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Python 指定浏览器打开网页 / 文件

一、Python 打开浏览器的方法:

  1. startfile 方法(打开指定浏览器)
import os
os.startfile("C:\Program Files\internet explorer\iexplore.exe")

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Python 求解多元多次方程组或非线性方程组

一、多元多次方程

1.1 定义

你好,我是悦创。

我们常见的方程组有一元一次方程组,比如 x+3=5 这种,很简单很好解。

二元一次方程组,即方程组中有两个未知数,未知数的最高次数为1。

二元二次方程组:方程组中有两个未知数,未知数的最高次数为 2。此类方程组均有公式解法或者成形的解法。

但是面临多元多次方程组,解法错综复杂,是数学家们研究的内容。为了更好的解决此类问题,我们可以用 Python 来实现。

1.2 例子

多元多次方程组例如下面这种,三元二次方程组:


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浅谈 Python startswith/endswith 实现原理

你好,我是悦创。

废话少说,直接上代码。

In [1]: s = "aiyuechuang"

In [2]: s.startswith("ai")
Out[2]: True

In [3]: s.startswith("a")
Out[3]: True

In [4]: s.startswith("a000ss")
Out[4]: False

In [5]: s.endswith("hjb")
Out[5]: False

In [6]: s.endswith("g")
Out[6]: True

In [7]: s.endswith("og")
Out[7]: False

In [8]: s.endswith("ng")
Out[8]: True

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How to create DataFrame with feature importance from XGBClassifier made by GridSearchCV?

I use GridSearchCV of scikit-learn to find the best parameters for my XGBClassifier model, I use code like below:

grid_params = {
      'n_estimators' : [100, 500, 1000],
      'subsample' : [0.01, 0.05]
}

est = xgb.Classifier()
grid_xgb = GridSearchCV(param_grid = grid_params,
                        estimator = est,
                        scoring = 'roc_auc',
                        cv = 4,
                        verbose = 0)
grid_xgb.fit(X_train, y_train)

print('best estimator:', grid_xgb.best_estimator_)
print('best AUC:', grid_xgb.best_score_)
print('best parameters:', grid_xgb.best_params_)

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Python 二进制,十进制,十六进制转换

你好,我是悦创。

接下来来编写 Python 中的进制转换,我们来一一编写。

十六进制 转 十进制

使用 int() 函数 ,第一个参数是字符串 '0Xff' ,第二个参数是说明,这个字符串是几进制的数。转化的结果是一个十进制数。

In [1]: int("0xf", 16)
Out[1]: 15

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如何理解左闭右开

你好,我是悦创。

如何理解左闭右开呢?

开闭区间是一个数学概念,开区间使用符号小括号()表示,闭区间使用符号中括号[]表示,闭区间包含了两个端点,而开区间则不包含两个端点

示例:

一共四种情况:
(a,b):区间范围内,不包含a和b
[a,b]:区间范围内,包含a,也包含b
(a,b]:区间范围内,不包含a,包含b
[a,b):区间范围内,包含a,不包含b

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