高快省的排序算法 有没有既不浪费空间又可以快一点的排序算法呢？那就是“快速排序”啦！光听这个名字是不是就觉得很高端呢。 假设我们现在对“6 1 2 7 9 3 4 5 10 8”这个10个数进行排序。首先在这个序列中随便找一个数作为基准数（不要被这个名词吓到了，就是一个用来参照的数，待会你就知道它用 ...
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2017-03-18 17:10:29
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In [3]: print "hello world" hello world In [5]: for i in range(5): print i 0 1 2 3 4 In [12]: import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax1 = ...
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2017-03-17 14:38:32
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效果图：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-100,100,100)y=x**3plt.figure(num=3,figsize=(8,5))#numxuhao;figsizelongwidthl1=plt.plot(x,y,‘p‘)#qutaistoreturnnametoplt.legend(handles)plt.xlim((-100,100))plt.ylim((-100000,100000))plt.xlabel..
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2017-03-15 19:30:56
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转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 终于到SVM的实现部分了。那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力。SVM有效而且存在很高效的训练算法，这也是工业界非常青睐SVM的原因。 前面讲到，SVM的学习问题可以转 ...
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2017-03-13 11:28:14
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项目介绍 项目地址：https://www.kaggle.com/fivethirtyeight/2016-election-polls 包含了2015年11月至2016年11月期间对于2016美国大选的选票数据，共27列。 项目目的：分析每个月的民意调查统计趋势。 涉及知识点： 高阶函数filte ...
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2017-03-12 23:30:45
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2：绘制y=x*x 的图像 3：figure 的认识 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 x=np.linspace(-3,3,50) 5 y1=2*x+1 6 y2=x**2 7 8 plt.figure() #看看 ...
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2017-03-08 18:46:30
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SVM 应用实例（人脸识别）： from __future__ import print_function from time import time import logging import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cross_validati ...
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2017-03-06 14:56:22
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import random import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt size=1000 bucket=100 plt.figure() matplotlib.rcParams.update({'font.size': 7}) plt.sub... ...
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2017-03-05 21:00:14
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import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt lena = scipy.misc.face() plt.gray() plt.imshow(lena) plt.colorbar() print lena.shape print lena.max(... ...
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2017-03-01 16:26:18
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