原创 git學習心得(簡略教程)

git的使用兩種方式: 1.遠程已經存在一個項目,需要自己clone到本地,修改後在上傳,發起pull request 請求。 關於git的下載安裝配置請參考廖雪峯git教程 克隆一個項目到本地文件夾 git chone git@

原创 python裝包時報錯PermissionError:[Errno 13] permission denied:'...xxx.pyd'

pip install numpy時報錯,PermissionError:[Errno 13] permission denied:’…xxx.pyd’。報錯信息——沒有權限,拒絕訪問。 解決方法:安裝時參數需要加上–use

原创 【python圖像處理】圖像的讀取、顯示與保存

python作爲機器學習和圖像處理的利器,收到越來越多的推崇,特別是在圖像處理領域,越來越多的研究和開發開始轉向使用python語言,下面就介紹python圖像處理中最基本的操作,即圖像的讀取顯示與保存。 原文地址:http

原创 python中數據拼接的集中操作

數組拼接方法一 思路:首先將數組轉成列表,然後利用列表的拼接函數append()、extend()等進行拼接處理,最後將列表轉成數組。 示例1: >>> import numpy as np >>> a=np.array([1

原创 python中dataframe常見操作(二):篩選,修改索引,判斷是否爲空,及刪除NAN所在行

這是 python中dataframe常見操作:取行、列、切片、統計特徵值的延續 這篇博客中涉及的內容主要是:根據dataframe中的值進行篩選賦值;修改索引;查看datafram的信息,刪除某一列,判斷是否含有缺失值,以及缺失

原创 scala中常見MAP操作

先感謝大佬,轉載以備自己使用 原文:https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/80947616 Map(映射)是一種可迭代的鍵值對(key/value)結構。 所有的

原创 scala中List的常見操作

參考自:https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/84930779 https://blog.csdn.net/hguo11/article/details/8158

原创 Graphx中pregel詳解及具體應用分析(以最短路徑爲例)

Spark Pregel參數說明 Pregel是個強大的基於圖的迭代算法,也是Spark中的一個迭代應用aggregateMessage的典型案例,用它可以在圖中方便的迭代計算,如最短路徑、關鍵路徑、n度關係等。然而對於之前對圖計

原创 win7下IDEA maven scala環境配置及wordcount遇到的坑

IDEA maven scala環境配置自己折騰了兩天。 看了網上環境配置的文檔和慕課的視頻教程,被弄得迷迷糊糊的。這裏自己梳理一下,希望對大家有所幫互助。 環境安裝可以參考着兩個網站: https://blog.csdn.net

原创 Python中取整的幾種方法小結

Python中取整的幾種方法小結 參考自:https://www.jb51.net/article/102248.htm 這篇文章主要介紹了Python中取整的幾種方法,其中包括向下取整、四捨五入取整、向上取整以及分別取整數部分和小數

原创 python間進制轉換(二進制、八進制、十進制,十六進制)

參考自:http://www.cnblogs.com/zhy128/p/8278577.html Python中實現的進制間的轉換。 在python中可以使用Python的內置函數進行進制間的轉換。 bin():其他進制轉二進制 oc

原创 python實現二叉樹及其遍歷(前序、中序、後序、層序)

樹是數據結構中非常重要的一種,主要的用途是用來提高查找效率,對於要重複查找的情況效果更佳,如二叉排序樹、FP-樹。另外可以用來提高編碼效率,如哈弗曼樹。 代碼: 用python實現樹的構造和幾種遍歷算法,雖然不難,不過還是把

原创 python中利用numpy求解多項式以及多項式擬合

構建一個二階多項式:x^2 - 4x + 3 多項式求解 >>> p = np.poly1d([1,-4,3]) #二階多項式係數 >>> p(0) #自變

原创 python寫爬蟲的時候,使用selenium的Webdriver遇到的坑

第一個坑:‘chromedriver’ executable needs to be in PATH. Please see https://sites.google.com/a/chromium.org/ch 解決辦法:(我直接用的

原创 python按照指定格式(列數)逐行構建數組

在機器學習與深度學習的數據預處理環節,經常會遇到將所有訓練集格式化爲二維數組的形式,一行一樣本,一列一特徵。 藉助python可以逐行構建數組。 import numpy as np data = np.float32([]).res