译文出自：登链翻译计划[1] 译者：DIFENG[2] 本文永久链接：learnblockchain.cn/article…[3] 校对：Tiny熊[4] 在大多数应用中，使用列表相当简单。...在github中可以找到文中涉及的完整代码[5] 列表的特性 我们先假定这个列表是用来存储地址类型的，但实际上这个列表可以存储任何内容。...我们需要一个添加和删除元素消耗的gas是相对恒定的系统，并且与列表的元素个数无关，而且我们不希望随着时间的推移所需的gas增加。 因为这个原因，将列表存储在简单数组中不是个好的选择。...遍历列表来统计列表元素的个数会导致gas的消耗随着列表长度不同而不同。 零元素是无效的 在我设计的列表中，要注意有一个特定于该应用程序的假设。...要了解这一点，请参考Solidity文档[7]映射： 映射可以视作哈希表 它们在实际的初始化过程中创建每个可能的key， 并将其映射到字节形式全是零的值：一个类型的默认值 所以我们的映射就可以理解成提前生成好了
在 Python 中，创建列表有两种写法：python 代码解读复制代码# 写法一：使用一对方括号list_1 = []# 写法二：调用 list()list_2 = list()那么哪种写法更好呢？...使用 [] 创建列表的速度比使用 list() 快我们先使用 timeit 来测量一下这两种写法创建 100 万次空列表所花费的时间。...dis.dis() 函数可以反汇编一段 Python 代码，显示它的字节码指令，以帮助开发者了解 Python 代码在底层是如何执行的。...除了 dis 模块，也可通过 godbolt.org/z/T39KesbPf 这个网站来对比这两种写法的差别：二者在功能上的差异[] 和 list() 都能创建空的列表，但在创建含有元素的列表时，二者的用法有所不同...，需要一一列举出其中的元素：python 代码解读复制代码list_nums = [1, 2, 3]list_letters = ["a", "b", "c", "d"][] 不能直接将可迭代对象转换为列表
之前刷 LeetCode 题目的时候，偶尔会需要反转二维列表，这里总结了几种 Python 实现。 循环 简单的二维循环，将原始二维列表的每一行的第 N 个元素，放到新的二维列表的第 N 行中。...matrix: new_row.append(row[i]) new_matrix.append(new_row) return new_matrix 列表推导式...本质上和循环算法是相同的，使用列表推导式语法来实现。..., a + b assert [num for _, num in zip(range(5), gen_fib())] == [1, 1, 2, 3, 5] 另外一个我喜欢的zip函数的用法是将两个列表组合为一个字典...assert dict(zip('abcde', range(5))) == {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3, 'e': 4} 使用zip函数来反转二维列表也很简单。
在文章《用 Flutter 创建移动应用》中，我已经向大家展示了如何在 Linux 中安装 Flutter 并创建你的第一个应用。...而这篇文章，我将向你展示如何在你的应用中添加一个列表，点击每一个列表项可以打开一个新的界面。...在下面的一些代码片段中，你会看到以斜杠开头的语句。两个斜杠（//）是指代码注释，用于解释某些代码片段。...在 lib 目录中我们创建一个新文件并命名为 item_details_page。...image.png 输入 Hero，然后从建议的下拉列表中选择 Hero((Key key, @required this, tag, this.create))： image.png 最后我们在
在具体的代码实现里，LabelEncoder会对定性特征列中的所有独特数据进行一次排序，从而得出从原始输入到整数的映射。所以目前还没有发现标签编码的广泛使用，一般在树模型中可以使用。...print('特征标签值反转：{}'.format(list(le.inverse_transform([2, 2, 1])))) # 输出 特征标签值反转：['tokyo', 'tokyo', 'paris...将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间，是因为，在回归、分类、聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算。...在利用机器学习的算法时一般需要进行向量化或者数字化。那么你可能想令 红=1，黄=2，蓝=3。那么这样其实实现了标签编码，即给不同类别以标签。...例子：花瓣的颜色（红、黄、蓝）、性别（男、女）、地址、某一列特征是否存在缺失值（这种NA 指示列常常会提供有效的额外信息）。
每行有三列：anchor, positive, and negative.。 如果类别列使用 Categorical 可以显着减少内存使用量。...0,2023,Random House Children's Books" ]) addr.str.extract(regex) 9、读写剪贴板 这个技巧有人一次也用不到，但是有人可能就是需要，比如：在分析中包含...PDF文件中的表格时。...通常的方法是复制数据，粘贴到Excel中，导出到csv文件中，然后导入Pandas。但是，这里有一个更简单的解决方案:pd.read_clipboard()。...from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer def sklearn_mlb(df): mlb = MultiLabelBinarizer
目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多，比如，可以把字典传递给 DataFrame 构建器，字典的 Key 是列名，字典的 Value 为列表，是 DataFrame 的列的值...把文件名规则传递给 glob()，这里包括通配符，即可返回包含所有合规文件名的列表。 本例里，glob 会查找 data 子目录里所有以 stocks 开头的 CSV 文件。 ?...把 Series 里的列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列，第二列包含的是 Python 整数列表。
创建示例DataFrame 假设你需要创建一个示例DataFrame。...你可以想到，你传递的字符串的长度必须与列数相同。 更改列名 让我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: ? 我更喜欢在选取pandas列的时候使用点（.）...最直接的办法是使用loc函数并传递::-1，跟Python中列表反转时使用的切片符号一致： In [21]: drinks.loc[::-1].head() Out[21]: country beer_servings...列序反转 跟之前的技巧一样，你也可以使用loc函数将列从左至右反转： In [23]: drinks.loc[:, ::-1].head() Out[23]: continent total_litres_of_pure_alcohol...你可以给glob()函数传递某种模式，包括未知字符，这样它会返回符合该某事的文件列表。在这种方式下，glob会查找所有以stocks开头的CSV文件： ?
你可以想到，你传递的字符串的长度必须与列数相同。 3. 更改列名 让我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: ? 我更喜欢在选取pandas列的时候使用点（.）...最直接的办法是使用loc函数并传递::-1，跟Python中列表反转时使用的切片符号一致： ? 如果你还想重置索引使得它从0开始呢？...你可以看到，行序已经反转，索引也被重置为默认的整数序号。 5. 列序反转 跟之前的技巧一样，你也可以使用loc函数将列从左至右反转： ?...最后，我们将该索引传递给isin()函数，该函数会把它当成genre列表： ? 这样，在DataFrame中只剩下Drame, Comdey, Action这三种类型的电影了。 15....将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。
在本文中，我们将学习一个以蛇形模式打印矩阵的 python 程序。 假设我们取了 n x n 矩阵。我们现在将使用下面提到的方法以蛇形模式打印输入矩阵。...− 创建一个变量来存储矩阵的行数。 创建另一个变量来存储矩阵的列数。 创建一个函数 printSnakePattern（），用于通过接受输入矩阵作为参数来打印蛇模式的矩阵。...考虑一个 Python 列表。必须对列表进行切片才能访问一系列列表元素。使用冒号（:)，一个简单的切片运算符，是实现此目的的一种方法。...，我们学习了如何使用两种不同的方法以蛇形打印给定的矩阵。...我们还学习了如何通过反向切片反转任何可迭代对象，包括列表、元组、字符串等。
labels.append(l) >>> >>> labels [['red', 'dress'], ['blue', 'jeans'], ['red', 'shirt']] 因此，labels 就是一个嵌套列表的列表...，每个子列表都包含两个元素。...("black", "jeans") ... ] >>> mlb = MultiLabelBinarizer() >>> mlb.fit(labels) MultiLabelBinarizer(classes...在训练结束后，训练集和测试集上的准确率分别是 98.57% 和 98.42 ，绘制的训练损失和准确率折线图图如下所示，上方是训练集和测试集的准确率变化曲线，下方则是训练集和测试集的损失图，从这看出，训练的网络模型并没有遭遇明显的过拟合或者欠拟合问题...这里的主要原因就是黑色连衣裙并不在我们的训练集类别中。这其实也是目前图像分类的一个问题，无法预测未知的类别，因为训练集并不包含这个类别，因此 CNN 没有见过，也就预测不出来。 6.
02从列表中的所有元素创建一个字符串 将列表的所有元组连接起来变成一个字符串 03在列表中找出最常见的值 两种方法都可行 04反转一个字符串 两种反转字符串和一种反转数字方法 05反转一个列表 注意[...07组合比较 在不使用and的情况下判断一个数字是否在一个范围。 08链接函数调用 b成立则调用乘法函数，b不成立则调用加法函数。注意两个b不一样。 09复制列表 多种复制列表的方式，这很花式。...010检查字典 检查字典中是否有key，如果有则返回key的value，如果没有则返回None 011按值对字典排序 三种方法任你选择 012For Else 神奇的搭配，闻所未闻。...013将列表转换为逗号隔开 用逗号隔开列表元素并合并。 014合并字典 合并字典，注意**的使用。 015列表中的最小和最大索引 返回列表最大或者最小元素的索引，也就是编号。...016从列表中删除重复项 list(set())方法很实用，比如在爬虫中经常使用
要创建一个简单的数组，您只需向其传递一个列表。如果愿意，还可以指定列表中的数据类型。您可以在这里找到有关数据类型的更多信息。...对于一个有四列的数组，你将得到四个值作为你的结果。 阅读更多关于 数组方法的内容。 创建矩阵 你可以传递 Python 的列表列表来创建一个 2-D 数组（或“矩阵”）以在 NumPy 中表示它们。...您可以以这种方式可视化它: 在此示例中，预测和标签向量都包含三个值，这意味着 n 的值为三。在我们进行减法操作后，向量中的值被平方。...要创建一个简单的数组，您只需要将列表传递给它。如果您选择的话，还可以指定列表中的数据类型。您可以在这里找到有关数据类型的更多信息。...对于一个四列数组，你将获得四个值作为结果。 阅读更多关于数组方法的信息。 创建矩阵 你可以传递 Python 的列表列表来创建一个代表它们的 2-D 数组（或“矩阵”）在 NumPy 中表示。
我们从多数类（即具有更多观测值的类）中不放回随机抽样，来创建与少数类相等的新观测子集。...对于多数类中的每个观测，我们从少数类中带放回随机选择观测。...，我们从类 0 中带放回随机选择观测。...，它寻找 NaN 值，之后将它们按列替换为特征的均值 mean_imputer = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) # 在...Texas', 'Florida'), ('Delware', 'Florida'), ('Texas', 'Alabama')] # 创建 MultiLabelBinarizer
由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。 那特征工程是什么？...特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。...因此在实际应用中一般使用稀疏矩阵来存储。 7.TF-IDF 在大文本语料中，一些词语出现非常多（比如：英语中的“the”, “a”, “is” ），它们携带着很少量的信息量。...1）主要思想 如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率 TF 高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。...某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的 TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。 ? 3）适用范围：长文本特征。
pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...列顺序：在创建 DataFrame 时，pandas 会检查所有字典中出现的键，并根据这些键首次出现的顺序来确定列的顺序。...这意味着如果第一个字典的键顺序是 ['A', 'B', 'C'] 而第二个字典的键顺序是 ['B', 'C', 'A']，那么生成的 DataFrame 将会以第一个字典中键出现的顺序作为列顺序，即先...在个别字典中缺少某些键对应的值，在生成的 DataFrame 中该位置被填补为 NaN。...总而言之，pandas 在处理通过列表字典创建 DataFrame 时各个字典键顺序不同以及部分字典缺失某些键时显示出了极高的灵活性和容错能力。
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