原创 re庫正則表達式常用操作符

. 表示任何單個字符 [ ] 對單個字符給出取值範圍 [abc] 表示a,b,c一個[a-z]表示a到z單個字符 [^ ] 對單個字符給出排除範圍 *

原创 Python re庫 非貪婪匹配(正則表達式庫)

re庫中默認採用貪婪匹配,即同一個字符串多處符合條件的話,輸出最長的那個子串。 import re r = re.search(r'PY.*N','PYTHONFTTN') print(r.group(0)) 如果需要最小輸出匹

原创 networkx庫中常用網絡演化模型

networkx在繪製網絡圖形提供瞭如何佈局的方法,常用的有以下幾種 pos = nx.spectral_layout(G) pos = nx.shell_layout(G) pos = nx.circular_layo

原创 Python 以指定寬度格式化輸出(format)

當對一組數據輸出的時候,我們有時需要輸出以指定寬度,來使數據更清晰。這時我們可以用format來進行約束。 mat = "{:20}\t{:28}\t{:32}" print(mat.format("佔4個長度","佔8個長度"

原创 二叉樹後序非遞歸遍歷

前序、中序、後序的非遞歸遍歷中,要數後序最爲麻煩,如果只在棧中保留指向結點的指針,那是不夠的,必須有一些額外的信息存放在棧中。 方法有很多,這裏只舉一種,先定義棧結點的數據結構 typedef struct{Node * p;

原创 網頁解析庫 Beautifull Soup 常用方法

from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(demo,"html.parser") #demo是已經提取出來的html文檔 # 獲取soup裏面的a標籤內容: print(

原创 富人俱樂部的度量

網絡中少量的節點具有大量的邊,這些節點成爲富節點;他們之間也相互連接,構成富人俱樂部(rich-club)。 我們用富人俱樂部連通性 µ(r/N) 來刻畫。他表示網絡中的前r個度最大的節點之間實際存在邊數L與這r個節點之間

原创 動態規劃粗淺理解及LCS思路

動態規劃 常用方法是遞歸,遞歸的本質是原問題拆解成子問題 原問題(N)->子問題(N-1)->原問題(N) 動態規劃兩個性質 1:最優子結構 子問題的最優決策可導出原問題最優決策

原创 networkx庫常用圖的算法

先是簡單的建立一個圖 import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_edges_from([(1,2), (1,3)]) G.add_node("vz") 求連通子圖並把它們輸出 print

原创 python 不換行輸出

print默認換行輸出, 今天看人家代碼偶然發現一個不換行,且多重輸出可以覆蓋原輸出的方法。 print("/r已完成 {:.2f}%".format(i/100000), end = "") end = “”輸出

原创 pandas 讀csv時爲了將第一列作爲行名字

pandas 讀csv時爲了將第一列作爲行名字只需要在 加上 index _col = 0 index_col=0

原创 ArrayList 集合詳細使用方法

今天實訓主要收穫就是會使用了java的ArrayList集合及其方法。在日常統計一類東西比類的數組更易操作,簡單。畢竟多了很多方法,比如增加,索引刪除等等。極大簡化了代碼量。 定義一個Dog類,存儲狗的名字和品種 class Dog{ S

原创 矩陣的特徵值及相關矩陣特徵值和特徵向量公式

矩陣的特徵值及相關矩陣特徵值和特徵向量公式

原创 利用Knn, 決策樹, 高斯朴樹貝葉斯,對行爲進行預測

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import Imputer #預處理函數 處理缺失值 from sklearn.model_sele

原创 JAVA, Eclipse 及Mysql 環境配置 for Mac

在mac中,本身自帶java環境,但是比較老,需要去下載新的版本,搭配java環境很簡單 首先到 java jdk下載鏈接 下載的時候注意點接受協議 下載完直接安裝就結束。 IDE的話,推薦eclipse 只有幾十兆,安