极限编程实践:拥抱变化(第2版)

5星 · 超过95%的资源 需积分: 9 36 下载量 144 浏览量 更新于2024-09-19 1 收藏 1.5MB PDF 举报
“极限编程经典资料《Extreme Programming Explained: Embrace Change》的第二版,作者Kent Beck和Cynthia Andres,由Addison Wesley Professional出版社于2004年11月出版,ISBN:0-321-27865-8,共224页。” 《Extreme Programming Explained: Embrace Change》是极限编程(Extreme Programming,简称XP)领域的里程碑式著作,旨在帮助团队应对快速变化的需求,提高软件开发效率与质量。第二版在此基础上进行了更新和完善,适用于各种规模的团队,无论团队规模大小或组织复杂程度,都能从中获得启发和指导。 该书主要介绍了以下核心知识点: 1. **全员参与的XP方式**:书中强调团队中的每一个成员都应深度参与,通过实施XP实践,如结对编程和持续集成,增强技术协作。 2. **开发者测试减少缺陷**:提倡开发人员进行测试,以此来减少代码中的缺陷,确保软件质量。 3. **业务和技术决策的同步**:通过每周和季度的规划会议,使业务需求与技术实现紧密结合,确保决策的一致性和有效性。 4. **建立信息共享的工作空间**:创建一个促进沟通和协作的环境,提高团队工作效率和团队精神。 5. **以人为本的哲学**:在提升软件开发效率的同时,注重人性化的团队管理,关注团队成员的成长和发展。 此外,书中还提供了许多具体的改进方法,这些方法基于一个理念——即软件开发应该同时提高人性化和效率。作者鼓励每个团队都能持续改进,并相信改善的可能性远超我们目前的想象。 此书不仅是对极限编程理论的深入解析,也是实践者的操作指南,对于希望采用敏捷方法论提升软件开发流程的团队来说,是一份宝贵的参考资料。通过学习和应用其中的理念和实践,团队可以显著提升其软件开发能力,适应不断变化的市场需求。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #将分析的结果保存成字典 result={ 'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_)} df=pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index',columns=['value']) df.to_csv('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.csv') #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) #plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png') plt.show()报错'numpy.float64' object is not iterable,如何修改

2023-06-10 上传