python論文

Ⅰ 學術論文中的演算法可以用python寫成軟著嗎

直接寫人家的演算法實現算剽竊。
但是你可以利用該演算法解決一個實際問題，這個解決實際問題的軟體是可以申請軟著的。

Ⅱ 碩士論文 可以用python實現嗎

自動的概念比較寬泛。是指自動查全IEEE站的論文並自動下載，還是提供一個URL然後自動下載頁面內的論文PDF並且提取元數據，還是給關鍵字自動下載搜索結果列表的論文？你需要自己先明確自己的需求，這些「自動」實現的難度是不一樣的。聽你的意思是，你所在的網路環境應該是能夠下載IEEE的PDF格式論文吧，要注意的是如果批量下載大量論文的話，可能會被屏蔽C段地址造成別人也無法訪問哦。
Python是可以的，可以自己從urllib的基礎開始，也可以用模擬瀏覽器，也有scrapy這樣的框架。總之，技術上是可行的。
如果只是寫論文整理文獻，可以學習使用Zotero，可以很方便的自動下載頁面內的論文並生成元數據，引用和批註都很方便，除了IEEE的網站也支持其他非常多的網站類型。

Ⅲ auc 論文里的 怎麼計算 python svm

利用Python畫ROC曲線，以及AUC值的計算\
前言
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線和AUC常被用來評價一個二值分類器（binary classifier）的優劣。這篇文章將先簡單的介紹ROC和AUC，而後用實例演示如何python作出ROC曲線圖以及計算AUC。
AUC介紹
AUC(Area Under Curve)是機器學習二分類模型中非常常用的評估指標，相比於F1-Score對項目的不平衡有更大的容忍性，目前常見的機器學習庫中(比如scikit-learn)一般也都是集成該指標的計算，但是有時候模型是單獨的或者自己編寫的，此時想要評估訓練模型的好壞就得自己搞一個AUC計算模塊，本文在查詢資料時發現libsvm-tools有一個非常通俗易懂的auc計算，因此摳出來用作日後之用。
AUC計算
AUC的計算分為下面三個步驟：
1、計算數據的准備，如果模型訓練時只有訓練集的話一般使用交叉驗證的方式來計算，如果有評估集(evaluate)一般就可以直接計算了，數據的格式一般就是需要預測得分以及其目標類別（注意是目標類別，不是預測得到的類別）
2、根據閾值劃分得到橫（X:False Positive Rate）以及縱（Y:True Positive Rate）點
3、將坐標點連成曲線之後計算其曲線下面積,就是AUC的值
直接上python代碼
#! -*- coding=utf-8 -*-
import pylab as pl
from math import log,exp,sqrt
evaluate_result="you file path"
db = [] #[score,nonclk,clk]
pos, neg = 0, 0
with open(evaluate_result,'r') as fs:
for line in fs:
nonclk,clk,score = line.strip().split('\t')
nonclk = int(nonclk)
clk = int(clk)
score = float(score)
db.append([score,nonclk,clk])
pos += clk
neg += nonclk
db = sorted(db, key=lambda x:x[0], reverse=True)
#計算ROC坐標點
xy_arr = []
tp, fp = 0., 0.
for i in range(len(db)):
tp += db[i][2]
fp += db[i][1]
xy_arr.append([fp/neg,tp/pos])
#計算曲線下面積
auc = 0.
prev_x = 0
for x,y in xy_arr:
if x != prev_x:
auc += (x - prev_x) * y
prev_x = x
print "the auc is %s."%auc
x = [_v[0] for _v in xy_arr]
y = [_v[1] for _v in xy_arr]
pl.title("ROC curve of %s (AUC = %.4f)" % ('svm',auc))
pl.xlabel("False Positive Rate")
pl.ylabel("True Positive Rate")
pl.plot(x, y)# use pylab to plot x and y
pl.show()# show the plot on the screen
輸入的數據集可以參考svm預測結果
其格式為:
nonclk \t clk \t score
其中：
1、nonclick:未點擊的數據，可以看做負樣本的數量
2、clk:點擊的數量，可以看做正樣本的數量
3、score:預測的分數，以該分數為group進行正負樣本的預統計可以減少AUC的計算量
運行的結果為:
如果本機沒安裝pylab可以直接注釋依賴以及畫圖部分
注意
上面貼的代碼:
1、只能計算二分類的結果（至於二分類的標簽隨便處理）
2、上面代碼中每個score都做了一次閾值，其實這樣效率是相當低的，可以對樣本進行采樣或者在計算橫軸坐標時進行等分計算

Ⅳ 怎麼把python算出來的數據 寫入論文中

將裡面的python和interfrated terminal/console的配置看看，主要差別就是cwd那後面的路徑。 放上去解釋說就是個運行路徑，默認是null，要設為和python一樣的workspace這才正常了！

Ⅳ 網路爬蟲 python 畢業論文呢

做爬蟲,特別是python寫說容易挺容易,說難也挺難的,
舉個栗子 簡單的:將http://paste.ubuntu.com上面的所有代碼爬下來
寫個for循環,調用urllib2的幾個函數就成了,基本10行到20行以內的代碼
難度0

情景:
1.網站伺服器很卡,有些頁面打不開,urlopen直接就無限卡死在了某些頁面上(2.6以後urlopen有了timeout)
2.爬下來的網站出現亂碼,你得分析網頁的編碼
3.網頁用了gzip壓縮,你是要在header裡面約定好默認不壓縮還是頁面下載完畢後自己解壓
4.你的爬蟲太快了,被伺服器要求停下來喝口茶
5.伺服器不喜歡被爬蟲爬,會對對header頭部瀏覽器信息進行分析,如何偽造
6.爬蟲整體的設計,用bfs爬還是dfs爬
7.如何用有效的數據結構儲存url使得爬過的頁面不被重復爬到
8.比如1024之類的網站(逃，你得登錄後才能爬到它的內容,如何獲取cookies

以上問題都是寫爬蟲很常見的,由於python強大的庫,略微加了一些代碼而已
難度1

情景:
1.還是cookies問題,網站肯定會有一個地方是log out，爬蟲爬的過程中怎樣避免爬到各種Log out導致session失效
2.如果有驗證碼才能爬到的地方,如何繞開或者識別驗證碼
3.嫌速度太慢,開50個線程一起爬網站數據

難度2

情景:
1.對於復雜的頁面,如何有效的提取它的鏈接,需要對正則表達式非常熟練
2.有些標簽是用Js動態生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一點是jsfuck,如何爬到這些

難度3

總之爬蟲最重要的還是模擬瀏覽器的行為,具體程序有多復雜,由你想實現的功能和被爬的網站本身所決定
爬蟲寫得不多,暫時能想到的就這么多，歡迎補充

Ⅵ 跪求python大神

有什麼問題？Python只是編程語言，很多任務是編程完成的
你的論文應該是要做數據分析實驗，你只有用熟練，才能完成實驗，現在距離畢業應該還有一年時間，不要著急

Ⅶ 關於python爬蟲的實驗論文怎麼寫

敘述和描寫為主，但往往兼有抒情和議論，是一種形式多樣，筆墨靈活的文體，也是最廣泛的文體。
論文寫作，是把自己的親身感受和經歷通過生動、形象的語言，描述給讀者。

論文包括的范圍很廣，如記人記事，日記、游記、人物傳記、傳說、新聞、通訊、小說等，都屬於論文的范疇。
論文寫的是生活中的見聞，要表達出作者對於生活的真切感受。

Ⅷ python論文參考文獻有哪些

關於python外文參考文獻舉例如下：

1、A Python script for adaptive layout optimization of trusses.

翻譯：用於桁架的自適應布局優化的Python腳本。

Ⅸ 我用python運行論文裡面的一個程序，是C++ 和Python 一起寫 的，老是報錯，求大神指導一下

我以前也碰到過這個問題，也是macOX。
解決辦法：yum install gcc python-devel。
若還是不能解決，建議去StackOverflow找找