原创 windows conda Permission to listen on port 8888 denied

報錯情況 當啓動jupyter notebook 或者 jupyter lab時候出現如下報錯: 解決辦法 ## 法一:臨時 # 通過如下命令,指定端口號啓動jupyter jupyter notebook --port 9999 #

原创 打包上傳python代碼到pypi,通過pip安裝使用

上傳自己的模塊到pypi,可以用pip安裝,方便自己和其他人使用 打包結構如下圖所示 ├── project_name # 工程文件夾,所有代碼文件存放目錄 │   ├── a.py │   ├── b.py │   ├── __init

原创 windows解除文件佔用

問題現象 有時候刪除或重命名一些文件,會提示在另一個程序中打開,但是未提示具體是哪個程序在使用, 如下圖所示: 解決辦法 打開“任務管理器”,依次點擊: 性能--> 打開資源監視器 選擇:CPU --> 搜索句柄 輸入被佔

原创 python壓縮指定文件或目錄爲zip

代碼如下: #壓縮文件 def get_zip(base_dir, zip_name): zp = zipfile.ZipFile(zip_name, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED) for dir_p

原创 python logging 日誌按時間間隔自動切分

代碼如下: import logging import os import time from logging import handlers def get_logger(file_name=None): if file_na

原创 windows安裝Pygraphviz

下載 下載注意事項 別直接使用 pip install pygraphviz 也別直接下載官方源碼,都會報錯,出各種問題 有博主說是懷疑開發者故意爲之的 下載鏈接 使用這個下載鏈接:https://github.com/Crist

原创 python dict與collections.defaultdict的區別

from collections import defaultdict s = [('yellow', 1), ('blue', 2), ('yellow', 3), ('blue', 4), ('red', 1)] d = collec

原创 python生成 requirements.txt文件

方法一 不推薦此方法,因爲會將當前環境中的所有包都導入到requirements文件中 pip freeze > requirements.txt 方法二 推薦此方法,只會將當前工程用到的模塊名導入文件中 # 安裝模塊 pip insta

原创 python list 和 dict前加星號

def add(a, b): print(f'a: {a}') return a+b data = [4,3] print(add(*data)) # 等價於 add(4, 3) data = {'a' : 4, '

原创 win10開機啓動項文件夾路徑

一、當前用戶啓動文件夾打開方法 1、win+r打開運行。 2、輸入 shell:startup 3、打開的文件夾即爲當前用戶的啓動目錄。 4、將程序的快捷方式複製到此文件夾,即可實現開機自啓動。 二、所有用戶啓動文件夾打開文件 1、上面的

原创 Python包及其定義和引用詳解

Python包及其定義和引用詳解 對於一個需要實際應用的模塊而言,往往會具有很多程序單元,包括變量、函數和類等,如果將整個模塊的所有內容都定義在同一個 Python 源文件中,這個文件將會變得非常龐大,顯然並不利於模塊化開發。 什麼是包 爲

原创 本地通過ssh連接服務器數據庫

通過xshell的ssh方式連接服務器後,使用隧道進行轉接,然後就可以在本機電腦實現連接服務器中的數據庫了。 具體操作如下: 1.先使用xshell連接服務器(xshell不會網上有很多教程,安裝很方便) 2.使用隧道方式配置,進行轉接

原创 sklearn:隨機森林_迴歸樹_波士頓房價_填補缺失值

分類樹和迴歸樹參數差別: criterion 分類:使用信息增益, 迴歸: 均方誤差MSE,使用均值。mse是父節點與葉子節點之間的均方誤差,用來選擇特徵。同時也是用於衡量模型質量的指標。均方誤差是正的,但是sklearn中的均方

原创 sklearn:隨機森林_分類器_紅酒數據集

from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import Deci

原创 sklearn:決策分類樹_泰坦尼克號_網格掃描

import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_s