分类 python 下的文章

2024-08-07

Scikit-learn: 这是一个用于数据分析以及预测分析的Python库。它简单且易于使用，提供了一些高质量的机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。
TensorFlow: 这是一个用于人工智能的开源库。它提供了多种工具，如TensorBoard、Tensor2Tensor和tf.layers等，可以帮助开发者更快地构建和训练模型。
PyTorch: 它是一个开源的Python机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它提供了两个高级级别的抽象化，即张量和包括RNN、CNN、LSTM在内的神经网络。
Keras: 它是一个用Python编写的开源库，用于快速实现和评估机器学习算法。它能够在不同的后端平台上运行，如TensorFlow、CNTK等。
MXNet: 它是一个用于大规模分布式机器学习的开源框架。它提供了一个灵活的编程模型，可以方便地实现新的算法。
LightGBM: 它是一个基于决策树算法的机器学习库，用于加速训练和预测。它在处理大数据集时速度非常快。
XGBoost: 它是一个提供分布式训练的库，可以处理大规模的数据集。它提供了一种可扩展的方式来解决机器学习中的问题。
CatBoost: 它是一个用于机器学习的库，主要用于推荐系统和其他需要排名的任务。它提供了一种新的训练方法，称为“Pairwise”和“Ordered”方法。
AutoML: 它是一个用于自动化机器学习过程的库，可以自动化模型的选择、训练和优化。
MLlib: 它是Apache Spark的一部分，是一个用于大规模机器学习的库。它提供了一系列的算法和工具，可以方便地进行集群上的分布式机器学习。

探索 Python 中的 uuid 模块：生成唯一标识符

2024-08-07




import uuid
 
# 生成一个版本4的UUID
uuid4 = uuid.uuid4()
print(f"UUID4: {uuid4}")
 
# 生成一个版本5的UUID，使用一个命名空间和一个关联的键值
namespace_uuid = uuid.UUID('{00010203-0405-0607-0809-0a0b0c0d0e0f}')
uuid5 = uuid.uuid5(namespace_uuid, "example.com")
print(f"UUID5: {uuid5}")

这段代码演示了如何使用Python的uuid模块生成两种不同类型的UUID：版本4的随机UUID和版本5的名称UUID。版本4的UUID是纯粹随机的，而版本5的UUID是基于一个命名空间和一个关联的名字（键值）生成的。这些UUID通常用于需要唯一标识符的场景，如数据库主键或者分布式系统中的会话跟踪。

2024-08-07

使用清华镜像进行pip安装，可以通过修改pip配置或者在安装时指定镜像。以下是一些常用的方法：

单次安装指定镜像：




pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

永久修改，更改pip配置文件（Windows系统在%APPDATA%\pip\pip.ini，Linux/macOS在~/.pip/pip.conf）：




[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

临时使用，可以在安装时通过--index-url参数指定：




pip install --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

使用pip源切换工具，如pip-config（需要先安装）：




pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

使用环境变量设置，在安装前设置环境变量PIP_INDEX_URL：




export PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install some-package

以上方法可以帮助你使用清华大学提供的镜像源来进行pip的安装。

用 Python 处理 Excel 的 14 个常用操作！

2024-08-07

在Python中，可以使用openpyxl库来处理Excel文件的常见14个操作，包括创建工作簿、访问工作表、读取和写入单元格数据、插入和删除行和列、保存工作簿等。

以下是一些示例代码：

创建一个新的Excel工作簿并保存：




from openpyxl import Workbook
 
wb = Workbook()
wb.save('example.xlsx')

访问现有工作簿中的第一个工作表：




from openpyxl import load_workbook
 
wb = load_workbook('example.xlsx')
sheet = wb.active

读取单元格数据：




cell = sheet['A1']
print(cell.value)

写入单元格数据：




sheet['A1'] = 'Hello, World!'

插入行或列：




sheet.insert_rows(2)  # 在第三行之前插入一行
sheet.insert_cols(2)  # 在第三列之前插入一列

删除行或列：




sheet.delete_rows(2)  # 删除第三行
sheet.delete_cols(2)  # 删除第三列

遍历工作表中的所有行：




for row in sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=2, min_col=1, max_col=3):
    for cell in row:
        print(cell.value, end=" ")
    print()

获取工作表的最大行数和最大列数：




print(sheet.max_row)
print(sheet.max_column)

获取单元格的行号和列号：




cell = sheet['A1']
print(cell.row, cell.column)

合并和拆分单元格：




sheet.merge_cells('A1:D1')  # 合并从A1到D1的单元格
sheet.unmerge_cells('A1:D1')  # 拆分从A1到D1的合并单元格

保存工作簿：




wb.save('example.xlsx')

设置单元格样式，例如字体加粗：




from openpyxl.styles import Font
 
cell = sheet['A1']
cell.font = Font(bold=True)

设置单元格背景颜色：




from openpyxl.styles import PatternFill
 
cell = sheet['A1']
cell.fill = PatternFill(start_color='FFFF0000', end_color='FFFF0000', fill_type='solid')

根据条件筛选单元格：




for row in sheet.iter_rows(values_only=False):
    for cell in row:
        if cell.value == None:
            print(f'Cell {cell.row},{cell.column} is empty')

这些代码片段提供了处理Excel文件常见操作的基本方法，可以根据具体需求进行扩展和修改。

Python 数据持久层ORM框架 TorToise模块（异步）

2024-08-07




import asyncio
from tortoise import Tortoise, fields
from tortoise.models import Model
 
class User(Model):
    id = fields.IntField(pk=True)
    name = fields.CharField(max_length=50)
 
    class Meta:
        table = "user"
 
async def run():
    # 连接到数据库
    await Tortoise.init(
        db_url='sqlite://db.sqlite3',
        modules={'models': ['__main__']}
    )
    # 创建表结构
    await Tortoise.generate_schemas()
 
    # 创建一个新用户
    user = await User.create(name='Alice')
    print(f'新用户已创建: {user.id}, {user.name}')
 
    # 获取并打印所有用户
    users = await User.all()
    for user in users:
        print(f'用户ID: {user.id}, 用户名: {user.name}')
 
# 运行异步代码
asyncio.run(run())

这段代码演示了如何使用Tortoise ORM框架异步创建和管理数据库表。首先，我们定义了一个User模型，并指定了表名。然后，我们初始化Tortoise，连接到SQLite数据库，并生成所有模型的表结构。接下来，我们异步创建了一个新的User记录，并打印出了所有User记录。这个例子简单明了地展示了如何使用Tortoise ORM进行异步数据库操作。

完美解决Python中Numpy与TensorFlow版本兼容问题

2024-08-07




import tensorflow as tf
import numpy as np
 
# 检查TensorFlow和Numpy版本是否兼容
def check_tf_np_versions():
    tf_version = tf.__version__
    np_version = np.__version__
 
    # 假设兼容性列表
    compatibility_list = {
        '2.6.0': '1.18',
        '2.7.0': '1.19',
        # 添加更多版本对应关系
    }
 
    # 检查TensorFlow版本是否在兼容性列表中
    if tf_version in compatibility_list:
        # 检查Numpy版本是否与TensorFlow版本兼容
        if np_version in compatibility_list[tf_version]:
            print(f"TensorFlow {tf_version} is compatible with Numpy {np_version}.")
        else:
            print(f"Warning: Numpy {np_version} is not compatible with TensorFlow {tf_version}.")
            print(f"You should upgrade Numpy to {compatibility_list[tf_version]}.")
    else:
        print(f"Warning: TensorFlow {tf_version} is not on the compatibility list.")
        print("Please check the TensorFlow and Numpy compatibility list.")
 
check_tf_np_versions()

这段代码定义了一个函数check_tf_np_versions，它检查TensorFlow和Numpy的版本是否兼容。它使用一个字典compatibility_list来存储已知的兼容版本对，并给出相应的警告或提示。这样的方法可以有效地处理版本兼容性问题，并在开发者需要时提供升级建议。

Python的自动化办公库技术点案例示例：深度解读Pandas股票市场数据分析

2024-08-07




import pandas as pd
 
# 假设这是从某处获取的股票数据
data = {
    '日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    '开盘': [10.0, 10.5, 11.0],
    '收盘': [10.5, 11.0, 11.5],
    '最高': [10.7, 11.2, 11.6],
    '最低': [10.2, 10.7, 11.1]
}
 
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
 
# 将'日期'列转换为DateTime类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
 
# 重排列的顺序
df = df[['日期', '开盘', '收盘', '最高', '最低']]
 
# 计算涨跌情况
df['涨跌'] = df['收盘'] - df['开盘']
 
# 输出结果
print(df)

这段代码首先导入了pandas库，并创建了一个包含股票数据的DataFrame。然后将日期列转换为DateTime类型，并重新排列列的顺序。最后，它添加了一个新列来表示涨跌情况，并打印了最终的DataFrame。这个例子展示了如何使用Pandas处理和分析股票数据。

Java 数据类型 -- Java 语言的 8 种基本数据类型、字符串与数组

2024-08-07

Java 语言提供了八种基本类型（或者称为原始数据类型）：

int：用于整数。
byte：8位整数。
short：16位整数。
long：64位整数。
float：32位浮点数。
double：64位浮点数。
char：用于字符。
boolean：用于布尔值。

除了这八种基本类型外，所有的对象（包括数组）都是使用引用来传递的。在 Java 中，字符串是一个对象，不是基本类型，它在 java.lang.String 类中定义。

示例代码：




public class PrimitiveTypesExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 基本类型
        int integerVar = 10;
        double doubleVar = 5.00;
        boolean booleanVar = true;
        char charVar = 'A';
 
        // 打印基本类型值
        System.out.println("Integer: " + integerVar);
        System.out.println("Double: " + doubleVar);
        System.out.println("Boolean: " + booleanVar);
        System.out.println("Character: " + charVar);
 
        // 字符串对象
        String stringVar = "Hello, World!";
        System.out.println("String: " + stringVar);
 
        // 数组
        int[] arrayVar = {1, 2, 3, 4, 5};
        System.out.print("Array: ");
        for (int i : arrayVar) {
            System.out.print(i + " ");
        }
    }
}

这段代码展示了如何声明和使用基本类型、字符串对象以及数组。

2024-08-07

报错解释：

这个错误通常发生在尝试使用pip安装Python包时，但是由于操作系统级别的错误，安装失败了。在这个错误中，"OSError"指的是操作系统无法执行一个操作，而"[WinEr"可能是错误信息的一部分，但是它被截断了，没有提供完整的错误代码。常见的Windows错误代码格式是"[WinError XXX]"，其中XXX是具体的错误代码。

解决方法：

确保你有足够的权限来安装包。如果你在没有管理员权限的情况下运行pip，尝试以管理员身份运行命令提示符或终端。
如果你正在使用代理服务器，请确保pip正确配置了代理设置。
尝试更新pip到最新版本，使用命令python -m pip install --upgrade pip。
如果问题依旧存在，尝试清除pip的缓存，使用命令pip cache purge。
检查是否有其他软件（如杀毒软件）阻止了pip的安装。
如果以上都不行，尝试重新安装Python和pip。

请注意，由于错误信息不完整，无法提供更具体的解决步骤。如果可能，请提供完整的错误信息以便进一步诊断。

Python酷库之旅-第三方库Pandas

2024-08-07




import pandas as pd
 
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 将DataFrame导出到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
 
# 从CSV文件读取数据到新的DataFrame
df_from_csv = pd.read_csv('output.csv')
 
# 打印新的DataFrame
print(df_from_csv)

这段代码展示了如何使用pandas库创建一个简单的DataFrame，并将其导出为CSV文件，然后再从CSV文件读取数据到新的DataFrame。这个过程是数据处理和分析的常见步骤，pandas库提供了丰富的功能来处理和分析数据。