https://gokwok.github.io/tags/python/ Recent content in python on Aporia Zone Hugo -- gohugo.io en-us Thu, 18 Jul 2019 21:30:03 +0000 https://gokwok.github.io/2019/%E8%AE%BE%E5%AE%9A%E9%9B%86/ Thu, 18 Jul 2019 21:30:03 +0000 https://gokwok.github.io/2019/%E8%AE%BE%E5%AE%9A%E9%9B%86/ “毁灭即诞生，我们的临斋之地和我们的荣誉之事，将皆由此诞生。” ——泰拉创世纪 第一章18节 1. 大陆架构 英雄联盟世界观的瓦罗兰大陆艾欧尼亚越过世界之树的北侧和地下城世界观的阿拉德大陆最北测的斯顿雪域相连。 故事的舞台由两个世界的交界，艾欧尼亚和斯顿雪域展开。 英雄联盟的世界： 地下城与勇士的世界： 2. 两个大陆各自的历史进程 瓦罗兰大陆：三权分立的诺克萨斯为了获取艾欧尼亚的生命之树，大举入侵艾欧尼亚，恕瑞玛沙漠沙皇还未从沉睡中醒来，暗影岛深处的鬼魂向比尔吉沃特的海港伸出獠牙，自诩正义的德玛西亚中法师团体开始反抗压迫。 阿拉德大陆：名为冒险家的生物刚踏足坎纳克山，暗精灵王国的邪龙已经苏醒，诺伊佩拉的第五使徒瘟疫还在蔓延，德洛斯帝国和玛尔公国在边境产生冲突，万年雪山的班图族神谕中揭示着冰龙的复苏。 3. 故事的主舞台 3.1 艾欧尼亚 艾欧尼亚所在的岛屿脱离瓦罗兰主大陆，它的土地上充盈着未遭破坏的自然之美和原生魔法。这座庞大的岛屿上四散着人类的定居点，这是一群充满灵性的人，追求着平静和谐、与世无争的生活。艾欧尼亚境内存在许多教派和社团，每一派都遵循各自（常常是彼此冲突的）的教义与理念。艾欧尼亚自给自足、闭关锁国，在数世纪以来瓦洛兰大陆上的多次战争中大多保持中立姿态——直到诺克萨斯的入侵。这次野蛮的侵略强迫艾欧尼亚重新审视自己在这个世界上的位置。它会采取怎样的措施、它未来的路何去何从，一切都未可预知。但无论艾欧尼亚的选择如何，符文之地的命运都必将因此而改变。 初生之土 魔法充盈于艾欧尼亚的一切，人民、历史，还有大部分土地。各种形式的生命处于平衡之中，同时又有许多秘密等待探索和发现，他们的历史远比符文之地大多数种族更加古老。 万物归一的生活 艾欧尼亚诸多省份的居民一直将自己视为自然世界的一部分，因此他们的生活方式与周围各种神奇的动植物和谐共存。 宏伟的修道院 虽然这里是许多武术流派的发源地，但艾欧尼亚始终没有常备的军队。相反，不同的战斗技法在这里代表着彼此相左的哲学理念，在人们的敬仰和维护下代代相传。在东北方的山区，希拉娜修道院是一座古老的避难所，接纳所有为了探寻自我与精神领域连接的人。 均衡教派 均衡教派是一个以维护艾欧尼亚神圣平衡为己任的团体。教派的信徒们行走于精神与物质两个世界之中，协调两界之间的冲突，而且有必要的时候，也会使用强制力介入。在对诺克萨斯战争期间，均衡教派的人被迫离流离失所，而夺走他们自古传承的庙堂的，正是曾经的均衡信徒，劫。 挺立之战 普雷西典是艾欧尼亚人首次奋起反抗强敌诺克萨斯的地方。但那一天的胜利也伴随着巨大的代价，如今甚至有人开始质疑武力还击是否是正确的抉择，因为他们的家园已经永远丧失了和谐的平衡。 生命之树 虽然艾欧尼亚教派众多，但是大部分教派的神明都可以由生命之树追溯而来，那是艾欧尼亚北方的一座巨型山体，形状像极了一颗巨大的树，据说是整个符文之地迎来第一缕阳光的地方，也是符文之地除了巨神峰外的最高处，普遍认为生命之树是艾欧尼亚魔法力量的源头，藏着能起死回生的力量。 3.2 斯顿雪域-万年雪山 当冒险者们正在阿法利亚营地奋战时，斯顿雪域传来的消息让他们停下了前进的脚步，原本与世无争的班图族突然开始进犯公国的地域，当冒险者赶到的时候发现威胁根本就不是班图族的斗士，而是雪山深处传来的咆哮声…… 斯顿雪域位于万年雪山，是班图族的首都。为了躲避每30年苏醒一次的雪山冰龙斯卡萨，班图族不得不周期性的越过国境入侵他国，以求得生存空间。对于时常迁移的班图族而言，首都这个词可能不太恰当，但班图族们将首都定在了斯顿雪域后，并没有继续往南撤退。这里距离雪山并不远，从这儿可以很清晰得看到雪山。 斯顿雪域是指斯特鲁山脉西北一带的地区。这里海拔较高，气候寒冷干燥，并不适宜居住。 但是依然有一些民族群居在这里，其中以班图族的势力最为强大。每三十年，冰龙斯卡萨从沉睡中苏醒，班图族人就必须翻越斯特鲁山脉到达大陆腹地，以解决冰龙带来的严寒与饥荒问题。 但是斯特鲁山脉常年被冰雪覆盖，地势险峻，要想以一己之力翻越这座山峰，几乎是不可能的，所以每到这时候，各族间会团结一致，互相扶持。 斯顿雪域地区的发展相对于内陆国家而言，较为落后。主要原因在于那里偏远的地理位置和恶劣的生存环境，使得族人们无法与内陆地区进行频繁地往来交流，从而导致了物质、文化上的闭塞，这也是班图族文明与阿拉德大陆的主流文明存在明显差异的最主要原因。 直到某天班图族人发现雪山的尽头仿佛有一棵树的影子…… 4. 两个世界的交错，异世界的螺旋 长久以来，很多使世界陷入混乱的事…… 还有那些看起来毫无关联的灾难片段，在谁都无法察觉的瞬间，以‘命运’之名自行联系起来……而那些被命运之指选中的人，可能会认为那些灾难是偶然发生的悲剧…… 但…… 这其实是巨大的命运齿轮，按早已契合的轨道，开始缓缓旋转的信号…… 生命之树的更北侧出现了雪山的轮廓，而万年雪山的尽头出现了神树的影子，班图族认为神树是彻底消灭冰龙斯卡萨的神谕，于是越过雪山，入侵了艾欧尼亚的领地，寻找神树的秘密…… 而处于战火之中的艾欧尼亚苦苦抵挡着诺克萨斯的入侵，班图族的入侵更是让瓦罗兰的局势乱成了一锅粥，英雄和勇士的命运，在此处交错。 5. 人物设定 5.1 英雄侧 艾瑞莉娅 在艾欧尼亚各地游历的游侠，将家乡的古老舞艺化为战技，以精心修习的优雅姿态操控着致命的刀刃。此时的她还没有加入战争，在各处寻找哥哥的足迹，尚未成为那位刀锋意志。 利刃冲击，距破之舞，比翼双刄，至尊锋刄 杰里柯·斯维因 作为诺克萨斯高瞻远瞩的策士统领，执掌一个独尊力量的扩张主义国度。在艾欧尼亚的战争中被斩去了左臂，但仍然在前线亲自指挥着，对抗着只有他才能看到的压境黑暗，只有他才能通过黑影般的渡鸦窥见周围死尸的秘密。 解脱之触，帝国视界，永不复行，恶魔升华 伯纳姆·达克威尔 青春永驻的诺克萨斯最高统帅，他已经统帅了诺克萨斯无数年，已经远远超出正常人类的平均寿命，谣传他通过死灵法术才活了这么多年，为了长生的秘密大举入侵艾欧尼亚。 https://gokwok.github.io/2019/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%AC%A1%E5%A4%A9%E6%B1%A0%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A%E7%AB%B6%E8%B3%BD%E8%A8%98%E9%8C%84/ Wed, 10 Jul 2019 21:30:03 +0000 https://gokwok.github.io/2019/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%AC%A1%E5%A4%A9%E6%B1%A0%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A%E7%AB%B6%E8%B3%BD%E8%A8%98%E9%8C%84/ 這幾天參加了一下阿里的天池大數據競賽，初賽已經結束了，雖然差了一個百分點很遺憾沒有晉級下一輪，不過第一次參加這種比賽，能達到144/2522這樣的成績，我感覺也算過的去，关键是在4-5天的比赛里，确实学到了许多的东西，在此對這一次比賽的過程做一個記錄。 比賽地址：天池精準醫療大賽——人工智能輔助糖尿病遺傳風險預測 1. 數據集的處理 首先看到比賽題目最直觀的能馬上得到的是主辦方給的測試集，入手以後看了下測試集，缺失內容非常之多，數據處理用*python*進行，主要使用*pandas*來查看數據。 data_train = pd.read_csv(".......csv") data_train.columns data = pd.concat([train,test],axis=0) print(data.isnull().sum()/len(data)) #查看數據的缺失比例 模型的選用 這次比賽選用的是baseline的lighGBM，一開始用了nn效果不是很好，代碼如下： ```python def make_feat(train,test): train_id = train.id.values.copy() test_id = test.id.values.copy() data = pd.concat([train,test]) data[‘性别’] = data[‘性别’].map({‘男’:1,‘女’:0,‘??’:1}) data[‘体检日期’] = (pd.to_datetime(data[‘体检日期’]) - parse(‘2017-10-09’)).dt.days data.fillna(data.median(axis=0),inplace=True) train_feat = data[data.id.isin(train_id)] test_feat = data[data.id.isin(train_id)] return train_feat,test_feat train_feat,test_feat = make_feat(train,test) predictors = [f for f in test_feat.columns if f not in [‘血糖’]] def evalerror(pred, df): label = df.get_label().values.copy() score = mean_squared_error(label,pred)*0. https://gokwok.github.io/2018/numpy%E5%88%9D%E6%AD%A5%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8D%97_ver2/ Sun, 21 Jan 2018 18:22:11 +0000 https://gokwok.github.io/2018/numpy%E5%88%9D%E6%AD%A5%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8D%97_ver2/ 一、概述 Numpy是Python中的一個科學計算庫，提供了矩陣運算的功能，由於numpy提供了更多方便了函數，在實際的使用中numpy要優於python中的list。本文將會著重於機器學習過程中對numpy的使用需要了解的大致操作，來介紹numpy的初步使用指南。 二、安裝和導入 普通的pip操作即可完成安裝(若同時安裝了python2和python3想在python3中安裝請使用pip3)： pip install numpy 導入numpy： import numpy as np 三、數據結構 numpy的主要對象是同種元素的多維數組。這是一個所有的元素都是一種類型、通過一個正整數元組索引的元素表格（通常是數字表格）。在numpy中維度叫做軸（axes），軸的個數叫做秩（rank）。 打個比方，在三維空間中一個點的坐標*[1，2，3]*就是一個秩為1的數組，因為它軸的個數為1，該軸的長度為3。numpy的數組類叫做ndarry，通常被稱作數組，它與標準Python庫類array.array並不相同，後者只處理一維數組和提供少量功能。 ndarry的主要對象屬性有： ndarray.ndim：軼的值 ndarray.shape：數組的維度。這是一個指示數組在每個維度上大小的整數元組。例如一個n排m列的矩陣，他的shape屬性就是（2，3），這個元組的長度是軼，即維度或是ndim屬性 ndarray.size：數組元素的總個數，等於shape屬性中元組元素的乘積 ndarray.dtype：一個用來描述數組中元素類型的對象，可以通過創造或指定dtype使用標準的Python類型，也可以使用numpy自己提供的數據類型 ndarray.itemsize：數組中每個元素的字節大小。例如，一個元素類型為float64的數組itemsiz屬性值為*（64/8=）*8 ndarray.data：包含實際數組元素的緩衝區，通常不使用這個屬性 四、使用numpy 4.1 創建數組 使用array函數從常規的Python列表和元組創造數組。所創建的數組類型由原序列中的元素類型推導而來。 >>> a = array([2,3,4]) #RIGHT >>> a = array(2,3,4) #WRONG 數組將序列包含序列轉化為二維的數組，序列包含序列包含序列轉化成三維數組。 python >>> b = array([(1,2,3,4),(1,2,3,4)]) 數組類型可以在創建的時候指定 >>> c = array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) 一般來說，數組的元素開始都是未知的，但是它的大小是已知的。numpy提供了一些使用佔位符創建數組的函數。函數zeros創建一個全是0的數組，函數ones創建一個全1的數組，函數empty創建一個內容隨機並且依賴於內存狀態的數組。默認創建的數組類型（dtype）都是float64. 為了創建一個數列，numpy提供了一個類似arrange的函數返回數組而不是列表： >>> arange(10,30,5) array([10,15,20,25]) 4. https://gokwok.github.io/2018/python%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%B0%A1%E7%B9%81%E9%AB%94%E8%BD%89%E6%8F%9B%E8%85%B3%E6%9C%AC/ Tue, 16 Jan 2018 15:46:24 +0000 https://gokwok.github.io/2018/python%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%B0%A1%E7%B9%81%E9%AB%94%E8%BD%89%E6%8F%9B%E8%85%B3%E6%9C%AC/ 因為本博客使用的字體是明朝（*HiraMinProN*），該字體頗有古風，很符合個人的口味，Apple的設備無論是ios還是mac都內置了該字體。但是在使用中它對於簡體中文的支持很差，存在很多未覆蓋的字符。如果使用繁體中文書寫博客，應用該字體的效果還是不錯的。所以為了對中文的博文進行處理，使用*python*編寫了以下輕量級的簡繁體中文轉化腳本。 所需要的Python庫：zh_wiki.py,langconv 代碼編寫： from langconv import * class article: ''' 图片处理类 参数 ------------- infile: 输入文件路径 outfile： 输出文件路径 ''' def __init__(self,infile,outfile): self.infile = infile self.outfile = outfile #简体转繁体 def simple2traditon(self): fp = open(self.outfile,'w') with open(self.infile) as t: for line in t: print(line) line = Converter('zh-hant').convert(line) print(line) fp.write(line) fp.close() #繁体转简体 def tradition2simple(self): fp = open(self.outfile, 'w') with open(self.infile) as t: for line in t: line = Converter('zh-hans').convert(line) fp.write(line) fp.close() 實現效果： 轉換前: 唐僧为什么要取经——《西游记》中的政治路线图 轉換后: 唐僧為什麼要取經——《西遊記》中的政治路線圖 單行較長時速度一般，處理大文件速度一般，但是足夠輕量級，處理博文已經完全夠用