之前看过这个标题的文章,看完后,我觉得太花里胡哨,用起来麻烦,我就用 print 来 debug,没毛病。
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 尽管有那么多花里胡哨的debug工具和方式供我们选择,但不得不承认,在大多数情况下,print()才是最方便的代码调试方式😂,通过手动在程序中的关键位置书写合适的打印语句,可以很快速地帮助我们了解到程序运行的过程,发现问题所在。 而icecream就是一个将print大法发挥到极致的Python库,它的工作方式有些像vscode中针对ja
那么在一个大型的项目中,如果你也是使用print来调试你的Python代码,你就会发现你的终端有多个输出。
相信大部分人学习Python,肯定会用print()这个内置函数,来调试代码的。
在代码编写过程中,调试是一个不可避免的环节。Python拥有许多库来帮助开发者简化调试过程。
例如下面这个稍微复杂一点的数组 [ { IceCream: ['mint', 'chocolate'], Fruit: 'banana' }, { IceCream: ['candy', 'brownie'], Fruit: 'apple' }, { IceCream: ['cake', 'strawberry'], Fruit: 'orange' } ] 假设有几个需求: 1. 查找 IceCream 中包含 'ca' 的项 2. 查找 Fruit 以 'app' 开头的项 3. 查找
❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 尽管有那么多花里胡哨的debug工具和方式供我们选择,但不得不承认,在大多数情况下,print()才是最方便的代码调试方式😂,通过手动在程序中的关键位置书写合适的打印语句,可以很快速地帮助我们了解到程序运行的过程,发现问题所在。 而icecream就是一个将print大法发挥到极致的Python库,它的工作方式有些像vscode中针对javas
调试代码的时候,最简单直接的方式,就是使用print()函数来把变量打印到输出中,查看问题。
找出两个输出可能不是很困难,但是如果有五个以上的不同输出呢?尝试查找与输出相关的代码可能会很耗时。
案件回顾 饭团销售额下滑 现有冰激凌店一年的历史销售数据 数据包括单日的销售量、气温、周几(问题:如何用这些数据预测冰激凌的销量?) 模拟实验与分析 将数据存储为csv格式,导入python。并画出散点图,观察气温和销售量的关系。 import pandas as pd icecream = pd.read_csv("icecream.csv") import matplotlib.pyplot as plt import pylab plt.rcParams['font.sans-serif'] = [
装饰器模式是一种结构型设计模式, 它允许在不改变现有对象的情况下,动态地将功能添加到对象中。
IceCream就像print,但提供了更甜蜜的输出。你可以直接用ic替代原来的print。相较于print,icecream具有以下优势:
使用print来调试代码,你会发现查看终端上的许多行输出,然后试图找出每个输出属于哪些代码,这是一个非常繁琐的过程。
本文承接上一节:Spring_总结_04_高级配置(二)之条件注解@Conditional
不管是构造器、Setter方法还是其他的方法,Spring都会尝试满足方法参数上所声明的依赖。假如有且只有一个bean匹配依赖需求的话,那么这个bean将会被装配进来。
在我使用JavaScript的头几年里,我觉得自己是个骗子。尽管我可以用框架建立网站,但还是缺少一些东西。我惧怕JavaScript的工作面试,因为我对基础知识掌握得不够牢固。
交叉验证(所有数据分成n等分 ) 最常用的为10折交叉验证 举例: 4折交叉验证(分成4等分时): 最后求出4个准确率的均值 网格搜索:调参数 对模型预设几种超参数组合,每组超参数都采用交叉验证来进行评估,选出最优参数组合建立模型 API from sklearn.model_selection import GridSearchCV # coding=utf8 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors impor
返回一个Option枚举值,如果时间小于24,就返回Option<i32>,如果大于24,就是不对的值,要返回None.这一题教我们如何返回Option类型的值
在装配bean—依赖注入的本质一文中,我们探讨了Spring的三种管理bean的方式:自动装配、基于JavaConfig、基于XML文件。这篇文字将探讨一些Spring中关于bean的管理的高级知识,这些技能你可能不会每天都用,但是非常重要。
调试(Debug)阶段有时是相当具有挑战性及耗时的,Python的一些基本功能可以帮助我们快速调试。除了我们常用的Pycharm,还有哪些不错的工具呢?
最近开始学习Spring,在看《Spring实战4th》3.3“处理自动装配的歧义性”那一部分时,书上提到(也从网上看到了类似的用法): 通过在一个类上加注@Component以及@Qualifier(“x”)可以为其配置限定符来标识区分同一个接口下的不同实现类,用以在需要进行@Autowired自动装配的地方使用@Qualifier(“x”)来指定特定的实现类对象bean。
《Spring实战》是学习Spring框架的一本非常经典的书籍,之前阅读了这本书,只是在书本上写写画画,最近整理了一下《Spring实战》的读书笔记,通过博客的方式进行记录分享。俗话说,好记性不如烂笔头,把学习到的知识记录下来,方便温故知新,让更多的读者可以学习到有关Spring框架的知识。
说来也奇怪,这两天频繁遇到类似JPG转换成PDF文档,或者PDF文档要转换成图片、文档之类的需求,网上找到的软件要么在线转换的,要么需要购买授权等问题,用着很难受。终于找到了一款非常强大的PDF转换工具,小编和大家分享一下。
掌握Java的泛型,这一篇文章足够了。 关键字:泛型,Iterable接口,斐波那契数列,匿名内部类,枚举,反射,可变参数列表,Set 一般类和方法,要么只能使用基础类型,要么是自定义的类。如果要编写可以应用于多种类型的代码,这种刻板的限制会对代码的束缚很大。 Java中,当你将一个基类作为一个方法的参数传入的时候,所有该基类的子类均可以作为参数,然而private构造器或者final修饰的类是不可被继承的,再加上Java的单继承特性,这种看上去的灵活性也有他的限制以及性能损耗。 如果参数
SAP HANA扩展应用程序服务(SAP HANA XS)提供了一组服务器端JavaScript应用程序编程接口(API),可配置应用程序与SAP HANA进行交互。
是由Icecream官方出品的一款功能强大的多功能PDF编辑器,它能够帮助用户将PDF文件转为DOC、JPG、excel、ppt等多种文件格式,而且还能把文档、电子书、图片转为 PDF,同时也支持合并PDF、分割、提取 PDF 中的图片和文本合编辑 PDF元数据等等,旨在为用户提供全面、便捷的pdf文件处理平台。
从年初开始进行此项工作,我和合作伙伴包亮付出了大量而艰辛的劳动。翻译中我们本着能够让所有人看明白、看懂的目的,反复修改高达五次。现基本翻译完毕,有出版意向,如果有意向欢迎联系,不甚感激!现在此文中展示其中的前言和第一章,欢迎各位博友对此翻译提出意见建议以及指导如何出版,在此谢过! 原名:The Type Astronaut's Guide to Shapeless 中文:类型编程晋级——shapeless类库使用指南 作者:Dave Gurnell(戴夫·格内尔) 翻译:魏守峰、包亮 前言 时间回到2011
之前整理过《Java注解(批注)的基本原理》,在java里面,注解(Annotation)是油盐,对于JavaScript来说,犹如东方香料
工作和生活中,我们常常需要录制电脑屏幕,例如老师和学生上网课、游戏大神分享操作技巧。那么,在Mac上有哪一些好用的录屏软件呢?作为一个工具软件重度爱好者,我整理了以下五大最好用的录屏软件,大家可以自行参考种草:
声明:并非广告,这里只是针对Windows特定场景分析软件用法,仅此而已,网友喜欢用什么软件,自己去官网下载或购买。
kNN实战之改进约会网站配对效果 本篇文章紧接上一篇(),在()中我们首先简单的介绍了一下KNN算法的基本原理,然后以约会网站的配对为实战背景,使用python编程实现了从文本文件中解析数据,并使用matplotlib创建散点图实现数据的分析。本文我们将在此基础上构建完整可用的匹配系统(文末附有本例程中所使用的数据以及python的实现代码) 3. 准备数据:归一化 在本实例中,样本中的每年获取的飞行里程数属性对于计算结果的影响远远大于其他两个属性(玩游戏所占的时间比以及每周消耗的冰激凌公斤数)的影
Python类中的每个属性都必须有初始值。可以在__init__()方法内为某个属性设置默认初始值,此时无需包含为它提供初始值的形参。
在我们日常工作和学校中,我们往往会将编辑好的Word文档转换成PDF文件,因为PDF文件不仅占用空间小而且有着非常稳定的结构,不会因为Office版本或者设备不同出现内容排版错乱的情况。但是PDF有个特点就是不可修改,当我们想修改一份PDF文件的时候肯定特别苦恼吧。
导读:在过去的一个月中,我们对近250个Python开源项目进行了排名,选出了前十。
我们比较了在此期间有新的发布或是重大发布的项目。Mybridge AI基于多种因素对项目进行排名,以衡量其在专业人员眼中的质量。
表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而,无论数据如何组织,数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。
(1) 收集数据: 提供文本文件。 (2) 准备数据: 使用python解析文本文件。 (3) 分析数据: 使用 Matplotlib画二维扩散图 。 (4) 训练算法: 此步驟不适用于k-近邻算法。 (5) 测试算法: 使用海伦提供的部分数据作为测试样本。 测试样本和非测试样本的区别在于:测试样本是已经完成分类的数据,如果预测分类与实际类别不同,则标记为一个错误。 (6) 使用算法: 产生简单的命令行程序,然后可以输入一些特征数据以判断对方是否为自己喜欢的类型。
本文取自《机器学习实战》第二章,原始为python2实现,现将代码移植到python3,且原始代码非常整洁,所以这本书的代码很值得学习一下。
在HTML5中,我们经常使用data-前缀设置我们需要的自定义属性,来进行一些数据的存放,例如我们在一个button上添加id
Python 可以说是最容易入门的编程语言,在numpy,scipy等基础包的帮助下,对于数据的处理和机器学习来说Python可以说是目前最好的语言,在各位大佬和热心贡献者的帮助下Python拥有一个庞大的社区支持技术发展,开发两个各种 Python 包来帮助数据人员的工作。
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原文链接:www.cnblogs.com/fydeblog/p/7140974.html
来源丨数据STUDIO 在本文中,云朵君将介绍一些非常独特的并且好用的 Python 包,它们可以在许多方面帮助你构建数据的工作流。 Python 可以说是最容易入门的编程语言,在numpy,scipy等基础包的帮助下,对于数据的处理和机器学习来说Python可以说是目前最好的语言,在各位大佬和热心贡献者的帮助下Python拥有一个庞大的社区支持技术发展,开发两个各种 Python 包来帮助数据人员的工作。 1、Knockknock Knockknock是一个简单的Python包,它会在机器学习模型训练结束
海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选,但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类:
这篇notebook是关于机器学习中监督学习的k近邻算法,将介绍2个实例,分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和手写识别系统. 操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-notebook 参考书籍:机器学习实战 notebook writer ----方阳
我们从近10000个python开源框架中评价整理的34个最为好用的开源框架,它们细分可以分为Python Toolkit、Web、Terminal、Code Editor、Debugging、complier、Data Related、Chart8类,分布情况如下图:
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