集合这个概念在我们高中阶段就有所了解，毕业已多年，我们一起回顾一下几个集合相关的基本概念吧？
在实际开发过程中，我们会遇到需要将相关数据关联起来的情况，例如，处理学生的学号、姓名、年龄、成绩等信息。另外，还会遇到需要将一些能够确定的不同对象看成一个整体的情况。Python提供了字典和集合这两种数据结构来解决上述问题。这里介绍一下python集合运算相关知识。
有人提问，为什么Python有了列表list、元组tuple、字典dict这样的容器后，还要弄个集合set？
#1.经理有：曹操，刘备，孙权#技术员有：曹操，孙权，张飞， 关羽#用集合求：#1. 即是经理也是技术员的有谁？#2. 是经理，但不是技术人员的都有谁？#3. 是技术人员，但不是经理的人都有谁？#4. 张飞是经理吗？#5. 身兼一职的人都有谁？#6. 经理和技术人员共有几个人？
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 集合 ---- Python 集合 1.集合及基本操作 1.1 创建集合 1.2 利用集合去重 1.3 交集、并集、差集和补集 2.集合的常用方法 2.1 添加元素 2.2 删除元素 2.3 集合推导式 3.组合数据类型比较 ---- 1.集合及基本操作 集合类型与数学中集合的概念是一致的。它是由
因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。 在R语言中，涉及到数据去重与缺失值处理的函数一共有下面这么几个： unique distinct intersect union duplicated #布尔判断 is.na()/!is.na() #缺/非缺失值 na.rm=TRUE/FALSE #移除缺失值 na.omit(lc) #忽略缺失值 complete.
数据缺失是数据科学家在处理数据时经常遇到的问题，本文作者基于不同的情境提供了相应的数据插补解决办法。没有完美的数据插补法，但总有一款更适合当下情况。
python中的set是指一系列无序元素的集合，其中的元素都是相异的，常见的操作包括集合的并集，交集和补集等操作。 1、set的创建 格式 set_name = {value1, value2, ...} 创建空的集合 set_name = set() 注意：在创建空的集合的时候不能使用 set_name = {} 这样创建出来的是字典。 例如 animals = {'cat', 'dog'} animals_null = set() print animals, animals_null
python中的set是指一系列无序元素的集合，其中的元素都是相异的，常见的操作包括集合的并集，交集和补集等操作。
数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。这个问题在几乎所有研究中都是常见的，并且可能对可从数据得出的结论产生重大影响。
数学上，集合之间有“子集”、“超集”的关系和“交、差、并”等运算，在 Python 中也提供了完成集合运算的方法，在程序中恰当使用，可以优化程序。
college={'语文','高数','物理','体育','电路','Python'} high={'语文','数学','体育','理科','文科'} #差集运算 print(college-high) #交集运算 print(college&high) #并集运算 print(college|high) #交集的补集 去除共有的 print(college^high)
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 作者 | OSC神秘老司机 来源 | https://www.oschina.net/news/115801/use-ai-to-recover-images 近日，一段拍摄于 100 年前的老北京城影像被央视转发，在微博上火了。据了解，该视频出自一位 B 站的 UP 主大谷的游戏创作小屋。作者大谷利用 AI 技术，把一段拍摄于 1920 年的北京城黑白视频，渲染成了高清流畅的彩色视频，配以颇具地方特色的 BGM，还原了
数学上，集合之间有“子集”、“超集”的关系和“交、差、并”等运算，在 Python 中也提供了完成集合运算的方法，在程序中恰当使用，可以优化代码。
{'python3'} #输出结果，因为set是不会重复的，所以添加相同元素时，输出结果只有一个"python3"
集合（set）是一个无序不重复的序列。通常，我们使用集合来消除重复元素，或者用于测试两个序列的关系：交集、并集或差集？
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
在实际的数据处理过程中，数据缺失是一种再平常不过的现象了。缺失值的存在极大的影响了我们数据分析结果的可靠性，以至于在数据建模前我们必须对缺失值进行处理。实际的缺失值处理主要包括两个部分：即识别数据集中的缺失值和如何处理缺失。 相较于,在数据缺失处理方面提供了大量的函数和包，但未免有些冗余。而中的缺失处理则显得高效精炼。在中，不必去计较你的数据集中的缺失到底是随机缺失还是非随机缺失，你只需要用函数将缺失识别出来然后视数据集大小决定是删除还是插补就可以了。 缺失值的识别 作为最初的设计目标之一，尽可能简单的处理
数据是机器学习的燃料，数据预处理就是为机器学习模型提供好燃料，数据好，模型才能跑得更带劲。。
现实世界中的数据往往有很多缺失值。丢失值的原因可能是数据损坏或未能记录数据。在数据集的预处理过程中，丢失数据的处理非常重要，因为许多机器学习算法不支持缺失值。
内容提要：为了解决视频画面卡顿、不够顺畅等问题，视频插帧大法应运而生。英伟达提出的 Super SloMo 方法在众多方法中一骑绝尘，对于一段普通设备录制的视频，能「脑补」出高帧率慢动作视频。有了这一神器，视频制作的门槛得到进一步降低。
在WinForm中，Region可以被用来定义或裁剪控件的形状。它可以用于创建不规则的控件，如圆形、椭圆形、星型等。Region可以被用于以下场景：
再好的模型，如果没有好的数据和特征质量，那训练出来的效果也不会有所提高。数据质量对于数据分析而言是至关重要的，有时候它的意义会在某种程度上会胜过模型算法。
数据预处理的过程包括数据清洗、数据集成、数据变换和规约。获取到数据后的第一步，是要进行数据清洗，主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值。
大家好，这里是零基础学习 Python 系列，在这里我将从最基本的Python 写起，然后再慢慢涉及到高阶以及具体应用方面。我是完全自学的 Python，所以很是明白自学对于一个人的考验，所以在这里我会尽我最大的努力，把 Python 尽可能简单的表述清楚，让更多想要学习 Python 的朋友能够入门。同时写这个教程也算是对自己之前所学知识的一个巩固和提高，喜欢的朋友们可以点个关注，有问题欢迎随时和我交流。本文所有的代码编写均是Python3 版本。
11，a = 2; b = 3; 如何利用 tuple为多个变量赋值的特性用一条语句互换 a 和 b 的值？(回复关键字 python11 查看参考答案)
来源 | Towards Data Science 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文为“一个完整的机器学习项目在python中的演练”系列第三篇。主要介绍了机器学习模型性能指标评估与超参数选取两部分。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲
主题 数据预处理 一、数据清洗 主要是删除原始数据集中无关的数据、重复的数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理异常值缺失值等操作 1. 缺失值处理 主要分为3类：删除记录、数据插补、不处理 数据插补的办法： 1）均值／中位数／众数插补 2）使用固定值：将缺失的值用一个常数表示 3）最近临插补：在记录中找到与缺失样本最接近的样本来进行插补 4）回归方法：剔除缺失的记录，根据其他样本数据建立拟合模型预测缺失 5）插值法 2. 异常值处理 常用的处理办法包括： 1）删除含有异常值的记录 2
在计算机硬件中，编码（coding）是指用代码来表示各组数据资料，使其成为可利用计算机进行处理和分析的信息。代码是用来表示事物的记号，它可以用数字、字母、特殊的符号或它们之间的组合来表示。
让我们从第 4 题开始，取出 D 列全部非整数行，其实在 pandas 中可以使用.is_integer() 判断一个元素是否为整数。
例1：设U={x|x是小于9的正整数}，A={1,2,3}，B={3,4,5,6}，求看下图(补集符号打不出来)：
在python里面 set是基本数据类型的一种集合的类型，他有可变的集合（set()）和不可变的（frozenset）两种，包括集合set,集合set添加，集合删除，交集，并集，差集等一系列的操作
在Python的数据处理中，频繁用到的两大神器就是Pandas和Numpy了，熟练并花哨的使用这两个库不但能让你的据处理过程缩小代码量还能有效提高数据处理效率。不过随着Python的流行，这类Pandas和Numpy技巧文已经大量同质化，本着为地学而钻研的精神，我整理了我在数据处理过程中常用的几个小技巧。
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51265213
散列表(Hash Table)结构是字典(Dictionary)和集合(Set)的一种实现方式。散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值。在散列表上插入、删除和取用数据都非常快，但是对于查找操作来说却效率地下
1维直线、2维平面（长宽）、3维空间（长宽高 | xyz轴）、4维时空（xyz轴+时间轴）
正则表达式（re）（Regular Expression）。正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。 在python中，可以通过内置的re模块引用。 功能：
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》中分享了有关数据类型转换和冗余信息删除的两个知识点，接下来继续讲解缺失值的识别和处理办法。缺失值指的是由于人为或机器等原因导致数据记录的丢失或隐瞒，缺失值的存在一定程度上会影响后续数据分析和挖掘的结果，所以对他的处理将显得尤为重要。
概率论早期用于研究赌博中的概率事件。赌徒对于结果的判断基于直觉，但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而，赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子，每个数字出现的概率相等，都是1/6。然而，如果有两个骰子，那么出现的2到12这些数字的概率却不相同。概率论这门学科正是为了搞清楚这些矛盾背后的原理。 早期的概率论是一门混合了经验的数学学科，并没有严格的用语。因此，概率论在数学的精密架构下，显得有些异类。许多名词，如“概率”等，一定程度上是按照人们的直觉来定义的。1933年，俄国数学家Andrei N. Kol
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
会写python不难，写好却需要下一番功夫，上篇文章写了for循环的简单优化方法，原本想一鼓作气，梳理一下for循环优化的高级方法，但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识，如果了解不透彻很难达到优化的效果，因此，笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法，方便后续优化使用。
问题描述: 由于某种原因，我必须需要将某个集合的键（Key）复制一份副本。并移动到目标库
初级并 : 两个集合的并运算 , 可以推广到 有限个 / 可数个 集合的并运算 , 称为 初级并 ;
r = set([1,2,3,34,15,25,35,45,75]) 列表转化到set
今天给大家介绍密歇根州立大学Arjun Krishnan教授等人发表在Nucleic Acids Research上的一篇文章 “A flexible, interpretable, and accurate approach for imputing the expression of unmeasured genes”。虽然生物学领域中有超过200万个公开可用的人类微阵列基因表达谱，但这些谱是通过各种平台进行测量的，每个平台都覆盖一组预先定义的、有限的基因。因此，重新分析和整合这一海量数据收集的关键是通过插补未测量基因的表达，在部分测量的微阵列样品中重组整个转录组的方法。目前最先进的插补方法是针对特定平台的样本进行定制的，并依赖于基因-基因关系，不考虑目标样本的生物学背景。本文表明，为每个新的目标样本实时构建的捕获样本-样本关系 (称为样本弹性) 的稀疏回归模型，优于基于固定基因关系的模型。基于三种机器学习算法 (LASSO、k近邻和深度神经网络)、两个基因子集 (GPL96-570和LINCS) 和多个插补任务 (微阵列/RNA-seq数据集内和跨数据集) 的广泛评估表明SampleLASSO是最精确的模型。此外，本文证明了该方法的生物学可解释性：为了插补来自特定组织的一个目标样本，SampleLASSO自动利用了来自同一组织的训练样本。因此，SampleLASSO是一种简单，但强大而灵活的协调大规模基因表达数据的方法。
用来创建一个无序不重复元素的集合。可以对其进行集合的一系列操作，例如求差集、并集和补集，利用这一特性可删除重复数据、探索元素之间的关系等。此外还可以进行len操作，返回集合中元素的个数。
今天给大家介绍密歇根大学的Lana X. Garmire教授等人发表在Genome Biology上的一篇文章 “DeepImpute: an accurate, fast, and scalable deep neural network method to impute single-cell RNA-seq data” 。单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 为同时研究数万个单细胞的基因表达提供了新的机遇。本文提出了DeepImpute，一个基于深度神经网络的插补算法，它使用dropout层和损失函数来学习数据中的分布模式从而精确地插补缺失数据。总的来说，通过均方误差或皮尔逊相关系数衡量，DeepImpute比其他六种公开可用的插补方法精度更高。实验表明，DeepImpute是一个准确、快速、可扩展的插补工具，适合处理数量不断增长的scRNA-seq数据。
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51210793
今天给大家介绍华中师范大学的张晓飞教授等人发表在Bioinformatics上的一篇文章“scTSSR: gene expression recovery for single-cell RNA sequencing using two-side sparse self-representation”。单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 方法可以在单细胞层面揭示基因表达模式。由于技术缺陷，在scRNA-seq中的“dropout”事件会给基因表达矩阵增加噪声，阻碍下游分析。因此，在进行下游分析之前，恢复真实基因表达水平是很重要的。本文开发了一种称为scTSSR (scRNA-seq two-side sparse self-representation) 的插补方法来恢复scRNA-seq的基因表达。与大多数现有方法不同的是，scTSSR使用双向稀疏自表示模型并且同时利用来自相似基因和相似细胞的信息。本文还进一步利用实验证明scTSSR可以有效地捕获在单分子RNA荧光原位杂交 (smRNA FISH) 中观察到的基因的Gini系数和基因-基因的相关性。下游分析实验表明，scTSSR在恢复真实基因表达水平方面优于现有的方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
