一、 TFTP协议介绍
TFTP（Trivial File Transfer Protocol,简单文件传输协议）
是TCP/IP协议族中的一个用来在客户端与服务器之间进行简单文件传输的协议
特点：
简单
占用资源小
适合传递小文件
#!usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# Author:Sun Xiaolin
import sys
judgement = sys.argv[1] #[]内写的值表示取第几个
C语言的课后习题
求数列：2/1，3/2，5/3，8/5，13/8，21/13，...前50项的和
数列规律：
第二项的分母是【前一项分子】
第二项的分子是【前一项分子与分母的和】
from fractions import Fracti
numpy 与 matplotlib 的应用
一、库函数介绍
1. numpy库
NumPy（Numeric Python）提供了一个N维的数组类型ndarray，Numpy底层使用C语言编写，内部解除了GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受Python解释
目录
实战内容
用sklearn自带库实现kNN算法分类
将内含非数值型的txt文件转化为csv文件
用sns.lmplot绘图反映几个特征之间的关系
参考资料
@
实战内容
海伦
1. 游戏功能和流程图
实现功能:翻开两个一样的牌子就显示,全部翻开游戏结束,设置5种图形,7种颜色,游戏开始提示随机8个牌子
游戏流程图
2. 游戏配置
配置游戏目录
配置游戏(game_conf.py)
内置函数是 Python 的一大特色，用极简的语法实现很多常用的操作。
它们预先定义在内置命名空间中，开箱即用，所见即所得。Python 被公认是一种新手友好型的语言，这种说法能够成立，内置函数在其中起到了极关键的作用。
举个例子，求字符串 x 的长度，Python
1.列表是什么？
列表【list】：列表是由一系列特定顺序排列的元素组成。
列表由[]表示
eg:
a = ['jackal','jax';'jack','jeef','jacky']
print(a)
['jackal', 'jax', 'jack', 'jeef', 'jacky']
2.列表的
1.变量的命名()：
(1).可以包含数字、字母、下划线‘_’，但只能以字母和下划线‘_’开头，不能以数字开头！
(2).变量的命名不能包含空格。
(3).不能将python中的关键字(reserve words)用来命名：
关键字如下：
False
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用实例来说明 import 的作用吧。
创建以下包结构。一个文件夹 cookFish/，下面包含两个文件， __init__.py和cook
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 #汉诺塔移动问题
3 # 定义move(n,a,b,c)函数，接受参数n，表示3个柱子A、B、C中第1个柱子A的盘子数量
4 # 然后打印出把所有盘子从A借助B移动到C的方法
1、Business：公共业务模块，如登录模块，可以把登录模块进行封装供调用
------login_business.py
from Page_Object.Common_Page.login_page import Login_Page
from HTMLReport import logge
一、编码方式
ASCII：一个字节8位表示一个字符
Unicode：4个字节表示一个字符（中、英）
utf-8：英——一个字节表示、中——3个字节表示
gbk：英——一个字节、中——2个字节
二、注意事项
各个编码之间的二进制不能互相识别，会产生乱码；
文件的存储、传输不能是Unicode编码，Un
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 #定义一个函数，可接收一个或多个数并计算乘积
3 def product(*numbers):
4 s=1
5 for n in numbers:
6 s=s*n
7 return s
问题：
有一个DataFrame，列名为：['$a', '$b', '$c', '$d', '$e']
现需要改为：['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
有何办法？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'$a': [1], '$b': [1],
sklearn的train_test_split
train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。
格式：
X_train,X_test, y_train, y_te
一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。实现时，有两种不同的方式：使用sklearn.prepro
最近邻分类
概念讲解
我们使用的是scikit-learn 库中的neighbors.KNeighborsClassifier 来实行KNN.
from sklearn import neighbors
neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, we
参考API：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.random.html
1. numpy.random.shuffle()
API中关于该函数是这样描述的：
Modify a sequence in-place by shuf
创建2个DataFrame：
>>> df1 = pd.DataFrame(np.ones((4, 4))*1, columns=list('DCBA'), index=list('4321'))
>>> df2 = p
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