1. xlrd, xlwt, xlutils的关系Python中一般使用xlrd（excel read）来读取Excel文件，使用xlwt（excel write）来生成Excel文件（可以控制Excel中单元格的格式），需要注意的是，用xlrd读 取excel是不能对其进行操作的：xlrd.open_workbook()方法返回xlrd.Book类型，是只读的，不能对其进行操作。而 xlwt.W
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2024-02-26 20:33:23
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目录一、解决的问题二、关于数据三、量化定类数据四、进行one-hot编码（涉及将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中的array）五、送进模型，寻找最优深度六、训练模型并计算模型R2分数一、解决的问题1、量化定量数据2、将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中的array 并 进行one-hot编码3、利用GridSearchCV 方法进行最优max_dept
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2023-07-10 23:36:10
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UnityEngine.Time类包含的属性：public static int captureFramerate { get; set; }
public static float deltaTime { get; }
public static float fixedDeltaTime { get; set; }
public static float fixedTime { get; }
p
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2024-07-22 16:38:45
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翻看了不少白皮书，技术文档，顺利通过 DES-1721 Specialist - Implementation Engineer, SC Series Version 1.0 certificate
原创
2020-11-25 21:06:06
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Sent: Saturday, August 15, 2015 2:57 PM
我没有通过编辑配置文件的方式来维护集群信息，而是首先起了一个master node, 然后手动起了两个worker连接到master上去，最后提交job到master上去。
start-master.sh
then ps -aux
7334 5.6 0.6 1146992 221652 pts/0 Sl 12:34
原创
2021-07-16 10:16:13
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Python 保存数据的方法：open函数保存使用with open()新建对象写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子) import requests
from lxml import etree
#发送Request请求
url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/'
head = {'User-Ag
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2023-06-05 15:36:11
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作者：叶庭云
一、生成DataFrame以字典形式生成import pandas as pd
datas = {
'排名': [1, 2, 3, 4, 5],
'综合得分': [894, 603, 589, 570, 569],
'粉丝数': [309147, 93704, 98757
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2023-08-11 19:53:46
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python写入保存数据方法一.使用open（）函数介绍open()函数相关使用方法1.保存格式为txt2.数据保存格式为csv1. 数据为字典类型2. 数据为数组类型3. 数据格式为JSON格式4. 注意字典类型与JSON格式区别：3.保存多媒体文件格式操作4.批量下载保存文件操作二·使用pandas保存文件1.保存格式为csv2.保存格式为xlsx总结 一.使用open（）函数介绍open(
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2023-07-27 16:51:04
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简介数据处理过程中，中间数据的保存很重要。Linux下的工具包通常以文件为输入和输出，不存在这一问题，而对于使用Jupyter notebook/lab为主要工具的人来说，可能会忽视这一问题。可能后果是重新花费计算的时间和精力。本文将介绍几种Python中常用的保存内存中变量的方式，供参考。picklepickle是Python官方自带的库，提供dump函数实现Python对象的保存。支持自定义的
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2023-06-16 02:40:29
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使用python的机器学习包sklearn的时候，如果训练集是固定的，我们往往想要将一次训练的模型结果保存起来，以便下一次使用，这样能够避免每次运行时都要重新训练模型时的麻烦。 在python里面，有一个joblib可以实现将模型保存，并将保存后的模型取出用于不同的测试集：1 from sklearn import svm
2 from sk
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2015-08-26 20:48:00
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大数据时代下，生活和数据息息相关，越来越多的行业和个人都需要大数据的帮助。这样的背景下，爬虫采集成为主流。爬虫过程中主要使用的是Python语言，而在Python开发中，数据存储、读取是必不可少的环节，而且可以采用的存储方式也很多，常用的方法有json文件、csv文件、MySQL数据库、Redis数据库以及Mongdb数据库等。
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2023-05-23 00:57:43
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import json
import os
# 参数保存
class ParamSave(object):
def __init__(self, **kwargs):
# 默认参数
self.default_param = {"user_name": "张三", "age": 20}
# 保存文件路径
self.file_
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2023-06-11 14:31:19
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Python 保存数据的方法：open函数保存使用with open()新建对象写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子)import requests
from lxml import etree
#发送Request请求
url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/'
head = {'User-Agen
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2023-06-29 15:54:24
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目录第一部分：Python一.数值与日期二.对象持久化 第一部分：Python一.数值与日期1.数值显示：‘数值：{}’.format(a) 也可以写作 f ‘数值：{a}’，其中的f等价于.format() 注： f ‘数值：{b:,.2f}’----其中f等价于format，冒号前为对应的变量名，逗号规定格式为三位一个逗号，.2f规定类型为保留两位小数(四舍五入)的float类型。 2.数值
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2023-08-05 01:50:12
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一、字典简介 字典（dict）是python中唯一的映射类型，他是以{ }括起来的键值对组成，在dict中的key是唯一的。在保存的时候，根据key来计算出一个内存地址。然后将key-value保存在这个地址中，这种算法叫hash算法，所以，切记dict中存储的key-value中的value是可以hash的，可以hash就是不可变。 可以hash（不可变）的数据类型：int,str,tupl
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2023-06-26 11:41:09
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将数据保存到TXT文本的操作非常简单，而且TXT文本几乎兼容任何平台，但是这有个缺点，那就是不利于检索。所以如果对检索和数据结构要求不高，追求方便第一的话，可以采用TXT文本存储。本节中，我们就来看下如何利用Python保存TXT文本文件。1. 本节目标本节中，我们要保存知乎上“发现”页面的“热门话题”部分，将其问题和答案统一保存成文本形式。2. 基本实例首先，可以用requests将网页源代码获
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2023-08-18 13:46:42
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一、模型的保存，主要是我们在训练完成的时候把训练下来的数据保存下来，这个也就是我们后续需要使用的模型算法。模型的加载，在保存好的模型上面我们通过原生保存好的模型，去计算新的数据，这样不用每次都要去训练，然后才能计算新的值的预测值。二、代码from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSe
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2023-08-11 12:49:50
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open函数保存使用with open()新建对象写入数据(这里使用的是爬取豆瓣读书中一本书的豆瓣短评作为例子) import requests
from lxml import etree
#发送Request请求
url = 'https://book.douban.com/subject/1054917/comments/'
head = { 'User-Agent' :
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2023-09-15 09:47:56
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目录1 变量生成2 变量保存3 变量修改4 变量命名 1 变量生成python中生成变量无须事先声明，系统会根据赋值或表达式运算结果值，自动推断变量类型。在python中，变量生成的语法如下：变量名 = 数据或表达式x = 123
type(x) # 数值型变量
y = '123'
type(y) # 数值型变量
x=(1>0) # 表达式运算结果赋值给
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2023-06-05 21:26:04
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当我们训练完成一个模型后，我们需要将模型保存起来，以便下次方便使用。picklepickle是python自带的保存模型的方法。保存模型：from sklearn import svm
from sklearn import datasets
import pickle
clf = svm.SVC() # 创建一个SVC模型
iris = datasets.load_iris()
X, y =
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2023-07-02 16:54:13
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