python训练的模型做预测:
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如下:
1、 先要按照scikit-learn包,先安装下面三个依赖包:
Python (= 2.6 or = 3.3),
NumPy (= 1.6.1),
SciPy (= 0.9).
然后在cmd命令行中输入:
pip install -U scikit-learn
扩展资料
应用
系统编程:提供API(Application Programming Interface应用程序编程接口),能方便进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具。
图形处理:有PIL、Tkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。
数学处理:NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
文本处理:python提供的re模块能支持正则表达式,还提供SGML,XML分析模块,许多程序员利用python进行XML程序的开发。
数据库编程:程序员可通过遵循Python DB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与Microsoft SQL Server,Oracle,Sybase,DB2,MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块,提供了一个完整的SQL环境。
网络编程:提供丰富的模块支持sockets编程,能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope,Mnet 及BitTorrent. Google都在广泛地使用它。
Web编程:应用的开发语言,支持最新的XML技术。
参考资料来源:百度百科-计算机程序设计语言
使用使用numpy里面的函数可以做,f = np.polyfit(x, y, n)(多项式拟合,x,y为np.array(),n为最高项次数,f为多项式的系数。)
python filter内建函数
filter函数是python内建函数,可以操作任何可迭代类型,如list,tuple,string.
filter需要带上一个函数function和一个可迭代序列作为参数。filter()将调用该function作用于每一个可迭代序列的元素,并返回一个由该function验证后返回值为true的元素组成新的可迭代序列,新序列的类型保持与filter参数序列的类型一致
2.filter与数字
下面用这个例子来说明:
#建个数字列表
numbers = [1,5,9,8,4,6,3,7]
#定义一个过滤标准,取小于5的数
def lessThanFive(element):
return element 5
print filter(lessThanFive, numbers)
输出结果是列表:[1,4,3]
解说:此处的过滤函数lessThanFive必需带入一个参数(filter()会调用lessThanFive,参数是列表nembers中的每一个元素,一次一个)。filter()返回所有值都是小于5的列表
3.filter与字符串
下面用如下例子说明:
#定义元组类型
names = ('Jack', 'Jill, 'Steve', '')
#筛选出名字
new_names = filter(None, names)
print new_names
输出结果是元组:
('Jack', 'Jill, 'Steve')
在元组names最后一个名字是空字符串,而filter的第一个参数是None,这说明需要使用identity函数(该函数是简单的返回该元素的)
因为python对空字符串,0和None作为False,所以上面的filter的语句就是移除空元素。
4.filter和函数
目的:找出以J开头的名字
def startsWithJ(element):
if element:
return element[0] == 'J'
return False
j_names = filter(startsWithJ, names)
print j_names
输出结果是元组:('Jack', 'Jill')
注意到了吗,上面的2个结果都是tuple而不是list,再一次说明fliter的返回值类型与参数序列的类型保持一致
网页标题:python.fit函数,python curve_fit
文章来源:https://www.cdcxhl.com/article46/dscigeg.html
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