【梦幻西游源码单机版】【udpc 源码】【openbilibili 源码】python做分类github源码_python分类代码
1.好学编程:推荐 10 个 Github 热门且实用的做分 Python库!
2.分享几个开源的类g类代Python游戏代码
3.Python程序开发系列聊一聊github的pull request几种合并方式
4.Python代码:递归实现C4.5决策树生成、剪枝、码p码分类
5.使用 Python 代码分析 GitHub 上的做分开源项目
好学编程:推荐 10 个 Github 热门且实用的 Python库!
好学编程特别推荐个在Github上热门且实用的类g类代Python库,它们包括:1. Typer:作为FastAPI的码p码梦幻西游源码单机版升级版,Typer提供了高性能的做分API服务构建工具,便于CLI验证,类g类代支持VSCode等编辑器的码p码代码补全,提升开发效率。做分
2. Rich:将CLI界面变得丰富多彩,类g类代支持彩色输出和多种终端格式,码p码适用于Python 3.6.1及以上版本。做分
3. Dear PyGui:一个强大的类g类代GUI框架,利用GPU技术实现动态、码p码即时的界面,适用于Windows、Linux和macOS。
4. PrettyErrors:简化Python错误信息,提供清晰的udpc 源码彩色标注,便于开发者快速定位和修复问题。
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这些库涵盖了API开发、GUI设计、错误处理、配置管理、机器学习、可视化和性能分析等多个领域,能满足不同场景的需求。如果你正在寻找提高编程效率或项目质量的工具,不妨尝试一下。 还有Norfair、Quart、Alibi-detect、Einops等更多高效库,可点击链接深入了解。期待你发掘更多实用的Python库,持续提升编程技能!分享几个开源的Python游戏代码
以下是一些开源的Python游戏代码分享:
I wanna,源代码链接:pan.baidu.com/s/1DlULys...
提取码:kh2h
Covid-Hero,openbilibili 源码源代码github地址:github.com/zixinzeng-je...
The Game of Purifier,源代码github地址:github.com/epcm/PURIFIE...
进击的豌豆,源代码链接:pan.baidu.com/s/1YcojAC...
提取码:tsfm
以上游戏均采用Pygame Zero库(简称Pgzero)开发。Pgzero是Pygame的精简版本,能够实现Pygame库的主要功能,同时屏蔽了复杂的细节,对新手十分友好。
若想快速了解Pgzero,可以参考下文:
若要全面系统学习Pgzero,可以参考《趣学Python游戏编程》一书。该书通过十个经典游戏案例,深入浅出地介绍了游戏编程的基本原理,以及Pgzero的具体使用方法。相信学完这本书后你也能开发出上面这样精彩的Python游戏。
Python程序开发系列聊一聊github的pull request几种合并方式
Python程序开发中的GitHub Pull Request合并方式详解
这是关于GitHub Pull Request(PR)合并的详细讨论,PR在开发流程中扮演着关键角色,用于合并源分支(head)的更改到目标分支(base)。本文将介绍三种常见的合并方式:create merge commit、squash and merge和rebase and merge。xps源码 1. Create Merge Commit: 这是最基本的方式,PR中的所有源分支提交(pr_commit_ids)会被同步到目标分支,合并后会生成一个merge commit id,记录这个合并过程。 2. Squash and Merge: 不直接同步提交,而是将源分支的多个提交压缩成一个,形成目标分支上的一个新提交,这个提交代表了整个操作。 3. Rebase and Merge: 通过rebase操作,源分支的每个提交会被逐个应用到目标分支,保持提交历史的线性,不产生单独的merge commit id。 以pulls/和pulls/为例,每个PR都包含特定的commit_id,它们代表源分支的单个提交。merge_commit_id则是合并操作完成后目标分支的最新提交标识。 如果你对Python编程,特别是数据科学领域感兴趣,持续关注『数据杂坛』,yl源码这里有丰富的原创文章分享,包括Python编程、数据分析、机器学习等,深入浅出的讲解和实用案例,帮助你轻松理解和学习。Python代码:递归实现C4.5决策树生成、剪枝、分类
本文将详细介绍如何使用Python编程实现C4.5决策树分类算法。首先,我们将通过Numpy进行矩阵运算实现这一过程,并提供完整的代码供读者参考和学习。在深入理解算法原理之后,我们将通过一个简单的数据集展示如何生成C4.5决策树,并解释如何利用它对新样本进行分类。### 算法原理
C4.5决策树是对ID3决策树的改进,它采用“信息增益率”而非简单的“信息增益”来选择划分特征,以减少对可取值数目较多的离散特征的偏好。具体选择规则如下:
从候选划分特征中找出信息增益高于平均水平的特征。 在上述特征中,选择信息增益率最高者作为最优划分特征。生成决策树的过程包括自顶向下的递归过程,从根节点开始,根据最优划分特征将数据集分为多个子集,直至满足叶节点条件(如纯度达到某个阈值)。
### 预测新样本的类别
假设我们有一个新样本,例如,特征为 [东, 潮湿, 弱, ](风向为“东”,湿度为“潮湿”,紫外线指数为“弱”,温度为℃)。通过C4.5决策树,我们可以自上而下地判断其类别。具体步骤如下:
从根节点出发,判断温度是否小于.5℃。 如果温度小于.5℃,进入根节点的右子节点;否则,进入左子节点。 重复以上步骤,直到到达叶节点,该叶节点的类别即为新样本的预测类别。例如,对于上述新样本,如果决策树结构正确,最终可能将其分类为“阴天”。
### 如何生成C4.5决策树
生成C4.5决策树的过程涉及遍历数据集的所有候选特征,计算每个特征的信息增益率,选择最佳特征进行数据集划分。具体步骤包括:
计算信息熵,评估数据集纯度。 对于离散特征,计算信息增益率;对于连续特征,使用二分法确定最佳划分点。 选择信息增益率最高的特征作为当前节点的划分依据。 递归地对子数据集重复上述步骤,直至满足叶节点条件。### 剪枝
为了避免过拟合,C4.5决策树在生成完成后会进行剪枝。剪枝分为“前剪枝”和“后剪枝”,其中“后剪枝”是最常用的方法。通过计算剪枝前后的损失函数,如果剪枝后损失函数降低,则执行剪枝操作,将某些叶节点合并至其父节点。
### 程序代码
完整的Python代码分为两个部分:C决策树分类.py用于实现决策树生成、剪枝、分类;决策树工具函数.py包含计算信息熵、信息增益率等辅助函数。代码示例和完整实现可在GitHub上找到。
### 运行示例
使用提供的数据集,通过运行C决策树分类.py文件,可以生成决策树,剪枝决策树,并对新样本进行分类。具体的输出结果将展示决策树结构以及对新样本的预测类别。
### 结语
通过本文的介绍,我们不仅理解了C4.5决策树分类算法的原理和实现,还学会了如何使用Python代码实现这一过程。希望本文能够帮助读者掌握C4.5决策树的构建和应用,为实际数据分类任务提供有效的解决方案。
使用 Python 代码分析 GitHub 上的开源项目
要深入探讨如何利用 Python 代码分析 GitHub 上的开源项目,首先需要理解涉及的关键技术和工具。Python,凭借其强大的功能,通过各种库和 API,如GitHub API,成为处理这项任务的理想选择。
GitHub API 是实现这一目标的关键,通过注册并获取个人访问令牌(PAT),你将获得访问项目数据的权限。在 Python 中,requests 库是处理 API 请求的必备工具,如下面的简单示例所示,它演示了如何使用 requests 和 GitHub 令牌获取仓库的基本信息:
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获取项目数据后,pandas 库在数据分析中发挥关键作用,能帮助处理和分析诸如 stars、forks 和贡献者数量等信息。
对于更高级的分析,如情感分析,可以利用 textblob 库对 issues 和 pull requests 中的用户反馈进行情感倾向的评估,从而洞察社区情绪:
<code>...</code>
总的来说,Python 和 GitHub API 的结合为研究开源项目提供了强大工具,不仅能获取项目信息,还能通过各种分析深入理解项目的受欢迎程度、社区活跃度以及用户反馈的情感倾向。通过不断学习和实践,你可以掌握更多高级分析技巧,进一步发掘开源项目的丰富价值和潜力。