python的不同实现
这里的实现指的是符合Python语言规范的Python解释程序以及标准库等。这些实现虽然实现的是同一种语言，但是彼此之间，特别是与CPython之间还是有些差别的。
下面分别列出几个主要的实现。
1.CPython：这是Python的官方版本，使用C语言实现，使用最为广泛，新的语言特性一般也最先出现在这里。
CPython实现会将源文件（py文件）转换成字节码文件（pyc文件），然后运行在Python虚拟机上。
2.Jython：这是Python的Java实现，相比于CPython，它与Java语言之间的互操作性要远远高于CPython和C语言之间的互操作性。
在Python中可以直接使用Java代码库，这使得使用Python可以方便地为Java 程序写测试代码，更进一步，可以在Python中使用Swing等图形库编写GUI程序。
Jython会将Python代码动态编译成Java字节码，然后在JVM上运行转换后的程序，这意味着此时Python程序与Java程序没有区别，只是源代码不一样。
在Python 中写一个类，像使用Java 类一样使用这个类是很容易的事情。
你甚至可以把Jython 脚本静态地编译为Java 字节码。
示例代码：https://www.360docs.net/doc/d714823576.html,ngimportSystemSystem.out.write('Hello World!\n')
3.Python for .NET：它实质上是CPython实现的.NET托管版本，它与.NET库和程序代码有很好的互操作性。
4.IronPython：不同于Python for .NET，它是Python的C#实现，并且它将Python代码编译成C#中间代码（与Jython类似）（我的添加：应理解成：IronPython 会将Python代码动态编译成C#中间代码，然后在CLR上运行转换后的程序，这意味着此时Python程序与C#程序没有区别，只是源代码不一样。），然后运行，它与.NET语言的互操作性也非常好。
5.PyPy：Python的Python实现版本，原理是这样的，PyPy运行在CPython （或者其它实现）之上，用户程序运行在PyPy之上。
它的一个目标是成为Python语言自身的试验场，因为可以很容易地修改PyPy解释器的实现（因为它是使用Python写的）。
6.Stackless：CPython的一个局限就是每个Python函数调用都会产生一个C 函数调用。这意味着同时产生的函数调用是有限制的，因此Python难以实现用户级的线程库和复杂递归应用。
一旦超越这个限制，程序就会崩溃。Stackless的Python实现突破了这个限制，一个C栈帧可以拥有任意数量的Python栈帧。这样你就能够拥有几乎无穷的函数调用，并能支持巨大数量的线程。
Stackless唯一的问题就是它要对现有的CPython解释器做重大修改。所以它几乎是一个独立的分支。另一个名为Greenlets的项目也支持微线程。
它是一个标准的C扩展，因此不需要对标准Python解释器做任何修改。
kruskal基于Python的代码实现
通信网课程设计 Project2_Kruskal算法 (基于union_find实现) 一源代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 23 09:31:49 2018 @author: 15193 """ import numpy as np import time start=time.clock() class Graph(object): def __init__(self): #初始化 self.nodes=[] self.edge={} def insert(self,a,b,c): #添加相应的边 if not(a in self.nodes): self.nodes.append(a) self.edge[a]={} if not(b in self.nodes): self.nodes.append(b) self.edge[b]={} self.edge[a][b]=c self.edge[b][a]=c def succ(self,a): #返回点的有关的边 return self.edge[a] def getnodes(self): #返回点集 return self.nodes class union_find(object): #搭建union-find数据结构 def __init__(self,size): self.parent=[] self.rank=[] self.count=size for i in range(0,size): self.parent.append(i) self.rank.append(1)
用python进行数据分析
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
ARIMA时间序列建模过程——原理及python实现
ARIMA时间序列建模过程——原理及python实现 ARIMA模型的全称叫做自回归查分移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型，AR、MA、ARMA模型都可以看作它的特殊形式。 1. ARIMA的优缺点 优点：模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。 缺点：要求时序数据是稳定的（stationary），或者是通过差分化(differencing)后是稳定的;本质上只能捕捉线性关系，而不能捕捉非线性关系。 2. ARIMA的参数与数学形式 ARIMA模型有三个参数:p,d,q。 p--代表预测模型中采用的时序数据本身的滞后数(lags) ,也叫做 AR/Auto-Regressive项; d--代表时序数据需要进行几阶差分化，才是稳定的，也叫Integrated项; q--代表预测模型中采用的预测误差的滞后数(lags)，也叫做MA/Moving Average项。 差分：假设y表示t时刻的Y的差分。 if d=0, yt=Yt, if d=1, yt=Yt?Yt?1, if d=2, yt=(Yt?Yt?1)?(Yt?1?Yt ?2)=Yt?2Yt?1+Yt?2 ARIMA的预测模型可以表示为： Y的预测值= 白噪音+1个或多个时刻的加权+一个或多个时刻的预测误差。 假设p，q，d已知，
ARIMA用数学形式表示为： yt?=μ+?1?yt?1+...+?p?yt?p+θ1?et?1+...+θq?et?q 其中,?表示AR的系数，θ表示MA的系数 3.Python建模 ##构建初始序列 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.graphics.tsaplots import acf,pacf,plot_acf,plot_pacf from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA #序列化 time_series_ = pd.Series([151.0, 188.46, 199.38, 219.75, 241.55, 262.58, 328.22, 396.26, 442.04, 517.77, 626.52, 717.08, 824.38, 913.38, 1088.39, 1325.83, 1700.92, 2109.38, 2499.77, 2856.47, 3114.02, 3229.29, 3545.39, 3880.53, 4212.82, 4757.45, 5633.24, 6590.19, 7617.47, 9333.4, 11328.92, 12961.1, 15967.61]) time_series_.index = pd.Index(sm.tsa.datetools.dates_from_range('1978','2010')) time_series_.plot(figsize=(12,8)) plt.show() 3.1 异常值及缺失值处理 异常值一般采用移动中位数方法： frompandasimportrolling_median threshold =3#指的是判定一个点为异常的阈值 df['pandas'] = rolling_median(df['u'], window=3, center=True).fillna(method='bfill').fillna(method='ffill') #df['u']是原始数据，df['pandas'] 是求移动中位数后的结果，window指的 是移动平均的窗口宽度 difference = np.abs(df['u'] - df['pandas']) outlier_idx = difference > threshold 缺失值一般是用均值代替（若连续缺失，且序列不平稳，求查分时可能出现nan） 或直接删除。
用Python实现数据库编程
破釜沉舟: 为网站站长.设计师.编程开发者. 提供资源!https://www.360docs.net/doc/d714823576.html, 用Python实现数据库编程 文章类别：Python 发表日期：2004-11-11 来源: CSDN 作者: wfh_178 <用PYTHON进行数据库编程> 老巫 2003.09.10 19 September, 2003 用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结. 方法一:使用DAO (Data Access Objects) 这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧…… 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本). 现在实现对数据的访问: #实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:\temp\mydb.mdb") 现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法: rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'") 你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样: db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J
用python实现基本数据结构栈与队列
7 用 Python 实现基本数据结构——栈与队列 最近学习《算法导论》 ，看了栈与队列，觉得用 C 实现 没意思 （以前实现过，不过不能通用 ），遂用最近在研究的 Python 实现这两个基本的数据结构！ 在一个 basicds 模块里用实现了两个类： Stack 和 Queue 及 其各自所支持的操作，写得比较笨： -） 其实完全可以写个 基类 List ，然后从 List 中派生出类 Stack 和 Queue ，这样做 可以避免一些重复代码，因为两个类有很多类似的方法，比 如 isempty, length 等等。（当然这些改进还是等待下一版再 做吧，： -）以下是模块 basicds 模块源码： basicds.py Python 语言 : 高亮代码由发芽网提供 01 class Stack(object) : 02 def __init__(self) : 03 self.stack = [] 04 05 def push(self, item) : 06 self.stack.append(it em) 08 def pop(self) :
30 09 if self.stack != [] : 10 return self.stack.pop(-1) 11 else : 12 return None 13 14 def top(self) : 15 if self.stack != [] : 16 return self.stack[-1] 17 else : 18 return None 19 20 def length(self) : 21 return len(self.stack) 22 23 def isempty(self) : 24 return self.stack == [] 25 26 27 class Queue(object) : 28 def __init__(self) : 29 self.queue = []
Python实现WEB详细过程
使用Websocket对于客户端来说无疑十分简单。websocket提供了三个简单的函数，onopen,onclose以及onmessage，顾名思义，他们分别监听socket的开启、断开和消息状态。 例如在一个WebSocket的客户端例子中，你可以这样写： 在代码中，首先创建了一个新的socket，指向websocket服务器端： var s = new WebSocket(“ws://localhost:8000/”); 然后利用三个基本函数实现状态监听。 当然这个例子并不完善，它参考了麻省理工一位研究生Mr. Yang的文章(https://www.360docs.net/doc/d714823576.html,/wp/web-sockets-tutorial-with-simple-python- server/)，而你如果需要更好的客户端测试代码，可以看这里：http://cl.ly/3N3Y3t2s3U1v1h0A433u我们在新的代码里提供了完成的和服务器交互数据的功能，发送数据我们使用的函数是send()，你可以在代码中看到。 我们之所以不直接引用Yang的文章是因为Yang对服务器的理解不够完善，或者用他的话来说就是outdate。 感谢Yang为我们提供了一个简单的socket server的例子，不过可惜放在现在来说它是有问题的，当然我们还是把例子引述如下： #!/usr/bin/env python import socket, threading, time
[数据分析] 推荐 ：用Python实现神经网络(附完整代码)!
在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。 一、感知机 数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本（example），并将其展示给算法，然后让算法判断“是”或“不是”。一般而言，把单个特征表示为xi，其中i是整数。所有特征的集合表示为，表示一个向量： ， 类似地，每个特征的权重表示为其中对应于与该权重关联的特征 的下标，所有权重可统一表示为一个向量: 这里有一个缺少的部分是是否激活神经元的阈值。一旦加权和超过某个阈值，感知机就输出1，否则输出0。我们可以使用一个简单的阶跃函数（在图5-2中标记为“激活函数”）来表示这个阈值。
一般而言我们还需要给上面的阈值表达式添加一个偏置项以确保神经元对全0的输入具有弹性，否则网络在输入全为0的情况下输出仍然为0。 注：所有神经网络的基本单位都是神经元，基本感知机是广义神经元的一个特例，从现在开始，我们将感知机称为一个神经元。 二、反向传播算法 2.1 代价函数 很多数据值之间的关系不是线性的，也没有好的线性回归或线性方程能够描述这些关系。许多数据集不能用直线或平面来线性分割。比如下图中左图为线性可分的数据，而右图为线性不可分的数据：
在这个线性可分数据集上对两类点做切分得到的误差可以收敛于0，而对于线性不可分的数据点集，我们无法做出一条直线使得两类点被完美分开，因此我们任意做一条分割线，可以认为在这里误差不为0，因此我们需要一个衡量误差的函数，通常称之为代价函数： 而我们训练神经网络（感知机）的目标是最小化所有输入样本数据的代价函数 2.2 反向传播 权重通过下一层的权重（）和（）来影响误差，因此我们需要一种方法来计算对误差的贡献，这个方法就是反向传播。 下图中展示的是一个全连接网络，图中没有展示出所有的连接，在全连接网络中，每个输入元素都与下一层的各个神经元相连，每个连接都有相应的权
用 Python 脚本实现对 Linux 服务器的监控
用Python 脚本实现对Linux 服务器的监控 目前Linux 下有一些使用Python 语言编写的Linux 系统监控工具比如inotify-sync（文件系统安全监控软件）、glances（资源监控工具）在实际工作中，Linux 系统管理员可以根据自己使用的服务器的具体情况编写一下简单实用的脚本实现对Linux 服务器的监控。本文介绍一下使用Python 脚本实现对Linux 服务器CPU 内存网络的监控脚本的编写。 1评论： 曹江华, 系统管理员, 中科思密达有限公司 2013 年12 月23 日 内容 Python 版本说明 Python 是由Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的解释型语言。其语法简单易懂，而其面向对象的语义功能强大（但又灵活）。Python 可以广泛使用并具有高度的可移植性。本文Linux 服务器是Ubuntu 12.10， Python 版本是 2.7 。如果是 Python 3.0 版本的语法上有一定的出入。另外这里笔者所说的Python 是 CPython，CPython 是用C 语言实现的Python 解释器，也是官方的并且是最广泛使用的Python 解释器。除了CPython 以外，还有用Java 实现的Jython 和用.NET 实现的IronPython，使Python 方便地和Java 程序、.NET 程序集成。另外还有一些实验性的Python 解释器比如PyPy。CPython 是使用字节码的解释器，任何程序源代码在执行之前先要编译成字节码。它还有和几种其它语言（包括 C 语言）交互的外部函数接口。 回页首工作原理：基于/proc 文件系统 Linux 系统为管理员提供了非常好的方法，使其可以在系统运行时更改内核，而不需要重新引导内核系统，这是通过/proc 虚拟文件系统实现的。/proc 文件虚拟系统是一种内核和内核模块用来向进程（process）发送信息的机制（所以叫做“/proc”），这个伪文件系统允许与内核内部数据结构交互，获取有关进程的有用信息，在运行中（on the
如何用 Python实现自动化测试
如何用 Python实现自动化测试 近期一直在看王阳明的相关书籍，他的一个观点我非常赞同，不管要学习什么一定要立志，立志是非常非常重要的，但是立志前一定要有动机，或者说要有"打击"，那种让 你内心感到瓦凉瓦凉的打击！我在软件测试这个行业工作了12年之久，截至5年前，我 一直很愉悦地，内心充盈地做着黑盒测试，曾几何时我也觉得最好离"开发"远远的，因为 很多人都说：女孩子做测试挺好的~~ 但是，我遇到很一个非常现实而残忍的问题："裁员"，想想自己也挺奇葩的，在一个公司竟然待了12年之久，在这12年里，因为各种原因，我经历了大大小小的裁员有5次之多，一有裁员需求，老板第一个考虑的就是测试人员。每一次裁员，都是自己团队里的兄弟姐妹，我要亲自告诉他或她，因为公司现在裁员，需 要你离开公司，虽然你的工作是合格的，甚至是优秀的~~然后我要鼓起勇气陪着哭泣的他或她去立刻办理离职手续，一刻也不能停留~~你能想象我内心的崩溃吗？每一次我都会问为什么又是我们？每一次老板都会坦率地告诉我，为什么裁员考虑的是我们测试团队：就 是因为可取代性太强了！！我真的实实在在意识到了黑盒测试的无力。 公司在寒冬时，需要"蓄积能量"，也就是需要减少开支，老板就要开始衡量，哪类研 发人员被裁，后续如果公司渡过难关后补起来比较容易，很不幸，每一次评估下来都是测 试人员。有个声音在我脑海里越来越清晰：不能这样，我们团队不能总是做可取代性强的 工作！！所以测试的发展方向是什么？我要有什么样的技能才能改观老板对我们的认知？？我开始在网上找，当然也在51testing这样专业的网站上找寻，我找寻的结果是：未来的 测试应该是以自动化为主，手动测试为辅。所以测试人员必须要学会编程，因为测试是一 个无穷尽的工作，如何体现测试人员的价值，就是在单位时间内能有更多的产出，有让老 板瞠目结舌的产出!! 怎么学习Python在第二类问题中有详细说明，期间遇到的困难实在太多了，首要的 问题就是团队的信心不足，我们离开coding实在太久了，这个困难，我只能说，受到的 打击越大，越深，信心就会越足，容许我先哭一会~~ 除了这些形而上的困难，当然也有 实实在在的困难，我举一个实际且非常具体的问题：电脑1开发的脚本，可以正常运行，移植到电脑2就无法运行？ 我们在开发时遇到上述问题，开发者开始一直纠结是电脑环境的问题，问题一直在发散，一直在发散，最后问题越来越复杂，搞到最后不可收拾......，最后他告诉我，这个开发任务无法进行@_@，这个小伙子成功在他的小主管的心里留下了：解决实际问题差的印象...... 他的问题在于没有回到问题的本质：Python的作用是定位，操作；就首先回到确认 窗口是否定位的思路上（当时他竟然还质疑他的小主管：窗口肯定定位了，因为在他的开 发电脑上都是定位的好好的*_*）：真的发现窗口没有被成功定位。开发者就很困惑，为什么在电脑1是好的，电脑2就不行。他根本没想到是定位出的问题，所以连简单的确认动作也没做！然后再网上一通乱搜，真的越搜越晕，越搜问题越发散。
Python实现各种排序
在Python实践中，我们往往遇到排序问题，比如在对搜索结果打分的排序（没有排序就没有Google等搜索引擎的存在），当然，这样的例子数不胜数。《数据结构》也会花大量篇幅讲解排序。之前一段时间，由于需要，我复习了一下排序算法，并用Python实现了各种排序算法，放在这里作为参考。 最简单的排序有三种：插入排序，选择排序和冒泡排序。这三种排序比较简单，它们的平均时间复杂度均为O(n^2)，在这里对原理就不加赘述了。代码直接贴出来。插入排序： def insertion_sort(sort_list): iter_len = len(sort_list) if iter_len < 2: return sort_list for i in range(1, iter_len): key = sort_list[i] j = i - 1 while j>=0 and sort_list[j]>key: sort_list[j+1] = sort_list[j] j -= 1 sort_list[j+1] = key return sort_list 冒泡排序： def bubble_sort(sort_list): iter_len = len(sort_list) if iter_len < 2: return sort_list for i in range(iter_len-1): for j in range(iter_len-i-1): if sort_list[j] > sort_list[j+1]: sort_list[j], sort_list[j+1] = sort_list[j+1], sort_list[j] return sort_list 选择排序： def selection_sort(sort_list): iter_len = len(sort_list) if iter_len < 2:
Python几种并发实现方案性能比较.docx
偶然看到Erlang vs. Stackless python: a first benchmark，对Erlang和Stackless Python的并发处理性能进行了实验比较，基本结论认为二者有比较相近的性能。我看完产生的问题是，Stackless Python与Python的其他并发实现机制性能又会有多大区别呢，比如线程和进程。因此我采用与这篇文章相同的办法来对Stackless Python、普通Python的thread模块、普通Python的threading模块、普通Python的processing模块这四种并发实现方案进行了性能实验，并将实验 实验方案与Erlang vs. Stackless python: a first benchmark是相同的，用每种方案分别给出如下问题的实现，记录完成整个处理过程的总时间来作为评判性能的依据： 1.由n个节点组成一个环状网络，在上面传送共m个消息。 2.将每个消息（共m个），逐个发送给1号节点。 3.第1到n-1号节点在接收到消息后，都转发给下一号节点。 4.第n号节点每次收到消息后，不再继续转发。 5.当m个消息都从1号逐个到达第n号节点时，认为全部处理结束。 (Edit Section ↓) 2.1 硬件平台 Macbook Pro 3,1上的Vmware Fusion 1.0虚拟机中，注意这里给虚拟机只启用了cpu的单个核心：
?原始Cpu：Core 2 Duo，2.4 GHz，2核心，4 MB L2 缓存，总线速度800 MHz ?分配给虚拟机的内存：796M （单个CPU，还能比较并发吗？） (Edit Section ↓) 2.2 软件平台 Vmware Fusion 1.0下的Debian etch： ?原始Python：Debian发行版自带Python 2.4.4 ?Python 2.4.4 Stackless 3.1b3 060516 ?processing-0.52-py2.4-linux-i686.egg ?原始Python下的greenlet实现：py lib 0.9.2 各方案的实现代码见后文。实验时使用time指令记录每次运行的总时间，选用的都是不做任何输出的no_io实现（Python的print指令还是挺耗资源的，如果不注释掉十有八九得影响测试结果），每次执行时设定n=300，m=10000（Erlang vs. Stackless python: a first benchmark文章中认为n可以设置为300，m则可以取10000到90000之间的数值分别进行测试）。 (Edit Section ↓) 3.1 Stackless Python的实验结果 real 0m1.651s user 0m1.628s sys 0m0.020s 即使将m扩大到30000，实验结果仍然很突出：
在abaqus中使用python实现功能(1,2)
在abaqus中使用python实现的功能（一、二） By lxm9977(lxm200501@https://www.360docs.net/doc/d714823576.html,) 功能一：实行提交多个job的功能。 对象：Job object 使用：在源文件开始写上import job，源程序用mdb.jobs[name] 使用名字为name的job对象。 建立一个job对象的方法： z利用已有的inp文件中建立job：mdb.JobFromInputFile（） z利用已有的cae中建立job： Job(...) 建议用第一种方法。 设定参数的方法： 9利用第一种方法建立job的时候，可以设定很多的参数，比如type，queue，userSubroutine等。格式：mdb.JobFromInputFile（name＝，inputFile＝，type＝，queue ＝，userSubroutine＝，…….）。 9也可以先建立一个job，然后利用job对象的setValues来设定参数，格式：job.setValues(type＝，queue＝，userSubroutine＝，…….)。 一个简单的例子： 文件：job.py from abaqusConstants import * import job mdb.JobFromInputFile(name='job-1-1',inputFileName='Job-1.inp') ＃基于inp文件Job-1.inp建立名称为job-1-1的job mdb.jobs['job-1-1'].setValues(waitMinutes=1) ＃设定参数 mdb.jobs['job-1-1'].submit() ＃提交任务 mdb.jobs['job-1-1'].waitForCompletion() 运行： 在cmd下面运行：Abaqus cae nogui=job.py
朴素贝叶斯python代码实现
朴素贝叶斯 优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感 适用数据类型：标称型数据 贝叶斯准则： 使用朴素贝叶斯进行文档分类 朴素贝叶斯的一般过程 （1）收集数据：可以使用任何方法。本文使用RSS源 （2）准备数据：需要数值型或者布尔型数据 （3）分析数据：有大量特征时，绘制特征作用不大，此时使用直方图效果更好 （4）训练算法：计算不同的独立特征的条件概率 （5）测试算法：计算错误率 （6）使用算法：一个常见的朴素贝叶斯应用是文档分类。可以在任意的分类场景中使用朴素贝叶斯分类器，不一定非要是文本。 准备数据：从文本中构建词向量 摘自机器学习实战。 [['my','dog','has','flea','problems','help','please'], 0 ['maybe','not','take','him','to','dog','park','stupid'], 1 ['my','dalmation','is','so','cute','I','love','him'], 0
['stop','posting','stupid','worthless','garbage'], 1 ['mr','licks','ate','my','steak','how','to','stop','him'], 0 ['quit','buying','worthless','dog','food','stupid']] 1 以上是六句话，标记是0句子的表示正常句，标记是1句子的表示为粗口。我们通过分析每个句子中的每个词，在粗口句或是正常句出现的概率，可以找出那些词是粗口。 在bayes.py文件中添加如下代码： [python]view plaincopy 1.# coding=utf-8 2. 3.def loadDataSet(): 4. postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please' ], 5. ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'], 6. ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'], 7. ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'], 8. ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'], 9. ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']] 10. classVec = [0, 1, 0, 1, 0, 1] # 1代表侮辱性文字，0代表正常言论 11.return postingList, classVec 12. 13.def createVocabList(dataSet): 14. vocabSet = set([]) 15.for document in dataSet: 16. vocabSet = vocabSet | set(document) 17.return list(vocabSet) 18. 19.def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet): 20. returnVec = [0] * len(vocabList) 21.for word in inputSet: 22.if word in vocabList: 23. returnVec[vocabList.index(word)] = 1 24.else: 25.print"the word: %s is not in my Vocabulary!" % word 26.return returnVec
python实现手机自动化测试
Python实例 -- 实现手机自动化测试 Python实现手机自动化测试，文章中仅包含了简单的测试：安装，运行，卸载的测试，运行完成后会截张图，待脚本运行完成后可以查看图片验证安装运行成功与否，此文章包括介绍了JDK，SDK，Python的配置，图文并茂希望能帮助到需要的人。随后会发布介绍如何python手机自动化测试功能模块，包括验证操作是否预期等。 步骤一安装JDK并配置环境变量 百度搜索JDK下载安装包，我下载的JDK1.8版本，双击EXE文件进行安装，点击下一步。 选择安装目录安装过程中会出现两次安装提示。第一次是安装jdk ，第二次是安装jre。
选择安装目录后点击下一步，等待安装成功。 配置环境变量： 1. 计算机→属性→高级系统设置→高级→环境变量
2. 系统变量→新建 JAVA_HOME 变量。变量值填写jdk的安装目录（我的是默认安装路径 C:\Program Files(x86)\Java\jdk1.8.0_66)
3. 系统变量→寻找 Path 变量→编辑→新建（win10系统）。变量值填写jdk的安装目录文件下的jre→bin的路径。（注意win7xp等系统下原来Path的变量值末尾有没有;号，如果没有，先输入；号再输入路径）
4. 系统变量→新建 CLASSPATH 变量，变量值填写jdk的安装目录文件下的lib文件下tools.jar的路径。配置完毕。 5. 验证配置是否成功，运行cmd ，输入 java –version，如图中显示则配置成功。
步骤二：配置sdk 1. 去百度上搜索下载SDK 文件包并解压好后就可以进行配置了，进入计算机→属性→高级系统设置→高级→环境变量。 2. 系统变量→新建 ANDROID_HOME 变量，变量值填写SDK解压的文件路径。 3. 系统变量→寻找 Path 变量→编辑→新建，变量值分别填写SDK 下的platform-tools和tools的目录路径。
用 Python 实现一个大数据搜索引擎
用Python 实现一个大数据搜索引擎 搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。 布隆过滤器（Bloom Filter） 第一步我们先要实现一个布隆过滤器。 布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法，它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要搜索的词并不存在与我的数据中，那么它可以以很快的速度返回目标不存在。 让我们看看以下布隆过滤器的代码： class Bloomfilter(object): """
A Bloom filter is a probabilistic data-structure that trades space for accuracy when determining if a value is in a set. It can tell you if a value was possibly added, or if it was definitely not added, but it can't tell you for certain that it was added. """ def __init__(self,size): """Setup the BF with the appropriate size""" self.values = [False] * size self.size = size def hash_value(self,value): """Hash the value provided and scale it to fit the BF size""" return hash(value) % self.size
Python实现翻译器
本节知识点： 1、urllib.request模块 2、urllib.parse 模块 3、json 模块 实战项目：半小时实现基于python的英汉翻译器 开讲时间：10:17 大家可以加进群—>腾讯学神联运-Py-206 280056819 下载学习 咱们这个功能的实现要借助于urllib模块，对这个模块比较了解的敲1，不了解的敲2 1. urllib模块 Python如何访问互联网，urllib模块 Uniform Resource Locators统一资源定址器 Urllib抓取远程的数据进行保存 Python2有两个模块，urllib和urllib2，Python3合并为一个模块（包），urllib URL的一般格式为 Protocol://hostname[:port]/path/[;parameters][?query]#fragment 1.协议 2.存放资源的服务器的域名系统或者IP地址（有时候要包含端口，各种传输协议都有默认的端口号，如http的默认端口为80） 3.资源的具体地址，如目录或者文件名等。 Python3中urllib模块，子模块 1、urllib.request模块打开和获取URL 的。urllib.request.urlopen() 2、urllib.parse 模块用来拆分和组合URL 字符串的标准接口。 3.urllib.error 4.urllib.robotparser urllib.request.urlopen(url,data=None[,timeout],*,cafile=None,capath=None,cadefault=Fals e,context=None) 2.json 一种轻量级的数据交换格式, Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是encoding和decoding。encoding-把一个Python对象编码转换成Json字符串；decoding-把Json格式字符串解码转换成Python对象。
实验1 Python编程环境的使用
实验1 Python编程环境的使用 实验报告 15041141 范博 1. 实验目的 （1）了解Python编程环境，进行程序设计的基本训练； （2）熟悉Python语言的使用方式，编写简单python程序，包括编写和运行基本的输入、输出和数值计算程序； （3）会定义和调用函数。 2. 实验步骤（详述每一个子实验的关键语法及其实现） 2.1 实验任务1-1 关键语法：用input()语句接收用户从键盘的输入； 将这些输入依次用变量进行存放； 用print()语句将这些变量依次进行打印输入； 代码实现： 2.2 实验任务1-2 关键语法：用input()语句接收用户从键盘的输入； 将这些输入依次用变量进行存放（名字有意义）；
用系统内置函数float()进行强制类型转换； 用print()语句打印输出结果； 代码实现： 2.3 实验任务1-3 关键语法：用input()语句接收用户从键盘的输入并赋值给变量； 用系统内置函数int()进行强制类型转换； if-else语句进行判断，正确输出True,否则输出 False; 用print()语句打印输出结果； 代码实现： 2.4 实验任务1-4 关键语法： 导入Python标准库中的随机模块； 用该模块中的randint()方法产生一个随机整数； 结果保存在一个变量中，并用print()语句输出； 代码实现：
2.5 实验任务1-5 关键语法： 用import math导入math模块； 用该模块中的sqrt()函数进行开平方运算； 结果保存在一个变量中，并用print()语句输出； 代码实现： 2.6 实验任务1-6 关键语法： 用def来定义一个函数； 用字符串中的lower()方法将大写字母转换为小写字母； 对函数进行调用并用print()语句进行输出； 代码实现：
PYTHON数据结构图实现
Python图的实现 #!/usr/bin/python #coding=utf-8 from collections import deque class photo(): def__init__(self): self.node_n={} def add_nodes(self,nodelist): for i in nodelist: self.add_node(i) def add_node(self,node): if not node in self.nodes(): self.node_n[node]=[] def add_edge(self,edge): u,v=edge if(v not in self.node_n[u])and(u not in self.node_n[v]): self.node_n[u].append(v) if u!=v: self.node_n[v].append(u) def nodes(self): return self.node_n.keys() def deep(self,root=None): self.visited={} order=[] def dfs(node): self.visited[node]=True order.append(node) for i in self.node_n[node]: if not i in self.visited: dfs(i) if root: dfs(root) for node in self.nodes(): if not node in self.visited: dfs(node) print"娣卞害锛?,order return order def wide(self,root=None):
算法-Python实现Logistic Regression
算法-Python实现Logistic Regression 比如说我们有两类数据，各有50十个点组成，当我门把这些点画出来，会有一条线区分这两组数据，我们拟合出这个曲线（因为很有可能是非线性），就是回归。我们通过大量的数据找出这条线，并拟合出这条线的表达式，再有数据，我们就以这条线为区分来实现分类。下图是我画的一个数据集的两组数据，中间有一条区分两组数据的线。 （1）sigmoid函数
我们看到了上图中两组数据的划分，那么我们怎么来找出两组数据的边界表达式呢，这里用到sigmoid函数。它的形状大致是（如下），公式 把数据集的特征值设为x1，x2，x3......。我们要求出它们的回归系数。只要设z=w1*x1+w2*x2.....用sigmoid函数出理是防止数据从0到1发生跳变，因为目标函数是0到1，我们要把带入x1，x2...多项式数据控制在这之间。 (2)梯度上升算法 梯度上升是指找到函数增长的方向。公式。在具体实现的过程中，不停地迭代运算直到w的值几乎不再变化为止。 代码 数据集在工程中有。 代码下载地址：https://https://www.360docs.net/doc/d714823576.html,/X-Brain/MachineLearning
导入数据集，并定义sigmoid函数 [python]view plaincopy 1.def loadDataSet(): 2. dataMat = []; labelMat = [] 3. fr = open('/Users/hakuri/Desktop/testSet.txt') 4.for line in fr.readlines(): 5. lineArr = line.strip().split() 6. dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]), float(lineArr[1])]) 7. labelMat.append(int(lineArr[2])) 8.return dataMat,labelMat 9. 10.def sigmoid(inX): 11.return 1.0/(1+exp(-inX)) 返回回归系数，对应于每个特征值，for循环实现了递归梯度上升算法。 [python]view plaincopy 1.def gradAscent(dataMatIn, classLabels): 2. dataMatrix = mat(dataMatIn) #convert to NumPy matrix 3. labelMat = mat(classLabels).transpose() #convert to NumPy matrix 4. 5. m,n = shape(dataMatrix) 6. alpha = 0.001 7. maxCycles = 500 8. weights = ones((n,1)) 9. 10.for k in range(maxCycles): #heavy on matrix operations 11. h = sigmoid(dataMatrix*weights) #matrix mult 12. error = (labelMat - h) #vector subtraction 13. weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose()* error #matrix mu lt 14.return weights