- 1.定义 模块：用来从逻辑上组织python代码（变量，函数，类），实现一个功能，本质是.py结尾的python文件，（文件名:test.py，对应的模块名:test） 包：用来从逻辑上组织模块，本质是一个目录（必须包含init.py文件） 2.导入方法 导入单个： import module1 导入多个： import module1, module21... 1.定义 模块：用来从逻辑上组织python代码（变量，函数，类），实现一个功能，本质是.py结尾的python文件，（文件名:test.py，对应的模块名:test） 包：用来从逻辑上组织模块，本质是一个目录（必须包含init.py文件） 2.导入方法 导入单个： import module1 导入多个： import module1, module21...
- queue队列 先入先出队列 first in first out import queue q1 = queue.Queue() q1.put(1) q1.put(2) q1.put(3) print(q1.get()) print(q1.get()) print(q1.get()) # 1 2 3123456789101112 后入先出队列 last i... queue队列 先入先出队列 first in first out import queue q1 = queue.Queue() q1.put(1) q1.put(2) q1.put(3) print(q1.get()) print(q1.get()) print(q1.get()) # 1 2 3123456789101112 后入先出队列 last i...
- 定义一个装饰器 def decorator(func): def wrapper(*arg, **kwargs): print("before") ret = func(*arg, **kwargs) print("after") return ret return wrapper 123456789101112 使用示例 # -*- coding: utf-... 定义一个装饰器 def decorator(func): def wrapper(*arg, **kwargs): print("before") ret = func(*arg, **kwargs) print("after") return ret return wrapper 123456789101112 使用示例 # -*- coding: utf-...
- 导入模块 import configparser # py31 写入 config = configparser.ConfigParser() config["DEFAULT"] = { 'ServerAliveInterval': '45', 'Compression': 'yes', 'CompressionLevel': '9' } config['b... 导入模块 import configparser # py31 写入 config = configparser.ConfigParser() config["DEFAULT"] = { 'ServerAliveInterval': '45', 'Compression': 'yes', 'CompressionLevel': '9' } config['b...
- # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2019-02-14 # @Author : Peng Shiyu from copy import deepcopy import numpy as np from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.me... # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2019-02-14 # @Author : Peng Shiyu from copy import deepcopy import numpy as np from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.me...
- 基本统计（含排序） 分布/累计统计 数据特征 相关性、周期性等 数据挖掘（形成知识） 一组数据表达一个或多个含义 摘要 - 数据形成有损特征的过程 pandas库的数据排序 .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序，默认升序 .sort_index(axis=0, ascending=True) .sort_values()方法在指定轴上根据... 基本统计（含排序） 分布/累计统计 数据特征 相关性、周期性等 数据挖掘（形成知识） 一组数据表达一个或多个含义 摘要 - 数据形成有损特征的过程 pandas库的数据排序 .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序，默认升序 .sort_index(axis=0, ascending=True) .sort_values()方法在指定轴上根据...
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- six 它是一个专门用来兼容 Python 2 和 Python 3 的库 pip install six 1 PyPI ： https://pypi.org/project/six/ 文档：https://six.readthedocs.io/ github: https://github.com/benjaminp/six Python 2.7.5 >... six 它是一个专门用来兼容 Python 2 和 Python 3 的库 pip install six 1 PyPI ： https://pypi.org/project/six/ 文档：https://six.readthedocs.io/ github: https://github.com/benjaminp/six Python 2.7.5 >...
- 封装 从业务逻辑中抽象对象时，赋予对象相关数据与操作，把一些数据和操作打包在一起的过程就是封装 对象的实现和使用是独立的 支持代码复用 多态 对象怎么回应一个依赖于对象类型或种类的消息 在不同情况下用一个函数名启用不同方法 灵活性 继承 ... 封装 从业务逻辑中抽象对象时，赋予对象相关数据与操作，把一些数据和操作打包在一起的过程就是封装 对象的实现和使用是独立的 支持代码复用 多态 对象怎么回应一个依赖于对象类型或种类的消息 在不同情况下用一个函数名启用不同方法 灵活性 继承 ...
- 使用functools.partial可以创建一个新的函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用时更简单。 # -*- coding: utf-8 -*- # @File : partial偏函数.py # @Date : 2018-05-30 # @Author : Peng Shiyu from functools import partial ... 使用functools.partial可以创建一个新的函数，这个新函数可以固定住原函数的部分参数，从而在调用时更简单。 # -*- coding: utf-8 -*- # @File : partial偏函数.py # @Date : 2018-05-30 # @Author : Peng Shiyu from functools import partial ...
- 代码示例 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.figure() plt.scatter(x, y) plt.savefig("f.png") 123456789 绘制效果 代码示例 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.figure() plt.scatter(x, y) plt.savefig("f.png") 123456789 绘制效果
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