在實際的應用中，我們經常會遇到一些曲線擬合得需求，盡管，實際上點對之間可能是沒有絕對意義上的函數關系的，但是為了更好地量化表示和計算，我們往往期望于從原始的數據集中盡可能地挖掘出來可能的函數關系，今天我遇上了一個問題就是如何去擬合指數函數+對數函數這種組合型函數曲線，簡單看一下具體的實現內容：deflogExpFunc():'''【指數+對數】混合函數擬合'''x=np.linspace(1,2,15)y=[21.5,23.1,25.9,30,32.6,3
系統 2019-09-27 17:52:17 2110
本文實例講述了Python單例設計模式用法。分享給大家供大家參考，具體如下：demo.py（單例）：classMusicPlayer(object):#類屬性記錄對象引用instance=Nonedef__new__(cls,*args,**kwargs):#1.判斷類屬性是否是空對象ifcls.instanceisNone:#2.調用父類的方法，為第一個對象分配空間cls.instance=super().__new__(cls)#3.返回類屬性保存的對
系統 2019-09-27 17:48:37 2110
1、Pandas庫的操作Panda是數據分析特別重要的一個庫，我們要掌握以下三點：?pandas分組計算;?pandas索引與多重索引;索引比較難，但是卻是非常重要的?pandas多表操作與數據透視表2、numpy數值計算numpy數據計算主要應用是在數據挖掘，對于以后的機器學習，深度學習，這也是一個必須掌握的庫，我們要掌握以下內容：?Numpyarray理解；?數組索引操作；?數組計算；?Broadcasting(線性代數里面的知識)3、數據可視化-ma
系統 2019-09-27 17:38:11 2110
可能比較low還是記錄一下：str和repr的使用過程str是一個類型（int，long類似），同樣她也可以作為一個工廠方法實例一個stringrepr是python內置的函數，用于保留一個打印值在python代碼片段里的真實狀態好,以上全是廢話>>>a=1>>>a+""---------------------------------------------------------------------------TypeErrorTraceback(
系統 2019-09-27 17:37:57 2110
python線程之GILpython的線程bug:GIL：GlobalInterpreterLock全局解釋器鎖Python-->支持多線程-->同步互斥-->加鎖-->超級鎖(把解釋器鎖住了)-->在同一時刻，解釋器只能解釋一個線程-->由于歷史原因，大量的python庫延用了這種方法-->導致python多線程效率低下GIL問題：由于pythond的全局解釋器鎖造成python的多線程效率低下解決方法：1，不使用線程，使用多進程2，不使用C/c++做解
系統 2019-09-27 17:57:44 2109
Python入門實踐13——集合（Set）集合（Set）一、目標1、掌握集合是存放一組沒有順序、不可可重復的、可以改變的數據的容器。2、掌握集合的操作。二、要點1、集合(set)可以存放一組沒有順序、不可可重復的、可以改變的數據。所以一般情況下集合常用的兩個場景是：去重（如：列表去重）；關系測試（如：取交集、取并集、取差集等）。集合可以通過可迭代對象（字符串、元組、列表等）進行創建；集合中的元素不可重復；集合中的元素無序排列。2、創建集合集合可以使用大括號
系統 2019-09-27 17:57:24 2109
前言:隨著技術的越來越進步，自動化框架也越來越豐富，比如nose，unittest，robotframework。彼此的區別可以看下以下的例子https://www.cnblogs.com/bonelee/p/11122758.html總結:可以很明確的告訴大家，現在大廠很多都用了pytest這個測試框架，因為效率高，數據驅動模式非常人性化，可持續集成也非常方便，最主要是非常簡單，團隊實習生都看一下模板都可以上手，團隊從unittest轉為nose，再最終
系統 2019-09-27 17:56:19 2109
常用：type()函數，查看當前變量類型id()函數，查看當前變量地址help()函數，查找幫助文檔Python3中有六個標準的數據類型：Number（數字）String（字符串）List（列表）Tuple（元組）Set（集合）Dictionary（字典）Python3的六個標準數據類型中：不可變數據（3個）：Number（數字）、String（字符串）、Tuple（元組）；可變數據（3個）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）N
系統 2019-09-27 17:53:28 2109
示例復制代碼代碼如下:fromoptparseimportOptionParser[...]defmain():usage="usage:%prog[options]arg"parser=OptionParser(usage)parser.add_option("-f","--file",dest="filename",help="readdatafromFILENAME")parser.add_option("-v","--verbose",action
系統 2019-09-27 17:50:03 2109
不久前，在互聯網上出現了一篇有趣的文章，講的是對于同一個問題，不同層次的Python程序員編出的Python代碼，顯示出了不同的風格，代碼都很簡單，有趣。下面讓我們一起來看看一個Python程序猿進階的全過程吧。(偷笑)編程新手deffactorial(x):ifx==0:return1else:returnx*factorial(x-1)//不簡單啊，迭代，新手哦。printfactorial(6)一年編程經驗(學Pascal的)deffactorial
系統 2019-09-27 17:45:46 2109
python一直被病垢運行速度太慢，但是實際上python的執行效率并不慢，慢的是python用的解釋器Cpython運行效率太差。“一行代碼讓python的運行速度提高100倍”這絕不是嘩眾取寵的論調。我們來看一下這個最簡單的例子，從1一直累加到1億。最原始的代碼：importtimedeffoo(x,y):tt=time.time()s=0foriinrange(x,y):s+=iprint('Timeused:{}sec'.format(time.t
系統 2019-09-27 17:38:37 2109
問題可以轉換為：求一條垂直于x軸或平行于y軸的直線與該線的交點importnumpyasnpimportshapely.geometryasSG#某條線list(zip(x,y))為線上的坐標點的listline=SG.LineString(list(zip(x,y)))#(1,0)到(1,100)兩點的連線yline=SG.LineString([(1,0),(1,100)])#or(0,1)到(100,1)兩點的連線xline=SG.LineStrin
系統 2019-09-27 17:57:04 2108
EXCEL的數值排序功能還是挺強大的，升序、降序，尤其自定義排序，能夠對多個字段進行排序工作。那么，在Python大法中，有沒有這樣強大的排序功能呢？答案是有的，而且本人覺得Python的排序功能，一點不比EXCEL的差。同樣，我們依然用到的是強大的pandas這個三方庫。我們先將numpy和pandas導入進來：接著構造一個今天要用到的DataFrame，我們用字典的形式來構造。都是隨意構造的，內容別較真。我們先來個簡單點的熱熱身，按照身高的降序來排列一
系統 2019-09-27 17:56:44 2108
Python數據可視化進階Python數據可視化教程:基于plotly動態可視化繪圖https://edu.51cto.com/sd/4bff8Python數據可視化教程Seabornhttps://edu.51cto.com/sd/19627Python數據分析實戰視頻課程https://edu.51cto.com/sd/63225Python數據可視化pyecharts實戰https://edu.51cto.com/sd/22a0cPython數據可視
系統 2019-09-27 17:56:39 2108
線性回歸在整個財務中廣泛應用于眾多應用程序中。在之前的教程中，我們使用普通最小二乘法（OLS）計算了公司的beta與相對索引的比較。現在，我們將使用線性回歸來估計股票價格。線性回歸是一種用于模擬因變量（y）和自變量（x）之間關系的方法。通過簡單的線性回歸，只有一個自變量x。可能有許多獨立變量屬于多元線性回歸的范疇。在這種情況下，我們只有一個自變量即日期。對于第一個日期上升到日期向量長度的整數，該日期將由1開始的整數表示，該日期可以根據時間序列數據而變化。當
系統 2019-09-27 17:52:18 2108
