nikepython
① Nike Kobe 8的System
Nike Kobe 8 System是在Nike Kobe 8 基础上的多个系列，比如有圣诞版本、巨蟒蛇年限定版本等等。
Nike Kobe 8 System 巨蟒蛇年限定版本
科比 布莱恩特的全新个人战靴Nike Kobe 8 System在近期发布之后便引起了多方关注，此番Nike发布了最新的蛇年版本Nike Kobe 8 System。这款取名为python的巨蟒版本与其它蛇年特别版本的鞋款相比较来说，少了一份喜庆的感觉，取而代之的是一股野性的味道。
这一款式是最近较为流行的nike Kobe 8 System系列之一，最大的特点就是其配色灵感来自大蟒蛇，整体效果给人一种巨型蟒蛇的感觉，可以说气势上就吓到对手了。虽然说是巨蟒蛇年限定版本，但是这款式可没有半点过年喜庆的气氛，更多的是给人狂野的感觉。
科比比赛中穿上Nike Kobe 8 System 湖人队配色
在不久之前湖人赢得
山猫的那场比赛中，科比穿上他的最新战靴——Nike Kobe 8 System，虽然这不是第一次在比赛中穿上这款篮球鞋，但是今天穿的是湖人队配色的Nike Kobe 8 System，这可是首次出现在我们的视线。
这款篮球鞋沿用了湖人常见的黄色，融合了金属质感的银色和灰色色调，再加上紫色和充满活力的黄色。
② nike air python 怎么样
air max鞋款缓震比较舒服，尤其全掌气垫更要舒服。
穿来跑步还是日常搭配都不错的。
但air max鞋款价格都不算便宜，全掌气垫就更贵了！
你可以关注air max 90，air max 2013，air max 2014这些，都很热门的~
③ python中urllib2.Request 如何post request payload
用requests库，比较方便。有直接的post函数可以加dict类型的payload。
④ python机器学习中可以实现协同过滤吗
1.背景
协同过滤（collaborative filtering）是推荐系统常用的一种方法。cf的主要思想就是找出物品相似度高的归为一类进行推荐。cf又分为icf和ucf。icf指的是item collaborative filtering，是将商品进行分析推荐。同理ucf的u指的是user，他是找出知趣相似的人，进行推荐。通常来讲icf的准确率可能会高一些，通过这次参加天猫大数据比赛，我觉得只有在数据量非常庞大的时候才适合用cf，如果数据量很小，cf的准确率会非常可怜。博主在比赛s1阶段，大概只有几万条数据的时候，尝试了icf，准确率不到百分之一。。。。。
2.常用方法
cf的常用方法有三种，分别是欧式距离法、皮尔逊相关系数法、余弦相似度法。
测试矩阵,行表示三名用户，列表示三个品牌，对品牌的喜爱度按照1~5增加。
（1）欧氏距离法
就是计算每两个点的距离，比如Nike和Sony的相似度。数值越小，表示相似的越高。
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def OsDistance(vector1, vector2):
sqDiffVector = vector1-vector2
sqDiffVector=sqDiffVector**2
sqDistances = sqDiffVector.sum()
distance = sqDistances**0.5
return distance
（2）皮尔逊相关系数
两个变量之间的相关系数越高，从一个变量去预测另一个变量的精确度就越高，这是因为相关系数越高，就意味着这两个变量的共变部分越多，所以从其中一个变量的变化就可越多地获知另一个变量的变化。如果两个变量之间的相关系数为1或-1，那么你完全可由变量X去获知变量Y的值。
· 当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。
· 当X的值增大，Y也增大，正相关关系，相关系数在0.00与1.00之间
· 当X的值减小，Y也减小，正相关关系，相关系数在0.00与1.00之间
· 当X的值增大，Y减小，负相关关系，相关系数在-1.00与0.00之间
当X的值减小，Y增大，负相关关系，相关系数在-1.00与0.00之间
相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1和-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。
clip_image003
在Python中用函数corrcoef实现，具体方法见http//infosec.pku.e.cn/~lz/doc/Numpy_Example_List.htm
（3）余弦相似度
通过测量两个向量内积空间的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的
余弦值都不大于1;并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两
个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相
反的方向时，余弦相似度的值为-1。在比较过程中，向量的规模大小不予考虑，仅仅考虑到向量的指向方向。余弦相
似度通常用于两个向量的夹角小于90°之内，因此余弦相似度的值为0到1之间。
\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=\left\|\mathbf{a}\right\|\left\|\mathbf{b}\right\|\cos\theta
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def cosSim(inA,inB):
num = float(inA.T*inB)
denom = la.norm(inA)*la.norm(inB)
return 0.5+0.5*(num/denom)
⑤ 耐克和斯凯奇哪个鞋贵
斯凯奇的鞋子透气好，设计会更合理的耐克有的款式很闷脚的，不行，真心不行
⑥ adidas和nike板鞋的底子是什么材料做的
一般大底用的都是橡胶，也有直接拿eva做底的，不过很少。
底子感觉硬，大多时候和中底有关，nike用的是气垫和python实现缓冲，adi用的是eva材质，比气垫会软一些。
⑦ 科比4复刻值得买吗
现在的话想购买当然可以，复刻的三个配色比如选秀日大多都在1000左右，基本在原价以下收入就不会亏，这年复刻相比元年也不过前掌lunarlon减配成了python
但lunarlon其实也不是很特别减震，一样硬，用久了就变python了
如果题主不是职业球员，平时穿来逛街或小小打球，元年和复刻基本是没有什么区别
而且这是Kobe的鞋啊，情怀和信仰也值得你买单
⑧ 关于Python。这个list3这样写太复杂了 可不可以帮我拆开
list3=[]
forsloganinlist1:
fornameinlist2:
ifslogan[0]==name[0]:
list3.append(name+':'+slogan[2])
⑨ 刚到的Nike air python是真的吗
经鉴别这一个标签
就靠谱百分百，就正品百分百，恭喜的呢
正正正，标签内容复合要求的哈
靠谱，。！
⑩ 我想用python requests库在网上模拟买鞋子，不知道我的程序有什么问题。求大神帮着看一下。
应该用post方法吧。你用get应该不成吧。 另外这个链接是用来查询的。不是用来买鞋子的。
此外从你的header来看，你根本没有登陆，怎么可能买到鞋子。正常的流程应该是这样子。
登陆，拿到session
加入购物车（好象你做的这一步，仅仅是加入购物车）
确认订单
订单支付