隨機森林算法python實現瞎BB代碼導入數據切分訓練集測試集找到最有用的幾個屬性根據上面的代碼更改屬性參數組合遍歷找最優隨機森林樣本數據瞎BB1.實現根據樣本數據（用眼距離distance、最長持續用眼時長duration、總用眼時長total_time、戶外運動時長outdoor、用眼角度angle、健康環境光照用眼比例proportion）判別是否需要近視預警2.樣本實在太少，結果還行，原理都是一樣的代碼導入數據importpandaspatient
系統 2019-09-27 17:50:08 1760
圖像的輪廓檢測，如計算多邊形外界、形狀畢竟、計算感興趣區域等。Contours:GettingStarted輪廓簡單地解釋為連接所有連續點（沿著邊界）的曲線，具有相同的顏色或強度.輪廓是形狀分析和物體檢測和識別的有用工具NOTE為獲得更好的準確性，請使用二值圖，在找到輪廓之前，應用閾值法或canny邊緣檢測從OpenCV3.2開始，findContours（）不再修改源圖像，而是將修改后的圖像作為三個返回參數中的第一個返回在OpenCV中，查找輪廓是從黑色
系統 2019-09-27 17:50:07 1760
第四章，了不起的分支和循環4.1分支和循環Python主要依靠縮進來區分代碼塊4.2快速上手成績按照分數來劃分等級，90分以上為A，80~90為B，60~80為C，60以下為Dp4_1.pyscore=int(input("請輸入一個分數："))if100>=score>=90:print("A")if90>score>=80:print("B")if80>score>=60:print("C")if60>score>=0:print("D")ifscor
系統 2019-09-27 17:50:06 1760
描述exp()方法返回x的指數,ex。語法以下是exp()方法的語法:importmathmath.exp(x)注意：exp()是不能直接訪問的，需要導入math模塊，通過靜態對象調用該方法。參數x--數值表達式。返回值返回x的指數,ex。實例以下展示了使用exp()方法的實例：#!/usr/bin/python3importmath#導入math模塊print("math.exp(-45.17):",math.exp(-45.17))print("mat
系統 2019-09-27 17:49:51 1760
python中with可以明顯改進代碼友好度，比如：復制代碼代碼如下:withopen('a.txt')asf:printf.readlines()為了我們自己的類也可以使用with，只要給這個類增加兩個函數__enter__,__exit__即可：復制代碼代碼如下:>>>classA:def__enter__(self):print'inenter'def__exit__(self,e_t,e_v,t_b):print'inexit'>>>withA()
系統 2019-09-27 17:49:50 1760
本文實例講述了python3.6生成器yield用法。分享給大家供大家參考，具體如下：今天看源碼的時候看到了一個比較有意思的函數：yield功能與return類似，都是返回定義的函數的一個結果，不同的是return返回后這次調用函數就結束了，除了返回值，其余臨時變量都會被清除。而yield會停止在當前步，并保留其余變量的值，等下次調用該函數時，從yield的下一步繼續往下運行。yield的好處是如果函數需要很大的內存，比方說需要計算并返回一個很大的數列，如
系統 2019-09-27 17:49:49 1760
https://www.runoob.com/python3/python3-file-methods.htmlfile()函數用于創建一個file對象，它有一個別名叫open()1.文件打開open()函數open(file,mode=‘r’,buffering=-1,encoding=None,errors=None,newline=None,closefd=True,opener=None)file:必需，文件路徑（相對或者絕對路徑）。寫入模式下，若
系統 2019-09-27 17:49:45 1760
s與==區別：is用于判斷兩個變量引用對象是否為同一個，==用于判斷引用變量的值是否相等。aisb相當于id(a)==id(b)，id()能夠獲取對象的內存地址。如果a=10;b=a;則此時a和b的內存地址一樣的;但當a=[1,2,3];另b=a[:]時，雖然a和b的值一樣，但內存地址不一樣。如果此時定義a=10、b=10,然后再對比aisb會發現返回的結果是True，這是因為在Python中會實現創建一個小型的整形池，范圍為[-5,256]，為這些整形開
系統 2019-09-27 17:49:44 1760
原題|Left-recursivePEGgrammars作者|GuidovanRossum（Python之父）譯者|豌豆花下貓（“Python貓”公眾號作者）聲明|本翻譯是出于交流學習的目的，基于CCBY-NC-SA4.0授權協議。為便于閱讀，內容略有改動。我曾幾次提及左遞歸是一塊絆腳石，是時候去解決它了。基本的問題在于：使用遞歸下降解析器時，左遞歸會因堆棧溢出而導致程序終止。【這是我的PEG系列的第5部分。其它文章參見這個目錄】假設有如下的語法規則：ex
系統 2019-09-27 17:49:40 1760
閱讀更多初學Python爬蟲時都會從最簡單的方法開始，以下為幾種常見的基礎做法。"""簡單的循環處理"""importrequestsurl_list=["https://www.baidu.com","https://www.cnblogs.com/"]forurlinurl_list:result=requests.get(url)print(result.text)"""線程池處理"""importrequestsfromconcurrent.fut
系統 2019-09-27 17:49:32 1760
