1.决策树 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。通过学习样本得到一个决策树，这个决策树能够对新的数据给出正确的分类。决策树的学习过程1）特征选择：从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准（特征选择
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2024-06-07 22:17:37
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## 如何实现Python graph包
### 一、整体流程
为了实现Python graph包，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一：了解graph包 | 了解graph包的定义和功能 |
| 步骤二：安装graph包 | 下载和安装graph包 |
| 步骤三：创建图 | 使用graph包创建一个图对象 |
| 步骤四：添加节点 |
原创
2023-10-12 06:31:29
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1.安装Graphviz在graphviz的官网(网址：http://www.graphviz.org/Download_windows.php)，进行下载。下载之后，进行安装，在开始->所有程序中可以找到编辑页面。 找到安装路径，我安装的路径：E:\Program Files (x86)\Graphviz2.38将其中bin文件夹对应的路径添加到path环境变量中，也
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2023-06-15 13:21:42
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from import导入 紧接着的是from xx import xx 语法 1 ################
2 from my_moudule import name
3 print(name)
4
5 name='123'
6 print(name)
7
8 from my_module import name
9 print(name
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2023-08-23 20:07:06
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目录一、图Graph的概念1.1 互联网1.2 社交网络：六度分隔理论二、术语表三、图抽象数据类型：ADT Graph3.1 定义3.2 ADT Graph的实现方法3.2.1 邻接矩阵Adjacency Matrix3.2.2 邻接列表Adjacency List四、ADT Graph的实现：实例4.1 Vertex类4.2 Graph 类五、图的应用5.1 词梯问题5.1.1 构建单词关系图
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2023-07-18 17:26:41
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大家好，今天我给大家分享几段工作生活中常用的代码，都是最为基础的功能和操作，而且大多还都是出现频率比较高的，很多都是可以拿来直接使用或者简单修改就可以放到自己的项目当中。废话不多说，我们开始吧日期生成很多时候我们需要批量生成日期，方法有很多，这里分享两段代码获取过去 N 天的日期import datetime
def get_nday_list(n):
before_n_days = [
在 Python 中处理代码时，我们常常面临着如何有效导入 `util` 包的问题。那么，在这篇文章中，我将深入探讨这个过程，包括我们所经历的背景、演进历程、架构设计、性能优化、复盘总结以及扩展应用。
背景定位
在我们的开发过程中，导入 `util` 包常常变成一个技术痛点。这个问题主要来源于代码的可读性以及可维护性。如果导入不正确，会导致模块无法正常工作，给开发带来额外的负担。在确定解决方案
背景 在python开发中，经常需要导入不同的内容，在开发大型项目时尤其棘手。稍有不慎就报错，算下来在这个问题上我浪费了太多时间。与其继续陷入这种泥潭，还不如掘地三尺掌握这个知识点，一劳永逸地解决问题。 本文按照“理论->习惯用法->示例”的思路组织语言。如果只是用一下，可以忽略
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2024-06-06 10:37:18
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本文实例讲述了Python数据结构与算法之图结构(Graph)。分享给大家供大家参考，具体如下：图结构(Graph)――算法学中最强大的框架之一。树结构只是图的一种特殊情况。如果我们可将自己的工作诠释成一个图问题的话，那么该问题至少已经接近解决方案了。而我们我们的问题实例可以用树结构(tree)来诠释，那么我们基本上已经拥有了一个真正有效的解决方案了。邻接表及加权邻接字典对于图结构的实现来说，最直
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2023-08-20 23:27:41
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创建简单的空图形（没有边和点）import networkx as nx
g = nx.Graph();
h = nx.Graph( g); #可以在构建Graph对象时指定值来构造一个新的Graph对象
f = nx.Graph( [ (1,2),(2,3),(1,3)]); #可以在构建Graph对象时指定node关系的数组来构建Graph对象
根据定义，一个Graph就是一个所有no
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2024-03-05 14:07:23
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包的导入包的概念包的使用问题包结构与__init__.py文件from XXX import *绝对导入与相对导入包内部的相互导入/python解释器眼中的顶级包—：包的概念可以简单的理解为包就是一个包含着__init__.py文件的文件夹，里面包含着多个文件，这些文件中又包含着多个模块，也就是我们的py文件。
随着我们代码量以及功能逐渐的多元化与完善，我们再将全部的模块同一放到一个py文件下显然
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2023-08-21 23:26:59
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https://github.com/JackLiu16/callback基本概念Python 中的包，即包含 __init__.py 文件的文件夹。对于 Python 的包内导入，即包内模块导入包内模块，存在绝对导入和相对导入问题。普通 Python 模块的搜索路径1. 在当前模块所在路径中搜索导入模块2. 在环境变量 PYTHONPATH 指定的路径列表中搜索导入模块3. 在 sys.path
模块——代码封装 模块是Python组织代码的基本方式。Python的脚本都是用扩展名为py的文本文件保存，一个脚本可以单独运行，也可以导入另一个脚本中运行，当脚本被导入运行时，我们将其称为模块（module）。就是说，我们在python里写的所有代码文件都可以叫模块。 导入的时候，模块名与脚本的文件名相同，例如我们编写了一个名为items.py 的脚本，则在另外一个脚本中用i
Python中的模块和包的导入1.model和package:一个.py文件就称为一个model，包是一个文件夹，其中包含__init__.py文件和其他.py文件，或其他子包2.模块的导入：使用import 模块名。包的导入可以使用import 或from import 导入3.使用import a,b,c可以同时导入多个模块或包4.使用 as可以改变导入模块的名字 如 i
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2023-10-04 19:39:02
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1.生成器如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从⽽节省⼤量的空间。在Python中，这种⼀边循环⼀边计算的机制，称为⽣成器（Generator）。生成器具有延迟计算、惰性求值的特点。相较于包含大量数据的list来说，大大节省了内存且运行高效。但是无法随时存取。⽣成器（Generator）⽣成器会产⽣⼀个对象，⽽不是
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2023-08-22 22:22:53
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# Python中trick包导入方法
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在Python中使用trick包进行导入。在本文中，我将向你展示整个流程，并为每一步提供详细的代码示例和注释。
## 整体流程
下表展示了使用trick包进行导入的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装trick包 |
| 2 | 导入trick包
原创
2023-10-11 10:49:31
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图正成为机器学习的核心，可以通过了解社交网络的结构来预测潜在联系，检测欺诈，了解客户的汽车租赁服务行为或进行实时推荐。在本文中，我们将介绍：图学习算法使用python来实现图接下来，打开一个Jupyter Notebook并导入以下包：import numpy as np
import random
import networkx as nx
from IPython.display import
# 项目方案：使用Python导入json包进行数据解析和处理
## 1. 项目背景
在日常开发中，经常会遇到需要处理JSON格式数据的情况，例如从API接口获取数据、读取配置文件等。Python中的json包提供了方便的处理JSON数据的工具，可以轻松地将JSON数据解析为Python对象，或者将Python对象转换为JSON格式。
## 2. 项目目标
本项目的目标是使用Python中
原创
2024-02-26 06:48:39
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在这篇博文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 `graph` 模块来构建和管理图数据结构。图是一种重要的结构，广泛应用于网络分析、路径寻找和社交网络等领域。接下来，我们将从环境准备开始，逐步深入到实际使用中，为大家呈现一个完整的解决方案。
### 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境已经搭建完成。我们将使用 Python 和一些必需的依赖库来支持图的构建与操作。
#### 依赖安装
win10安装igragh的超详细步骤首先Python_igraph是一种和nextworkx.这类的一样的针对于复杂网络的绘制图形的可视化库，而且是外部库，不支持直接pip直接下载， 所以必须外部下载导入。不得不说网上的大多数的安装包都是在linux环境下的，而且是只支持python2的，我在安装在计算机win64 环境下确实花了我前前后后相当于24个小时的时间终于成功安装上了这个环境，包括收集
