解耦、可以独立运行、需要灵活切换 设计思路： 脚本功能分析(分步骤)和模块化分层(拆分为多模块) project login_order.py #登录下单测试用例 category.py #菜单分类测试用例
每一张表中都有学业总平均分和考试课平均分两项内容，如果想用手工的方式算出这两项内容不知道要花多久，所以我建议编写一个算法（Excel 的函数啥的本质上也是算法）计算这两项内容，下面我就以我的成绩为例讲一下用 Python...我们用 PyCharm 新建一个 Scientific 项目，项目名称和目录随便（因为是对成绩进行分类汇总，所以我就把项目叫做 GradeSummary），如图所示。 ?...今天的文章有不懂的可以后台回复“加群”，备注：小陈学Python，不备注可是会被拒绝的哦~！
今天要跟分享的是excel的分类汇总功能！ 分类汇总是excel中处理表格数据使用频率非常高的基础功能，可以胜任基础的统计汇总任务！...今天以一个案例作为主要介绍内容： 我们想要汇总出三个维度下（地区、性别、部门）的平均成绩指标。 将鼠标放在数据区域内任意一个单元格，然后选择数据——分级显示——分类汇总。...调出分类汇总菜单，在分类汇总菜单中设置要汇总的字段以及汇总方式。...（注意在执行分类汇总前要记得先对要汇总的目标字段进行排序哦（升序）） 第一个字段：地区，汇总方式选择均值，选定汇总项勾选语文、数学、英语，然后确定。...将分类字段分别设置为性别、部门，汇总类型设置为均值，选定汇总项字段勾选语文、数学、英语。
数据分类汇总与统计 前言 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。...Python作为一种高效、简洁且易于学习的编程语言，在数据分析领域展现出了强大的实力。本文将介绍如何使用Python进行数据分类汇总与统计，帮助读者更好地理解和应用数据。...例如，我们可以计算每个性别学生的平均年龄： age_mean = df.groupby('Gender')['Age'].mean() print(age_mean) 除了分类汇总和统计分析，我们还可以使用...Python提供了丰富的数据处理工具，如数据清洗、缺失值处理、异常值检测等，使得数据分析过程更加高效和准确。 总之，Python作为一种强大的数据分析工具，可以帮助我们轻松地进行数据分类汇总与统计。...输出结果如下所示： 总结 数据分类汇总与统计可以帮助人们更好地理解数据，发现数据之间的规律和趋势，从而支持更好地决策和管理。
正确率与错误率 正确率：正确分类的样本数/总样本数，accuracy 错误率：错误分类的样本数/总样本数，error 正确率+错误率=1 这两种指标最简单，也最常用 缺点 不一定能反应模型的泛化能力，...查准率与查全率 先认识几个概念 正样本/正元组：目标元组，感兴趣的元组 负样本/负元组：其他元组 对于二分类问题，模型的预测结果可以划分为：真正例 TP、假正例 FP、真负例 TN、 假负例 FN,...β>0，β度量了查全率对查准率的重要性，β=1时即为F1 β>1，查全率更重要，β<1，查准率更重要 多分类的F1 多分类没有正例负例之说，那么可以转化为多个二分类，即多个混淆矩阵，在这多个混淆矩阵上综合考虑查准率和查全率...，即多分类的F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算出查准率和查全率，再求平均，这样得到“宏查准率”，“宏查全率”和“宏F1” ?
写个web服务，可以用python、 写个服务器脚本，可以用python、 数据清洗和网络爬虫，可以用python、 做机器学习数据挖掘，可以用python等等，所以说人生苦短，我用Python。...下面的问题是数据整理中经典的分类汇总问题，各个软件，SAS、R语言甚至Excel都可以比较好地解决此问题，但Python解决此问题时，也可以做到“一剑封喉”，并体现出其独特的优势，我们先看问题： 题目：...问题比较清楚，这是一个按照“房屋类型”和“卧室个数的多少”的双条件汇总问题，即考虑在A和B两个条件下的数据分类汇总问题。...用Python的Pandas（专门进行数据处理的模块）计算，首先面临的问题是如何导入数据，并且把房屋价格里面的“$”和“,”去掉，这样才能进行计算。于是一个双条件分类汇总的问题变成了字符处理的问题。...这样我们就按要求用Python完成了该数据的整理汇总。 数据的整理汇总是进行数据分析和数据挖掘工作的前期准备，比较重要，往往占用很大一部分时间。数据清洗的能力有时候直接决定数据挖掘建模预测的成败。
A robot is located at the top-left corner of a m x n grid (marked 'Start' in the...
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法： ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。
所谓分类变量的汇总展示，就是根据分类变量对样本进行分组，然后展示每一组的分布，适合多组数据的横向比较。...对于分类变量的比较和展示，seaborn提供了多种可视化方式，而且内置了统计功能，我们只需要体用数据，就可以直接得到美观的统计图表了，非常的便利。
"分类排序时算汇总 w_fcat-outputlen = '10'. when 'S_MONEY'...."汇总显示 if p_matnr is not initial. loop at it_bseg into wa_bseg....分类排序 call function 'REUSE_ALV_HIERSEQ_LIST_DISPLAY' exporting i_callback_program
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法 ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树学习 决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间， 在这些高阶向量空间里， 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法： ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树学习 决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型， 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间， 在这些高阶向量空间里， 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。
是否需要以此字段进行分类小计" CALL METHOD lr_sort->add_sort EXPORTING columnname..."set_sort" *$*$*.....CODE_ADD_3 - End....................................3..*$*$* 分类汇总：Apply Aggregations..."Add TOTAL for COLUMN NETWR" "如果不先进行排序，则只有汇总，不会进行分类小计" TRY.
序言 ALV标准功能汇总，分类汇总，排序，过滤这些功能除了可以直接使用它的标准功能按钮之外，你也可以在程序里设定，让ALV列表第一次显示出来就已经使用了这些功能。...过滤用到类型slis_t_filter_alv，按条件把排序的字段和规则设置好，添加到一个参考slis_t_filter_alv类型的内表，在调用Function的时候把内表的值赋给it_fitler参数 分类汇总...分类汇总是汇总和排序两个功能来进行分类和汇总的。...按照排序的字段的值进行分类，对已经汇总的字段进行分类汇总。在设置排序的时候设置类型slis_t_sortinfo_alv－subtot ＝ ‘X’ 就可以了。...汇总 汇总是设置要汇总的字段的Fieldcat属性，设置slis_t_fieldcat_alv-do_sum = ‘X’。
摘要：重新整理汇总，内容包括长期必备、入门教程、练手项目、学习视频。 一、长期必备。 1. StackOverflow，是疑难解答、bug排除必备网站，任何编程问题请第一时间到此网站查找。...Awesome Python 最全的python资源，没有之一，绝对不容错过的python资源大全。 https://github.com/vinta/awesome-python 4....Awesome Python 的中文翻译 https://github.com/jobbole/awesome-python-cn 二、入门教程 1....笨方法学python，最受欢迎的python入门教程。边学边撸的教程。 2....简明python教程，简明是最大的特点 http://old.sebug.net/paper/python/ 3. python菜鸟教程。 4.
Python基础汇总 basic.py #标识符：我们自己在写代码的时候，取的名字。命名的符号。...#项目名 project name #包名 package name #模块名 .py python 文件名 #规范：1.由字母数字下划线组成，但是不能以数字开头。...字典里面数据存储的方式：key:value #2:字典里面value可以包含任何类型的数据 #3:字典里面的元素 根据逗号来进行分隔 # 4:字典里面的key必须是唯一的 # a={"class":"python...key] # print(a["score"]) #删除pop(key) 指明删除的值的key # res=a.pop("teacher") # print(res) a={"class":"python...# Python内置函数 # print input len type str int float list range # pop append insert keys split replace
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