1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor，KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 优点：精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 KNN工作原理是：存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
Numpy是python的一个三方库，主要是用于计算的，数组的算数和逻辑运算。与线性代数有关的操作。
在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
数据结构是以某种方式组合起来的数据元素的集合。在Python中基本的数据结构就是序列
对于数学中的运算而言，求平均值是比较常见的操作了。那么在python的列表中，我们也有着求其中元素的平均值操作。
in用来检查指定元素是否在列表当中，如果在返回True 不在返回False not in用来检查指定元素是否不在列表当中 如果不在返回 True 在返回False
Python 内置了强大的数据结构，比如列表、元组、字典，让 Python 开发者处理数据时可以信手拈来，但是正是因为 Python 做了太多，让我们忽视了很多细节，本文通过解析 CPython 源码，介绍 Python 的内置数据结构的设计与实现。
列表是 Python 中最常用的数据类型之一。它是一种有序、可变，异构的数据集合，可以存储多个不同类型的元素。
####访问list 1.列表是有序的数据集，通过列表名[索引]的方式访问列表中的元素 2.索引编号 3.从左向右依次为0，1，2，3，…，n – 1 4.从右向左一次为-1，-2，-3，…，-n 5.访问元素的索引必须存在，否则报错 6.元素修改 7.通过直接给 列表名[索引] 修改对应索引位置的值 8.修改元素的索引必须存在，否则报错 9.删除 del
-------------------系统内建函数------------------- 1、字符串 str='这是一个字符串数据测试数据'对应 str[0]：获取str字符串中下标为0的字符。 str[3]：获取str字符串中下标为3的字符。 str[0:3]：获取到字符串中从下标为0到下标为3的字符串。
自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取（两个实体）和多元关系抽取（三个及以上实体）。
由于会处理一些json数据，内部字典，列表，元租傻傻分不清，所以这里总结一下他们的特点，便于提取数据 想要知道跟多看官方文档，很详细 https://www.runoob.com/python/python-lists.html 我是看了官方文档后总结后我自己的
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
您好，我是码农飞哥，感谢您阅读本文，欢迎一键三连哦。本文主要介绍Python数据类型中序列和字符串，文末有彩蛋哦 干货满满，建议收藏，用到时常看常新。小伙伴们如有问题及需要，请留言告诉我哦~ ~ ~。
在我看来，对于Numpy以及Matplotlib，Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
切片操作是访问序列中元素的另一种方法，可以访问一定范围内的元素 实现切片操作的语法格式：sname[start:end:step] 参数说明如下： sname：序列的名称 start：切片的开始位置(不指定默认为0) end：切片的结束位置(不指定默认为序列的长度) step：切片的步长(如果省略默认为1，当忽略步长时，最后一个冒号也可以省略)
Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构：列表、元组、字典 、 集合等，但是一般要和 pandas 和 Numpy 等库结合起来使用。
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具，其提供了功能强大且灵活多样的API，可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式。今天本文以Pandas中实现分组计数这个最基础的聚合统计功能为例，分享多种实现方案，最后一种应该算是一个骚操作了……
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
列表非常适合用于存储在程序运行期间可能变化的数据集。列表是可以修改的，这对处理网站的用户列表或游戏中的角色列表至关重要。然而，有时候你需要创建一系列不可修改的元素，元组可以满足这种需求。 Python将不能修改的值称为不可变的，而不可变的列表被称为元组。
今天给大家介绍的是山东大学魏乐义教授课题组在Briefings in Bioinformatics上发表的文章“ATSE: a peptide toxicity predictor by exploiting structural and evolutionary information based on graph neural network and attention mechanism”。多肽药物目前已广泛应用于各种疾病的预防、诊断和治疗，具有广阔的开发前景，出于研究和安全监管的目的，通过计算方法在大量的候选肽中准确预测潜在的毒性肽显得十分重要。作者在文章中提出了一种基于图网络和注意力机制，利用结构信息和进化信息预测多肽的毒性的方法，称为ATSE，该方法包含4个模块：（i）将多肽序列转换为分子图和进化信息的序列处理模块，（ii）从图结构和进化信息提取有效特征的特征提取模块，（iii）优化特征的注意力模块，（iv）输出模块。通过实验表明，所提出的方法显著优于现有的预测方法，并且证明了结构信息和进化信息具有互补性，有效地提高了多肽毒性的预测准确性。
之前曾尝试用 Python 写过整理 Excel 表格的代码，记录在《Python 自动整理 Excel 表格》中。当时也是自己初试 pandas，代码中用到的也是结合需求搜索来的 merge 方法实现两个表格的“融合”，现在看来也不算复杂。起初没什么人看，也没留意；最近很意外地被几位朋友转载了去，竟也带着原文阅读破千了，吸引了不少新的关注。
最近被迫开始了居家办公，这不，每天认真工（mo）作（yu）之余，也有了更多时间重新学习分析起了 PyTorch 源码分享，属于是直接站在巨人的肩膀上了。在简单捋一捋思路之后，就从 torch.utils.data 数据处理模块开始，一步步重新学习 PyTorch 的一些源码模块解析，希望也能让大家重新认识已经不陌生的 PyTorch 这个小伙伴。
字典，大家都用得特别多，花括号包起来的，一个键一个值构成一个元素。集合和字典的表达形式是一样的。
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
Python跟Java不同的是，python的变量不需要声明，每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。在 Python 中，变量就是变量，它没有类型，我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。
数学上，序列是被排成一列的对象(或事件)这样每个元素不是在其他元素之前，就是在其他元素之后。这里，元素之间的顺序非常重要。序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字,也就是它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
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有时在处理元组数据时，我们在执行其版本时会遇到问题，原因是它是不可变的。讨论字典中元组值的版本。这在许多领域都有应用，因为字典通常是web开发和数据科学领域中流行的数据类型。让我们讨论解决这个问题的某
在python中，列表用方括号[ ],来表示列表。作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型。
python 最大的优点之一是它可以广泛地选择模块和包。它们将 python 的功能扩展到许多流行的领域，包括机器学习、数据科学、web 开发、前端等等。其中最好的一个优点是 python 的内置 collections 模块。
> 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料，还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章，以帮助有需要的小伙伴们更好入门。
list（列表）是有序、可变的数据集合，可以随时添加、删除和修改元素，同时也是 python 内置的一种数据类型。
药物靶点的预测对于早期药物分子的成药性评价和老药新用等领域都具有重大意义，但由于通量、精度和费用的限制，实验手段的应用难以广泛开展。作为一类快速而低成本的方法，基于人工智能的药物-靶标预测算法正受到越来越多的重视。
pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。
第六讲、上一讲我们都介绍了列表类型。列表类型是编程中最常用的一种类型，但也有挺明显的缺陷，比如：
列表（List）是Python中非常重要的内置数据类型。列表由一系列元素组成，所有的元组被包含在一对方括号中。列表被创建将后，可以执行添加、删除、修改操作。
上节课也介绍过，元组是不可变的数据类型，所以我们没有办法对他的内部元素进行诸如修改，删除和增加操作，但是语言就是这么神奇，不可以对元组本身操作，还可以把元组操作之后的结果重新存储成一个新的元组，这样不就能丰富元组的操作了吗。方法是完全可行的，但是多少有点局限性，下面我们就来尝试操作一下。
在使用Python进行数据分析和处理时，我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)。这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩，但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。在解决这个错误之前，我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中，可同时得到数据对象的值及对应的索引值。 举个例子：
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。 NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。
让我们用美味的辣条来表示我们的数剧 装辣条的袋子表示: 列表/元组~ 列表和元组,大部分功能差不多! 但是有一个功能有非常明显的区别: 列表: 可变 创建好之后, 随时能改--->相当于散装辣条 想来几根就几根,很容易,可以随时改 元组: 不可变 创建好之后, 改不了.要想改,只能丢弃旧的,搞过新的~ --->相当于包装辣条 想再多来几根, 不容易 ,但是可以换一个大包的~
在使用NumPy或者Pandas进行多维数组索引时，你可能会遇到一个警告信息：“FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use arr[tuple(seq)] instead of arr[seq]”。这个警告是因为未来的版本中，将不再支持使用非元组序列进行多维数组索引。为了解决这个问题，我们需要修改索引的方式。
导读：在已经准备好工具箱的情况下，我们来学习怎样使用pandas对数据进行加载、操作、预处理与打磨。
5、分别统计列表 [True,False,0,1,2] 中 True,False,0,1,2的元素个数，发现了什么？
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具，并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包，其中包含了大量有用的思想，比如数组对象（用来表示向量、矩阵、图像等等）以及线性代数，通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
Python学习入门基础 -- 第四章 列表、元组、字典、字符串变量使用、变量进阶
程序实现部分转自 Wsine的博客小站 地址：http://www.cnblogs.com/wsine/p/5180315.html C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策
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