Python过程型程序设计快速入门 数据结构 程序=数据结构+算法 数据结构： 通过某种方式（例如对元素进行编号）组织在一起的数据元素的集合，这些数据元素可以是数字或者字符，甚至可以是其它的数据结构...任何程序语言都必须能够表示基本数据项 python中字符串一定要加引号，单引号和双引号不加区别使用，数值不加引号 python中的基本数据类型分为： 可变类型 不可变类型 python中的基本数据类型有...： 1、Integral类型 整型：不可变类型 -257，20162 布尔型： True，False #不加引号 In [1]: name...提供了完整的算术操作集 很多的Python数据类型也可以使用增强的赋值操作符，如+=、-=等； 同样的功能，使用增强型赋值操作符的性能较好； Python的int类型是不可变的，因此，增强型赋值的实际过程是创建了一个新的对象来存储结果后将变量名执行了重新绑定...有众多内置函数 Python标准库拥有众多内置模块，这些模块拥有大量函数 Python模块实际上就是包含Python代码的.py文件，其拥有自定义的函数与类及变量等 导入模块使用import语句进行，后跟模块名称
https://www.zhihu.com/question/26726794 KNN k-邻近算法 优点：精度高，对异常值不敏感，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...什么是数值型和标称型 标称型： 标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值 数值型:数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值 。...决策树 优点：计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据 缺点：可能会产生过度匹配问题 适用数据类型:数值型和标称型 朴素贝叶斯 优点：在数据较少的情况下仍然有效.../XBWer/archive/2014/07/13/3840736.html logics 回归 优点： 计算代价不高,易于理解和实现 缺点: 容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型: 数值型和标称型数据...泛化（由具体的、个别的扩大为一般的，就是说，模型训练完后的新样本）错误率低，计算开销不大，结果易理解 缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适合于处理二分类问题 适用数据类型：数值型和标称型数据
切片层级的不同 今晚和同门讨论到一个之前没太注意的问题，即 list型 与 np.ndarray型 的 切片层级 有什么区别？...Test # coding=utf-8 # list型 lst = [[10, 20], [30, 40]] print(lst[:][1]) # [30, 40] try:...# list型 只能进行一级切片，否则就会抛出 TypeError print(lst[:, 1]) except TypeError: pass # 转换为 np.ndaray...型 import numpy as np arr = np.array(lst) # np.ndaray型 则可以进行 多级切片： print(arr[:, 1]) # [20 40] Summary...list型 只能 进行 一级切片，否则就会抛出 TypeError； np.ndaray型 则 可以进行 多级切片 。
Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强，而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存，因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe，分析操作以后再将dataframe存到sql...数据库的engine，一般可以用SQLalchemy或者pymysql之类的包建立 index_col: 选择某一列作为index coerce_float: 非常有用，将数字形式的字符串直接以float型读入...parse_dates: 将某一列日期型字符串转换为datetime型数据，与pd.to_datetime函数功能类似。...'col_bool':sqlalchemy.types.Boolean }) 注：如果不提供dtype，to_sql会自动根据df列的dtype选择默认的数据类型输出，比如字符型会以...sqlalchemy.types.TEXT类型输出，相比NVARCHAR，TEXT类型的数据所占的空间更大，所以一般会指定输出为NVARCHAR；而如果df的列的类型为np.int64时，将会导致无法识别并转换成INTEGER型，
前言 typing 是在 python 3.5 才有的模块 前置学习 Python 类型提示：https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15145380.html 常用类型提示...www.cnblogs.com/poloyy/p/15153886.html Callable https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15154008.html TypeVar 泛型...'AA', int, str) num1: AA = 1 num2: AA = "123" print(num1, num2) num3: AA = [] # 输出结果 1 123 自定义泛型类...暂时没搞懂这个有什么用，先不管了 # 自定义泛型 from typing import Generic T = TypeVar('T') class UserInfo(Generic[T]):
Python 还有一个重要的特性，就是交互式命令行。你可以敲入一行 Python 语句，然后立刻回车执行。实际上，即使是这个过程，Python 同样是先转为字节码，然后执行。...而这个交互式命令行这个特性，在很多编译型语言里是没有的。同样因为没有显示的调用编译程序，很多人将执行 Python源文件的程序叫做 Python 解释器。...但是我们也不能一概而论，一些解释型语言也可以通过解释器的优化来在对程序做出翻译时对整个程序做出优化，从而在效率上接近编译型语言，而不能超过编译型语言。...内容扩展： 一个经常听见的问题，那就是：Python 是解释型的语言吗？它会被编译吗？这个问题没有想象中那么好回答。和很多人认识世界一样，习惯以一个简单的模型去评判一些事物。...到此这篇关于python属于解释型语言么的文章就介绍到这了,更多相关python是解释型语言吗内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
下面我们就用python-matplotlib 进行此类相关性散点图的绘制教程。 02.
在数据挖掘项目的数据中，数据类型可以分为两种：有序的连续数值 和 无序的类别型特征。...对于xgboost、GBDT等boosting树模型，基学习通常是cart回归树，而cart树的输入通常只支持连续型数值类型的，像年龄、收入等连续型变量Cart可以很好地处理，但对于无序的类别型变量（如...职业、地区等），cart树处理就麻烦些了，如果是直接暴力地枚举每种可能的类别型特征的组合，这样找类别特征划分点计算量也很容易就爆了。...在此，本文列举了 树模型对于类别型特征处理的常用方法，并做了深入探讨~ 一、one-hot编码处理 我们可以直接对类别型特征做Onehot处理（这也是最常用的做法），每一类别的取值都用单独一位0/1来表示...# lgb类别处理：简单转化为类别型特征直接输入Lgb模型训练即可。
]] # 注意到 lst[1][:] 和 lst[:][1] 居然是一样的 assert lst[1][:] == lst[:][1] == [20, [3, 4]] 答案 个人觉得，因为 list型数据
监督学习一般使用两种类型的目标变量：标称型和数值型。...标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假、评价类{好、坏、中性}，动物分类集合{爬行类、鱼类、哺乳类、两栖类}；数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如12、3.1、58、290.3等。...(说明：数值型目标变量主要用于回归分析) 对于监督学习，必须已知用于评估算法的目标变量值，需要训练算法。对机器学习的算法通过测试算法评估，测试算法工作的效率。...适用数据范围：数组型和标称型。 工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，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。...很多python使用者要同时安装多个版本的 Python：Python2、Python3 甚至是 3.5、3.7。原因在于：Python3 无法与 Python2 完全兼容。
mySingleton.py class Singleton(object): def foo(self): pass singleton = Singleton() 然后在其它的python
complex(12 + 9j)) # (12+9j) str(complex(12, 9)) # (12+9j) bytes -> str bytes 和 str 的转换比较特殊点，在 Python
/usr/bin/python #coding:utf8 """ Builder """ # Director class Director(object): def __init_
不然 泛型集合和ArrayList的装箱拆箱 常见的泛型类型 泛型类和泛型方法 泛型约束 泛型委托 ###泛型很难理解？...可能大多数人刚学习泛型的时候觉得很难理解，当然我也是这样的，所以便写下这篇文章加深一下对泛型的印象。...第一次接触泛型那还是在大二上学期的时候，那会是学c#面向对象的时候接触过泛型集合，但尴尬的是那会还没有“泛型”这个概念，仅仅只停留在泛型集合的使用。...：这个泛型类常用api通用接口的泛型类。...，声明的时候还是和泛型类、泛型方法一样加个 站个坑，其实泛型委托使用的时候不是很多，要慎用。
抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）是围绕一个超级工厂创建其他工厂。该超级工厂又称为其他工厂的工厂。这种类型的设计模式属于创建型模式...
首先给出简单加法算式的定义： 如果有一个算式(i)+(i+1)+(i+2),(i>=0)，在计算的过程中，没有任何一个数位出现了进位，则称其为简单的加法...
#coding=utf8 def integerType(): ''' 布尔型： 该值的取值范围只有两个值：True(1)、False(0) ''' Tbool...True is stand for %d" %(Tbool) print "The False is stand for %d" %(Fbool) print ''' python...标准整数类型： Python标准整数类型是最通用的数字类型。...在大多数32位机器上，标准整数类型的取值范围：-2147483648 到 2147483647 Python标准整数类型等价于C的有符号长整型。 八进制整数以数字“0”开始。...长整型： Python长整型能表达的数值仅仅与机器值的(虚拟)内存大小有关。
1、引号本身是一种表现形式，不属于字符串的内容 2、如果字符串本身带单引号，外侧用双引号包裹起来（“he’s a good man”）
文章目录 一、泛型类用法 二、泛型方法用法 三、泛型通配符 四、泛型安全检查 五、完整代码示例 1、泛型类 / 方法 2、main 函数 一、泛型类用法 ---- 泛型类用法 : 使用时先声明泛型 , 如果不声明泛型 , 则表示该类的泛型是 Object...: 指定 泛型类 的泛型为 String 类型 , 那么在该类中凡是使用到 T 类型的位置 , 必须是 String 类型 , 泛型类的 泛型声明 , 使用时在 类名后面 声明 ; /...getData2(T arg){ T data = arg; return data; } 指定泛型的方法 : 指定 泛型方法 的泛型类 , 泛型方法 的泛型声明...泛型个数 , 泛型的个数可以有很多个 * 多个泛型之间 , 使用逗号隔开 * * 泛型方法指定的泛型 T 与类中的泛型 T 没有任何关系 *
适用数据类型：数值型和标称型。 决策树的一般流程 收集数据：可以使用任何方法。 准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化。...适用数据类型：标称型数据。 朴素贝叶斯的一般过程： 收集数据：可以使用任何方法。本章使用RSS源。...适用数据类型：数值型和标称型数据。 SVM的一般流程 收集数据：可以使用任意方法。 准备数据：需要数值型数据。 分析数据：有助于可视化分隔超平面。...适用数据类型：数值型和标称型数据。 回归的一般方法 收集数据：采用任意方法收集数据。 准备数据：回归需要数值型数据，标称型数据将被转成二值型数据。...适用数据类型：数值型数据。 K均值聚类的一般流程 收集数据：使用任意方法。 准备数据：需要数值型数据来计算距离，也可以将标称型数据映射为二值型数据再用于距离计算。 分析数据：使用任意方法。
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