python 导入文件绘图代码

说明：  地理信息系统应用，面向ArcGIS的Python脚本编程(Geographic Information System Application, Python Script Programming for ArcGIS)

吴恩达深度学习第一课第二周编程作业，供大家借鉴共享(DeepLearning Lesson 1, Week 2 Programming Assignments)

这个储存库是我的作品和与数据科学和机器学习相关的项目的集合。在我的脚本中，我主要使用python及其专用的库：pandas、numpy、scipy、sci kit learn、matplotlib、basemap plotly。我还用了一些d3进行数据可视化。我还尝试从sci kit学习库中定制算法实现(This repository is a collection of my works and projects related to Data Science and Machine Learning. In my scripts I use mainly Python and its dedicated librarys: Pandas, NumPy, SciPy, Sci-Kit Learn, Matplotlib, Basemap Plotly. I had also used some D3 for data visualizations. I also try to make custom implementations of algorithms known from Sci-Kit Learn library.)

说明：  讲解Python的基本使用方法，包括数据结构，生成器，迭代器和网络编程(Explain the basic usage of Python)

说明：  用禁忌搜索算法求解一个简单的调度任务，编程语言为python(Tabu search algorithm is used to solve a simple scheduling task. The programming language is python)

kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。(Basic source application)

深度学习是当前十分热门的学习方法，预测在各个领域都有至关重要的作用，附件为从开源gibhut网站上下载的基于LSTM模型的股价预测源代码，可供参考，获取更多相关资源请查询gibhut

说明：  fonte deconpilar bas

说明：  Python编程：从入门到实践-中文版 很好地python基础教程(Python Programming: from introduction to practice - Chinese version)

这是一个在多线程编程到 python 代码