时确定数据类型的语言。变量使用之前不需要类型声明，通常变量的类型是被赋值的那个值的类型。例如：Python、Ruby、Perl等... 继续阅读 >

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09-24

python应用Axes3D绘图（批量梯度下降算法）

本文实例为大家分享了python批量梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下问题：将拥有两个自变量的二阶函数绘制到空间坐标系中，并通过批量梯度下降算法找到并绘制其极值点大体思路：首先，根据题意确定目标函数：f(w1,w2)=w1^2+w2^2+2w1w2+500然后，针对w1,w2分别求偏导，编写主方法求极值点而后，创建三维坐标系绘制函数图像以及其极值点即可具体代码实现以及成像结果如下：importnumpyasnpimportmatplo... 继续阅读 >

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09-24

python实现梯度下降和逻辑回归

本文实例为大家分享了python实现梯度下降和逻辑回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下importnumpyasnpimportpandasaspdimportosdata=pd.read_csv("iris.csv")#这里的iris数据已做过处理m,n=data.shapedataMatIn=np.ones((m,n))dataMatIn[:,:-1]=data.ix[:,:-1]classLabels=data.ix[:,-1]#sigmoid函数和初始化数据defsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))#随机梯度下降defStocgrad_descent(... 继续阅读 >

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09-24

详解Python 实现 ZeroMQ 的三种基本工作模式

简介引用官方说法：ZMQ（以下ZeroMQ简称ZMQ）是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个socketlibrary，他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。ZMQ的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分，之后进入Linux内核”。现在还未看到它们的成功。但是，它无疑是极具前景的、并且是人们更加需要的“传统”BSD套接字之上的一层封装。ZMQ让编写高性能... 继续阅读 >

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09-24

python使用梯度下降算法实现一个多线性回归

python使用梯度下降算法实现一个多线性回归，供大家参考，具体内容如下图示：importpandasaspdimportmatplotlib.pylabaspltimportnumpyasnp#Readdatafromcsvpga=pd.read_csv("D:\python3\data\Test.csv")#Normalizethedata归一化值(x-mean)/(std)pga.AT=(pga.AT-pga.AT.mean())/pga.AT.std()pga.V=(pga.V-pga.V.mean())/pga.V.std()pga.AP=(pga.AP-pga.AP.mean())/pga.AP.std()pga.RH=... 继续阅读 >

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09-24

python实现最速下降法

本文实例为大家分享了python实现最速下降法的具体代码，供大家参考，具体内容如下代码：fromsympyimport*importnumpyasnpdefbacktracking_line_search(f,df,x,x_k,p_k,alpha0):rho=0.5c=10**-4alpha=alpha0replacements1=zip(x,x_k)replacements2=zip(x,x_k+alpha*p_k)f_k=f.subs(replacements1)df_p=np.dot([df_.subs(replacements1)fordf_indf],p_k)whilef.subs(replacements2)>f_k+c*alpha*df_p:... 继续阅读 >

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09-24

python实现梯度法 python最速下降法

假设我们已经知道梯度法——最速下降法的原理。现给出一个算例：如果人工直接求解：现给出Python求解过程：importnumpyasnpfromsympyimport*importmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportmpl_toolkits.axisartistasaxisartist#定义符号x1,x2,t=symbols('x1,x2,t')deffunc():#自定义一个函数returnpow(x1,2)+2*pow(x2,2)-2*x1*x2-2*x2defgrad(data):#求梯度向量,data=[data1,data2]... 继续阅读 >

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09-24

python实现梯度下降法

本文实例为大家分享了python实现梯度下降法的具体代码，供大家参考，具体内容如下使用工具：Python（x,y）2.6.6运行环境：Windows10问题：求解y=2*x1+x2+3，即使用梯度下降法求解y=a*x1+b*x2+c中参数a，b，c的最优值（监督学习）训练数据：x_train=[1,2],[2,1],[2,3],[3,5],[1,3],[4,2],[7,3],[4,5],[11,3],[8,7]y_train=[7,8,10,14,8,13,20,16,28,26]测试数据：x_test=[1,4],[2,2],[2,5],[5,3],[... 继续阅读 >

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09-24

pycharm通过anaconda安装pyqt5的教程

pycharm简介PyCharm是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。anaconda3安装好以后其实pyqt5就已经装好了，接下来是配置在pycharm中使用QtDesigner在anaconda中找到designer.exe的位置,然后在pycharm中在setting中进行如下配... 继续阅读 >

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09-24

Python多进程multiprocessing、进程池用法实例分析

本文实例讲述了Python多进程multiprocessing、进程池用法。分享给大家供大家参考，具体如下：内容相关：multiprocessing：进程的创建与运行进程常用相关函数进程池：为什么要有进程池进程池的创建与运行：串行、并行回调函数多进程multiprocessing:python中的多进程需要使用multiprocessing模块多进程的创建与运行：1.进程的创建：进程对象=multiprocessing.Process(target=函数名,args=(参数,))【补充，由于args是一... 继续阅读 >

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Python多线程通信queue队列用法实例分析

本文实例讲述了Python多线程通信queue队列用法。分享给大家供大家参考，具体如下：queue:什么是队列：是一种特殊的结构，类似于列表。不过就像排队一样，队列中的元素一旦取出，那么就会从队列中删除。线程之间的通信可以使用队列queue来进行线程如何使用queue.Queue【还有其他类型的对象下面讲】来通信：1.创建一个Queue对象：对象=queue.Queue(x)，x是队列容量，x可以不填，默认没有容量限制，   &nb... 继续阅读 >

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09-24

Python多线程操作之互斥锁、递归锁、信号量、事件实例详解

本文实例讲述了Python多线程操作之互斥锁、递归锁、信号量、事件。分享给大家供大家参考，具体如下：互斥锁：为什么要有互斥锁：由于多线程是并行的，如果某一线程取出了某一个数据将要进行操作，但它还没有那么快执行完操作，这时候如果另外一个线程也要操作这个数据，那么这个数据可能会因为两次操作而发生错误importtime,threadingx=6defrun1():print("run1我拿到了数据:",x)print("我现在还不想操作，先睡一下")time... 继续阅读 >

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09-24

正则表达式+Python re模块详解

 正则表达式（RegluarExpressions）又称规则表达式，在代码中常简写为REs，regexes或regexp（regexpatterns）。它本质上是一个小巧的、高度专用的编程语言。通过正则表达式可以对指定的文本实现匹配测试、内容查找、内容替换、字符串分割等功能。re模块介绍Python中的re模块提供了一个正则表达式引擎接口，它允许我们将正则表达式编译成模式对象，然后通过这些模式对象执行模式匹配搜索和字符串分割、子串替换等操作。re... 继续阅读 >

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09-24

Python多线程Threading、子线程与守护线程实例详解

本文实例讲述了Python多线程Threading、子线程与守护线程。分享给大家供大家参考，具体如下：线程与进程：线程对于进程来说，就好似工厂里的工人，分配资源是分配到工厂，工人再去处理。线程是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程对于IO密集... 继续阅读 >

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09-24

Python socket连接中的粘包、精确传输问题实例分析

本文实例讲述了Pythonsocket连接中的粘包、精确传输问题。分享给大家供大家参考，具体如下：粘包：发生原因：当调用send的时候，数据并不是即时发给客户端的。而是放到了系统的socket发送缓冲区里，等缓冲区满了、或者数据等待超时了，数据才会发送，所以有时候发送太快的话，前一份数据还没有传给客户端，那么这份数据和上一份数据一起发给客户端的时候就会造成“粘包”。解决方案：解决根源的思想是避免不同段的数... 继续阅读 >

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09-24

Python+Appium实现自动化测试的使用步骤

一、环境准备1.脚本语言：Python3.xIDE：安装Pycharm2.安装JavaJDK、AndroidSDK3.adb环境，path添加E:\Software\Android_SDK\platform-tools4.安装Appiumforwindows，官网地址http://appium.io/点击下载按钮会到GitHub的下载页面，选择对应平台下载安装完成后，启动Appium，host和port默认的即可，然后设置AndroidSDk和JavaJDK然后点下边那个保存并重启的按钮，然后点第一个StartServer按钮，将会看到二、真机测试1.连接... 继续阅读 >