某些程序要求提出安全问题，而不是要求更改密码以提高安全性。在这里，提示可以更改为任何值。 # A simple Python program to demonstrate # getpass.getpass() to read security question import getpass p = getpass.getpass(prompt='Your favorite flower
詹惠儿
2019-03-01
python中提供了一个录入密码的函数：getpass（）函数提供了一种安全的方法来处理程序通过终端与用户交互的密码提示。 以下是该函数的参数说明 getpass() getpass.getpass(prompt='Password: ', stream=None) getpass（）函数用于使用字符串提示提示用户，并将用户的输入作为密码读取。输入读取deafults到“Password：
詹惠儿
2019-03-01
Openpyxl是python中用于读取和编写Excel文件的Python库，用户可能必须经历数千行并挑选少量信息以根据某些标准进行小的更改。使用Openpyxl模块，可以非常高效，轻松地完成这些任务。 使用此命令安装openpyxl 模块： sudo pip3 install openpyxl # import openpyxl module import openpyxl #
詹惠儿
2019-03-01
python中有一个库math是主要用于数学领域的计算，其中包含了三角函数，下面汇总了一些常用的三角函数： 1. sin（）： - 此函数返回作为参数传递的值的正弦值。此函数中传递的值应为弧度。 2. cos（）： - 此函数返回作为参数传递的值的余弦值。此函数中传递的值应为弧度。 3. tan（）： - 此函数返回作为参数传递的值的正切值。此函数中传递的值应为弧度。 4. hypot（a，b
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2019-02-28
Flask是用Python编写的Web开发框架之一。通过烧瓶，环路可以在HTML代码中使用神社模板运行，并且可以使用这个被自动生成HTML代码。 代码将以Flask的格式存储在目录中。所以我们将制作两个目录， static - 对于静态文件，如images，css，js templates - 适用于Html模板 app.py其中将包含所有的Python文件的文件将被存储在将被存储在模板的主目录i
詹惠儿
2019-02-28
Python定义了一组用于生成或操作随机数的函数。这种特殊类型的功能用于许多游戏，彩票或任何需要随机数生成的应用中。 Randon函数： 1. choice（）： - 此函数用于从容器生成1个随机数。 2. randrange（beg，end，step）： - 此函数也用于生成随机数，但在其参数中指定的范围内。此函数有3个参数，起始编号（包含在生成中），最后编号（生成中排除）和步骤（在选择时跳过范
詹惠儿
2019-02-28
一些有用的键盘快捷键： 要更改模式（编辑，命令）： Esc -将模式更改为命令模式 Enter -将模式更改为编辑模式 更改内容类型（代码或降价）[在命令模式下] m -更改为markdown y -更改为代码 执行代码或降价[任何模式] Shift Enter -执行并转到下一个单元格 Ctrl Enter -执行并位于同一单元格中 插入单元格[在命令模式下] a -
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2019-02-28
在Jupyter中运行第一个代码： 步骤＃1：成功安装Jupyter后，在终端/命令提示符下写'jupyter notebook'。这将在您的Web浏览器上打开一个新的笔记本服务器。 步骤2：在左上角，单击新按钮并选择python3。这将在浏览器中打开一个新的笔记本选项卡，您可以在其中开始编写第一个代码。 步骤3：按Enter键或单击笔记本中的第一个单元格进入编辑模式。 步骤＃4：现在您可以自由编
詹惠儿
2019-02-28
几个有用的命令： 用于在当前运行的笔记本服务器中打开笔记本的命令。 jupyter notebook notebook_name.ipynb 默认情况下，笔记本服务器在端口8888上启动。如果端口8888不可用或正在使用，则笔记本服务器将搜索下一个可用端口。您也可以手动指定端口。在此示例中，我们将服务器的端口设置为9999： jupyter notebook --port 9999 无需打开We
詹惠儿
2019-02-28
创建一个新笔记本： 现在在仪表板上，您可以在右上角看到一个新按钮。单击它打开一个下拉列表，然后如果你点击Python3，它将打开一个新的笔记本。
詹惠儿
2019-02-28
Jupyter Notebook是一个开源Web应用程序，允许您创建和共享包含实时代码，方程式，可视化和叙述文本的文档。用途包括数据清理和转换，数值模拟，统计建模，数据可视化，机器学习等等。 Jupyter支持40多种不同的编程语言，Python就是其中之一。Python是安装Jupyter Notebook本身的要求（Python 3.3或更高版本，或Python 2.7）。 使用Anacon
詹惠儿
2019-02-28
方法一：点击桌面“win”图标，点击“jupyter notebook”即打开； 方法二：点击桌面win图标，找到anaconda文件夹，点击该文件夹下的anaconda prompt即可打开； 方法三：同时单击键盘的“win”和“R”键，然后输入“cmd”，点击回车即可。 注意：成功打开会显示以下界面，系统会通过默认浏览器打开。
詹惠儿
2019-02-28
问题描述： 在李奇老师电商案例课中有以下案例： 请问其中group by city可否替换成group by 城市，这两者查询结果一样，有什么区别呢？ 其中，regioninfo表如下： 其中，orderinfo表如下： 问题答案： 因为这两个字段是一一对应的，所以可以替换成“城市”，但不建议用别名，因为别的数据库软件和低版本的MYSQL是不支持这种写法的。
詹惠儿
2019-02-27
代码如果正确，会直接执行清理命令，如果代码引发错误，会在except子句进行处理，最后才会采取清理命令。 # Python code to illustrate # clean up actions def divide(x, y): try: # Floor Division : Gives only Fractional Part as Answer result = x
詹惠儿
2019-02-27
想想你总是希望程序做的任务，无论是完美运行还是引发任何类型的错误。例如，我们使用try语句，它有一个可选子句 -“finally”来执行清理操作，必须在所有条件下执行。 清理操作：在离开try语句之前，始终执行“finally”子句，无论是否引发任何异常。这些条款旨在定义必须在所有情况下执行的清理行动。 每当发生异常并且没有由except子句处理时，首先最终会发生，然后将错误引发
詹惠儿
2019-02-27
真实世界数据集包含大小，单位和范围变化很大的特征。当特征的尺度不相关或误导时应该执行标准化，而当尺度有意义时不应该标准化。 使用欧氏距离测量的算法对幅度敏感。这里的特征缩放有助于平等地权衡所有特征。 形式上，如果数据集中的某个特征与其他特征相比规模较大，则在测量欧几里德距离的算法中，这个大尺度特征变得占主导地位，需要进行标准化。 特征缩放很重要的算法示例 1. K-Means使用欧几里德距离
詹惠儿
2019-02-27
特征缩放或标准化：这是数据预处理的一个步骤，它应用于独立变量或数据特征。它基本上有助于规范化特定范围内的数据。有时，它还有助于加快算法中的计算速度。 使用的库： sklearn.preprocessing 进口： from sklearn.preprocessing import StandardScaler 公式 标准化中使用的公式用Z分数替换值。 大多数Fit方法用于特征缩放
詹惠儿
2019-02-27
第7步：使用带有属性X_test的.predict（）方法来确定最终结果 # Predicting the Test set results y_pred = model.predict(X_test) y_pred 注意：随机森林的准确度为72％。（在进行不同测试尺寸的实验时可能会有所不同，此处= 0.25）。 步骤8：要知道准确性，需要混淆矩阵。混淆矩阵是一个2X2矩阵。
詹惠儿
2019-02-27
第5步：将语料库分为训练和测试集。为此，我们需要来自sklearn.cross_validation的class train_test_split。拆分可以是70/30或80/20或85/15或75/25，这里我通过“test_size”选择75/25。 X是单词包，y是0或1（正面或负面）。 # Splitting the dataset into # the Training set an
詹惠儿
2019-02-27
为此，我们需要CountVectorizer classsklearn.feature_extraction.text。 我们还可以设置最大数量的功能（最大功能，这些功能最有助于通过属性“max_features”）。对语料库进行训练，然后将相同的变换应用于语料库“.fit_transform（语料库）”，然后将其转换为数组。如果评论是肯定的或否定的，答案在第二列：dataset [：，1]：所有
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2019-02-27
