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html5本地存储——sessionStorage和localStorage

sessionStorage和localStorage数据的存储以及获取,以及两者的区别html5中提供了两种本地存储的方式:localStorage(本地存储)和sessionStorage(会话存储)window.sessionStorage(会话存储):暂时储存,浏览器关闭之后会清除window.localStorage (本地存储):本地储存,浏览器关闭之后依旧不会清除,只能人为删除平时储

matplotlib多图叠加显示以及lengend()函数使用方法,以及多图一起显示(子图绘制)

plt.legend()函数主要的作用就是给图加上图例,plt.legend([x,y,z……])里面的参数使用的是list的的形式将图表的的名称喂给这个函数。import matplotlib.pyplot as pltx = [1,2,3,4,5,6,7,8,]y1 = [1,2,3,4,55,6,6,7]y2 = [6,20,9,2,5,8,2,8,]plt.plot(x,y...

机器学习——监督学习、非监督学习、半监督式学习、增强学习

机器学习的主要问题supervised learing:监督学习unsupervised learing:非监督学习discrete:离散的continuous:连续的classification(or categorization):分类clustering:聚类regression:回归dimensionality reduction:维度下降(1)监...

pandas之silce函数的使用(字段截取函数)以及将截取后的字段加入DataFrame

silce()函数:字段截取函数,作用对象是字符串!!!

numpy——数组的切割操作(hsplit()、vsplit()、split()、array_split())

hsplit():沿横轴(纵向)拆分原array。可以实现均匀切割或者指定位置切割。(水平切割)vsplit():沿垂直轴切割原array。同上。(垂直切割)split():通过参数axis=1或者axis=0(默认axis=0)可以实现水平切割或者垂直切割。split必须要均等分.array_split():通过参数axis=1或者axis=0可以实现水平切割或者垂直切割。array_s...

机器学习(一)基本概念(特征、标签、样本/观测、训练集、测试集)

先举例:我们从市场上挑了很多芒果。特征是输入变量,即简单线性回归中的 x变量。(如芒果的大小,颜色,产地,品牌等)简单的机器学习项目可能会使用单个特征,而比较复杂的机器学习项目可能会使用数百万个特征,按如下方式指定:x1,x2,…xn标签是我们要预测的事物,即简单线性回归中的 y 变量。标签可以是连续值(如芒果的甜度,水分),可以是离散值(芒果的价格,或好坏)样本/观测是指数据的特定实例。...

#机器学习
numpy学习(五)——文件的保存和读写(np.save()、np.load()、np.savez()、np.savetxt()、np.loadtxt())

NumPy提供了多种存取数组内容的文件操作函数。保存数组数据的文件可以是二进制格式或者文本格式。参考链接(1)np.save()和np.load()np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数,默认情况下,数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。他们会自动处理元素类型和形状等信息np.save(file, arr, allow_pickle=True, fi

数据库实体、关系(一对一实现方式、一对多实现方式、多对多实现方式)

就数据库而言,实体往往指某类事物的集合。 把每一类数据对象的个体称为实体。数据库中:E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram),提供了表示实体类型、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型。实体之间的关系有一对一(如一个学生对应一个档案,一个档案对应一个学生);一对多,多对一;多对多;数据库中一对一的实现方式:(1)唯一外键方式:在A和B任...

查看DataFrame中每一列的数据类型

import pandas as pddf=pd.read_csv(r"C:\data\slice函数的使用\data1.csv",engine='python') #不写encoding='gbk'也行。默认是utf8print(df.dtypes)print('-----')print(df['id'].dtypes)#如果一列中含有多个类型,则该列的类型会是object,同样字...

到底了