python学习笔记(十六)文件操作 文章目录文件操作打开文件encoding：编码方式文件操作IO模块CSV文件pickleJSONwith语句 文件操作操作流程打开文件读写文件关闭文件流程示例：```python
# 打开文件
fp = open('00-test.txt', mode='r')
# 读取内容
content = fp.read()
print(content)
# 关闭文
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2024-05-15 11:12:50
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步骤总结：一.构造FP 树，规则：按照支持度降序顺着根节点排下，以便于频繁项的共享二.对构造好的fp—tree 进行投影，投影过程：从底层p节点开始递归，遍历所有候选项，删除非频繁项，如定阈值为1，从、删除支持度小于1的项。 一、FP-tree的生成方法支持度对频繁项进行排序是本算法的关键。第一点，通过将支持度高的项排在前面，使得生成的FP-tree中，出现频繁的项更可能被
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2023-12-18 19:17:32
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FP-growth算法
1.原理相较于Apriori算法，FP-growth算法在发现频繁项集上有更快的速度。FP-growth算法将数据存储在FP树的紧凑数据结构中。与搜索树不同的是，一个元素可以在FP树中出现多次。FP树会储存项集的出现频率，每个项集以路径的方式储存在树中，并通过link连接相似元素。构建FP树需要对原始数据集扫描两遍。第一次遍历数据集会获得每个元
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2024-02-27 17:33:44
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Apriori算法和FPTree算法都是数据挖掘中的关联规则挖掘算法，处理的都是最简单的单层单维布尔关联规则。 Apriori算法 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。是基于这样的事实：算法使用频繁项集性质的先验知识。Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法，...
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2013-11-24 16:43:00
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1 关联规则2 频繁项集（Frequent Itemset）3 关联规则Assoc
原创
2022-08-09 13:21:13
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什么是LSTM？LSTM（长短期记忆人工神经网络），是一种可以学习长期依赖特殊的RNN（循环神经网络）。传统循环网络RNN虽然可以通过记忆体，实现短期记忆，进行连续数据的预测。但是当连续数据的序列变长时，会使展开时间步过长，反向传播更新参数时梯度要按时间步连续相乘，会导致梯度消失。故引入LSTM（长短期记忆人工神经网络）。LSTM的核心理念循环核注：：输入门（门限）：遗忘门（门限）：输出门（门限）
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2024-03-02 11:30:03
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今天分享13个Python代码技巧。来，数一数你知道几个。最后大家比一比！1，2，3，开始！1. 衡量代码执行时间。作为程序员，一定离不开两个字：性能。工作中经常要去解决性能的问题：为什么程序执行的这么慢？set的执行速度真的比list快吗？用time模块可以计算代码执行时间：import timestartTime = time.time()# 要衡量的代码for i in range(1000
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2023-12-29 22:42:56
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Python凭借其简洁的代码，赢得了许多开发者的喜爱。因此也就促使了更多开发者用Python开发新的模块，从而形成良性循环，Python可以凭借更加简短的代码实现许多有趣的操作。下面我们来看看，我们用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能。一、生成二维码 二维码作为一种信息传递的工具，在当今社会发挥了重要作用。而生成一个二维码也非常简单，在Python中我们可以通过MyQR模块了生成二维码，而生成
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2023-07-05 14:19:39
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# Python代码实现GUI
Graphical User Interface（GUI）是一种用户界面，通过图形方式展现计算机程序的交互界面，使用户能够更直观地与程序进行交互。Python是一种功能强大的编程语言，提供了多种库和框架用于实现GUI应用程序。在本文中，我们将介绍如何使用Python代码实现GUI，并给出一个简单的示例。
## GUI实现工具
在Python中，有多种库和框架可
原创
2024-05-17 03:42:49
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实现随机梯度下降（SGD）算法是一项重要的任务，这个算法在各类优化问题中被广泛使用，尤其是在机器学习和深度学习中。本文将为您详细介绍如何在Python中实现SGD，并对该实现进行深入的分析与优化。
首先，随机梯度下降（SGD）是一种优化算法，主要用来最小化损失函数。其基本思想是通过迭代的方式，不断更新参数，以减少损失。具体来说，SGD会在每次迭代中随机抽取一个样本或一个小批次样本，计算梯度，然后
# Gated Recurrent Unit (GRU) - 一个强大的循环神经网络模型
## 引言
循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）是一类广泛应用于序列数据处理的神经网络模型。在许多NLP（Natural Language Processing）和语音识别任务中，RNNs都表现出色。然而，RNNs存在着长期依赖问题，即当序列长度变长时，网络难以有
原创
2023-09-10 05:51:33
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## 实现 Adam 优化算法的 Python 代码指南
在机器学习和深度学习中，Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种常用的优化算法。对于刚入行的小白来说，了解其实现流程和核心代码是入门的好方法。本文将详细介绍 Adam 优化算法的代码实现。
### 实现步骤
下面是实现 Adam 优化算法的简单流程：
| 步骤 | 描述
在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：>>> L = [x * x for x in range(10)]>>> L[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]>
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2024-10-12 20:46:52
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一：介绍：（induction）Rabbitmq 是一个消息中间件。他的思想就是：接收和发送消息。你可以把它想成一个邮政局。当你把你的邮件发送到邮箱的，首先你需要确认的是：邮政员先生能把你的邮件发送给你想发送的地方。在这个比喻中，rabbitmq就是一个邮箱、一个邮政局、一个邮递员。在这里rabbitmq和传统邮政局的区别：rabbitmq不处理信纸。取而代之的是：接收、储存、发送二进制数的消息。
AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值，AUC值越大，当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面，从而能够更好地分类。本文介绍AUC的一般计算方式，以及AUC的近似计算方式。文章内容仅供学习使用，如有侵权请联系作者删除。 AUC的一般计算方式标准方式：AUC即ROC曲线下面的面积。在了解AU
# 用 Python 实现樱花代码的完整教程
樱花代码是一种可视化的编程项目，通常表现为盛开的樱花。对于初学者来说，创建这样一个项目不仅能提高你的编程技巧，还能帮助你理解 Python 的基本概念。从项目的设立到实现，我们将逐步进行讲解。
## 项目流程
为了更好地理解整个流程，我们将步骤以表格的形式展现：
| 步骤 | 描述 |
|----
稀疏约束-sklearn.Lasso() L1功能： Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）又称线性回归的L1正则，该方法是一种压缩估计。它通过构造一个罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些系数，同时设定一些系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。Lasso 在学习过程中可以直接将部分
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2024-09-05 08:52:52
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前言说道现在最流行的语言，就不得不提python。可是python虽然容易上手，但速度却有点感人。如何用简单的方法让python加速到近乎可以媲美C的速度呢？今天来就来谈谈numba这个宝贝。对你没看错，不是numpy，就是numba。目录用函数编程Numba的优势如何使用numba 只用1行代码即可加速，对loop有奇效 兼容常用的科学计算包，可以创建ufunc 会自动调整精度，保证准确性拓
# Python 实现按键代码的科普
在日常编程中，尤其是在图形用户界面（GUI）和游戏开发中，处理按键事件是一个非常重要的功能。Python作为一门高效、易用的编程语言，提供了多种方法来实现按键处理。本文将介绍如何使用Python来实现按键的代码，并提供相关的代码示例。
## 1. 按键事件的基本概念
按键事件是指在用户按下或释放某个键时，系统会捕获这个操作并对应地执行特定的命令。在Pyt
原创
2024-08-17 05:15:19
68阅读
## Python实现散点图
散点图是数据可视化中一种常见的图表类型，用于显示两个变量之间的关系。通过观察散点图，我们可以快速了解变量之间的相关性、分布情况等。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制散点图。
### matplotlib简介
matplotlib是Python中广泛使用的绘图库，可以绘制各种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图等。它提供了丰富的功能和灵活的
原创
2024-04-30 04:42:29
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