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dreamhappy2012

numpy中ndarray.flags的用法

ndarray.flagsndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：属性描述C_CONTIGUOUS (C)数据是在一个单一的C风格的连续段中F_CONTIGUOUS (F)数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中OWNDATA (O)数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它WRITEABLE (W)数据区域可以被写入，将该值设置为 False，

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dreamhappy2012

numpy中ndarray.itemsize用法

darray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。例如，一个元素类型为 float64 的数组 itemsiz 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits，每个字节长度为 8，所以 64/8，占用 8 个字节），又如，一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4（32/8）。实例import numpy as np # 数组的 dtype

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dreamhappy2012

ndarray.shape用法

ndarray.shapendarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。比如，一个二维数组，其维度表示"行数"和"列数"。ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。实例import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print (a.shape)输出结果为：

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dreamhappy2012

ndarray.ndim用法

ndarray.ndim 用于返回数组的维数，等于秩。实例import numpy as np a = np.arange(24) print (a.ndim) # a 现只有一个维度 # 现在调整其大小b = a.reshape(2,4,3) # b 现在拥有三个维度 print (b.ndim)输出结果为：13

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啊啊啊啊啊吖

lattice画图例子

library(lattice)attach(mtcars)gear

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dreamhappy2012

因子分析基本-kmo

因子分析对样本量的要求：样本量与变量数的比例应在5：1以上，实际上理想的样本量应为变量数的10~25倍，但这很难做到，5~10倍之间略显不足，但一般都能得到较好的结果。 KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。一般情况下，KMO>0.9非常适合因子分析；0.8＜KMO＜0.9适合；0.7以上尚

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PGC123

hdfs 的SecondaryNameNode在哪里配置的？

hdfs 的SecondaryNameNode在哪里配置的？如果想在其他节点启动该如何启动？答：SecondaryNameNode是在hdfs-site.xml中配置的dfs.namenode.secondary.http-address参数值 dfs.namenode.secondary.http-address

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啊啊啊啊啊吖

lattice包中的图类型和相应的函数

3D等高线图 contourplot() z~x*y3D水平图 levelplot() z~y*x3D散点图 cloud() z~x*y|A3D线框图 wireframe() z~y*x条形图 barchart() x~A或A~xbwplot() x~A或A~x箱线图点图 dotplot() ~x|A柱状图 histog

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啊啊啊啊啊吖

正则表达式整理2

(?!pattern)正向否定预查(negative assert)，在任何不匹配pattern的字符串开始处匹配查找字符串。这是一个非获取匹配，也就是说，该匹配不需要获取供以后使用。例如"Windows(?!95|98|NT|2000)"能匹配"Windows3.1"中的"Windows"，但不能匹配"Windows2000"中的"Windows"。预查不消耗字符，也就是说，在一个匹配发

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啊啊啊啊啊吖

正则表达式整理

\将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个向后引用、或一个八进制转义符。例如，'n' 匹配字符 "n"。'\n' 匹配一个换行符。序列 '\' 匹配 "\" 而 "(" 则匹配 "("。^匹配输入字符串的开始位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性，^ 也匹配 '\n' 或'\r' 之后的位置。$ 匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp 对象的

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啊啊啊啊啊吖

Linux系统介绍

Linux是类Unix操作系统，我们现在所谓的Linux操作系统，从严格意义上来说是指拥有Linux内核的操作系统，其中，Ubuntu和CentOS操作系统分别是桌面端和服务器端占比最高的开源操作系统，而这两个操作系统也将是本次讲学过程中主要涉及的两个操作系统。Ubuntu相比其他Linux系统，Ubuntu操作系统拥有人性化的桌面操作界面，除商业用途外，也非常适合PC用户处理日常事务

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詹惠儿

一个Series类似于一维数组。它可以存储任何类型的数据。Pandas中Series的值是可变的，但Series的大小是不可变的，不能更改。系列中的第一个元素分配了索引0，而最后一个元素位于索引处N-1，其中N是系列中元素的总数。要创建Pandas Series，我们必须首先通过Python import命令导入Pandas包：import pandas as pd要创建Series，

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詹惠儿

ID3的初识定义

结合连续值属性我们对ID3的初始定义仅限于采用一组离散值的属性。使ID3算法对连续变量更有用的一种方法是在某种程度上将它们转换为离散变量。假设在我们的Play Badminton示例中温度是连续的，我们可以测试温度值的某些分区的信息增益，例如温度> 42.5。通常，每当分类从“否”变为“是”或“是”变为“否”时，将两个温度的平均值视为潜在的分区边界。因为42对应于否，43对应于是，42.

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啊啊啊啊啊吖

双聚类是怎么回事

Biclustering 可以使用 sklearn.cluster.bicluster 模块。 Biclustering 算法对数据矩阵的行列同时进行聚类。同时对行列进行聚类称之为 biclusters。每一次聚类都会通过原始数据矩阵的一些属性确定一个子矩阵。例如, 一个矩阵 (10, 10) , 一个 bicluster 聚类，有三列二行，就是一个子矩阵 (3, 2)>>> import

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啊啊啊啊啊吖

机器学习里的线性支持向量分类

线性支持向量分类 (LinearSVC) 显示了作为 RandomForestClassifier 更多的 Sigmoid 曲线, 这是经典的最大边距方法 (compare Niculescu-Mizil and Caruana [4]), 其重点是靠近决策边界的 hard samples（支持向量）.提供了执行概率预测校准的两种方法: 基于 Platt 的 Sigmoid 模型的参数化方法和基

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詹惠儿

域名解析有什么难点

DNS解析有一个重要的难点; 标准库中的查找实现（可能由开发爬虫的任何人使用）通常是同步的。这意味着一旦向域名服务发出请求，该节点上的其他爬网程序线程将被阻止，直到第一个请求完成为止。为了避免这种情况，大多数Web爬网程序将自己的DNS解析程序实现为爬网程序的一个组件。线执行解析器代码会向DNS服务器发送一条消息，然后执行定时等待：它会在被另一个线程发出信号或者设置的时间段到期时恢复

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zxq997

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。其中：json.dumps ：将 Python 对象编码成 JSON 字符串json.loads：将已编码的 JSON 字符串解码为 Python 对象。调用json，先导入：import jsonjson.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=Tru

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zxq997

安装orange3安装不上？

使用anaconda内置点击install安装不上orange3时，这时候应该如下图，以管理员身份运行：然后输入：conda install orange3 ,回车，等待安装即可

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kejiayuan0806

Rstudio中更换包镜像服务器的方法

问题描述：在R中安装包时报错，提示：Warning in install.packages : unable to access index for repository “https://cran.rstudio.com/src/contrib”:cannot open URL 'https://cran.rstudio.com/src/contrib/PACKAGES' Warning

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PGC123

hive连接MySQL时有ssl警告

在hive连接MySQL时有ssl警告，警告内容如下：WARN: Establishing SSL connection without server's identity verification is not recommended. According to MySQL 5.5.45 , 5.6.26 and 5.7.6 requirements SSL connection must

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