极限编程实践:拥抱变化(第二版)

4星 · 超过85%的资源 需积分: 9 15 下载量 48 浏览量 更新于2024-07-23 收藏 1.5MB PDF 举报
"极限编程 第二版 - Kent Beck的 Extreme Programming Explained 2nd" 极限编程(Extreme Programming,简称XP)是一种敏捷开发方法论,由Kent Beck在其著作《Extreme Programming Explained 2nd》中深入阐述。这本书是程序员的必读书目,旨在帮助团队通过拥抱变化来显著提升软件开发的质量和效率。 1. **整体理念**:XP的核心理念是同时增加软件开发的人性和效果,强调团队协作、快速反馈和持续改进。它提倡在快速变化的需求中找到稳定性和可预测性,鼓励团队适应并欢迎变化。 2. **关键实践**: - **结对编程(Pair Programming)**:所有编程工作都由两个开发者共同完成,以提高代码质量,即时交流和学习,减少错误。 - **持续集成(Continuous Integration)**:频繁地将代码合并到主分支,确保团队成员的工作始终保持同步,及时发现和解决问题。 - **开发者测试(Developer Testing)**:编写自动化单元测试,确保代码的功能正确性,同时降低缺陷率。 - **每周和季度规划**:定期进行业务和技术决策的同步,保持业务目标与技术实现的一致性。 - **信息丰富的共享工作空间**:创建一个团队可以共同查看和理解项目状态的环境,增进团队合作。 3. **改进路径**:书中的许多具体建议提供了改进团队工作的路径,鼓励团队从现在开始,一步步提升。这些改进不仅限于技术层面,还包括了团队文化和沟通机制的优化。 4. **适应性**:无论是小型团队还是大型组织,XP都能提供适应不同规模的解决方案。通过实施XP,团队可以在面对需求变化时更加灵活,同时保持开发过程的有序和高效。 5. **无止境的改进**:作者强调,每个团队都有改进的空间,而且这种改进可能超出我们目前的想象。通过持续学习和实践,团队可以不断提升自己的开发能力,创造出更高质量的软件产品。 《Extreme Programming Explained 2nd》是一本关于如何通过极限编程方法提升软件开发效率和质量的指南,它为开发者和团队提供了实用的工具和哲学思考,帮助他们在快速变化的环境中持续进步。

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