SeriesSeries類似一維數組，由一組數據及一組相關數據標簽組成。使用pandas的Series類即可創建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#輸出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是傳入一個列表實現，上面的0，1，2，3就是數據的默認標簽。另外可以通過index屬性自定義標簽。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系統 2019-09-27 17:50:09 1756
隨機森林算法python實現瞎BB代碼導入數據切分訓練集測試集找到最有用的幾個屬性根據上面的代碼更改屬性參數組合遍歷找最優隨機森林樣本數據瞎BB1.實現根據樣本數據（用眼距離distance、最長持續用眼時長duration、總用眼時長total_time、戶外運動時長outdoor、用眼角度angle、健康環境光照用眼比例proportion）判別是否需要近視預警2.樣本實在太少，結果還行，原理都是一樣的代碼導入數據importpandaspatient
系統 2019-09-27 17:50:08 1756
圖像的輪廓檢測，如計算多邊形外界、形狀畢竟、計算感興趣區域等。Contours:GettingStarted輪廓簡單地解釋為連接所有連續點（沿著邊界）的曲線，具有相同的顏色或強度.輪廓是形狀分析和物體檢測和識別的有用工具NOTE為獲得更好的準確性，請使用二值圖，在找到輪廓之前，應用閾值法或canny邊緣檢測從OpenCV3.2開始，findContours（）不再修改源圖像，而是將修改后的圖像作為三個返回參數中的第一個返回在OpenCV中，查找輪廓是從黑色
系統 2019-09-27 17:50:07 1756
打開文件open函數返回一個文件對象,基本語法:●file_object=open(file_name,access_mode='r'[,buffering=-1])file_name是包含要打開的文件名字的字符串,它可以是相對路徑或者絕對路徑.●可選變量access_mode也是一個字符串,代表文件打開的模式.通常,文件使用模式‘r',‘w',或是‘a'模式來打開,分別代表讀取,寫入和追加.●另外一個可選參數buffering用于指示訪問文件所采用的緩沖
系統 2019-09-27 17:50:07 1756
Python資源共享群：484031800七夕就要到了，在這個有情人終成眷屬的好日子里，小安在這里給大家帶來Python的小福利，在七夕利用Python制造兩個人之間的甜蜜。二人世界里少不了屬于兩個人之間的甜言蜜語，而這些悄悄話也是記錄了兩個人從相識到相知再到在一起的甜蜜。如果我們把這些甜言蜜語都收集起來，做成一個心愛的甜心，在七夕節的當天送給自己的另一半。這樣既用心，而且還很甜蜜的操作，是不是很酷！說干就干，接下來，小安就帶領大家，從數據的收集，再到數據
系統 2019-09-27 17:49:53 1756
前言傳統Web開發方式常常需要編寫繁瑣乏味的重復性代碼，不僅頁面表現與邏輯實現的代碼混雜在一起，而且代碼編寫效率不高。對于開發者來說，選擇一個功能強大并且操作簡潔的開發框架來輔助完成繁雜的編碼工作，將會對開發效率的提升起到很大幫助。幸運的是，這樣的開發框架并不少見，需要做的僅是從中選出恰恰為開發者量身打造的那款Web框架。自從基于MVC分層結構的Web設計理念普及以來，選擇適合的開發框架無疑是項目成功的關鍵性因素。無論是Struts、Spring或是其他W
系統 2019-09-27 17:49:32 1756
今天早上早些時候,在我的PlanetPython源中,我讀到了一篇有趣的文章"開發CARDIAC:紙板計算機(Developingupwards:CARDIAC:TheCardboardComputer)",它是關于名為Cardiac的紙板計算機的.我的一些追隨者和讀者應該知道,我有一個名為簡單CPU(simple-cpu)的項目,過去的數月我一直工作于此,并且已經發布了源代碼.我真的應該給這個項目提供一個合適的許可證,這樣,其他人可能更感興趣,并在他們自
系統 2019-09-27 17:49:22 1756
劍指offer：從上到下打印二叉樹題目描述從上往下打印出二叉樹的每個節點，同層節點從左至右打印。結果：[8,6,10,5,7,9,11]解題思路典型的使用隊列的題目。每從隊列頭部獲取一個節點，就將該節點的左右子節點存入隊列的尾部。如此往復，直至隊列為空。代碼#coding:utf-8classSolution:#從上往下打印出二叉樹的每個節點，同層節點從左至右打印defPrintFromTopToBottom(self,root):array=[]resu
系統 2019-09-27 17:49:17 1756
摘要在這篇文章里，我將以反模式的角度來直接討論Django的低級ORM查詢方法的使用。作為一種替代方式，我們需要在包含業務邏輯的模型層建立與特定領域相關的查詢API，這些在Django中做起來不是非常容易，但通過深入地了解ORM的內容原理，我將告訴你一些簡捷的方式來達到這個目的。概覽當編寫Django應用程序時，我們已經習慣通過添加方法到模型里以此達到封裝業務邏輯并隱藏實現細節。這種方法看起來是非常的自然，而且實際上它也用在Django的內建應用中。>>>
系統 2019-09-27 17:49:03 1756
1.在一個二維數組中（每個一維數組的長度相同），每一行都按照從左到右遞增的順序排序，每一列都按照從上到下遞增的順序排序。請完成一個函數，輸入這樣的一個二維數組和一個整數，判斷數組中是否含有該整數。思路：判斷數組中是否有該整數，因此返回值為false或true。定義查詢函數Find()，使用循環判斷輸入的整數是否在array中，設置flag位，若含有則返回true，否則返回false。/*判斷整數是否在二維數組里*/classSolution:#array二
系統 2019-09-27 17:48:58 1756
