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ython的sys.argv使用说明(2)

创建一个脚本,内容如下 1  #conding:utf-8 2  import sys #导入sys模块 3  print(sys.argv[0]) # 打印sys.argv的第0个参数 来运行一下这个脚本,我们随便给他点参数,1个,2个,3个或更多都行. 1 $ python3.6 1234.py a b c d e f 2 1234.py 得出结果就显示当前脚本名,这里我们就可以得出第一个结论. sys.argv[0] 返回是的脚本 现在我们修改一下脚本, 内容如下 1 #conding:utf-8 2 import sys #导入sys模块 3 print(sys.argv[1]) # 打印sys.argv的第1个参数 执行如下 1 $ python3.6 1234.py a b c d e f 2 a 得出结果就是第一个参数的值.通过这样类推,我们就是知道sys.argv参数的效果了. 返回脚本本身的名字及给定脚本的参数. 了解shell脚本编程的可以这样理解这些参数,sys.argv[0] 就是shell 脚本中的basename ,而sys.argv[1]....就是she...

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假设你有一个包含数百个特征(变量)的数据集,却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式,探索和分析数据集。不仅如此,你还必须找出数据中是否存在模式--用以判定数据是有用信号还是噪音? 这是否让你感到不知所措?当我第一次遇到这种情况,我简直全身发麻。想知道如何挖掘一个多维数据集? 这是许多数据科学家经常问的问题之一。 该篇文章中,我将带你通过一个强有力的方式来实现这一点。用PCA怎么样? 现在,一定会有很多人心里想着“我会使用PCA来降维和可视化”。 好吧,你是对的!PCA绝对是具有大量特征的数据集的降维和可视化的不错选择。 但是,假如你能使用比PCA更先进的东西将会怎样呢? 如果你可以很容易地找出非线性的模式呢? 在本文中,我将告诉你一个比PCA(1933)更有效、被称为t-SNE(2008)的新算法。 首先我

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