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python删除重复值、排序、查找最多元素等操作

python删除重复值、排序、查找最多元素等操作 1、删除重复值、主要是列表和集合操作 2、关于排序，主要是对列表、元组、多重列表、集合以及对象排序 3、查找列表中出现最多的元素 # 删除可散列对象重复值...，按集合规则顺序排序 def delrepdata(items): return set(items) # 删除可散列对象重复值，元素显示顺序不变 def delrepdatawithnochangeorder...5), ('When', 3), ('I', 3), ('And', 2), ('see', 2), ('do', 1), ('count', 1)] # ------------对列表进行排序...# [1, 2, 3, 4] print(sorted(alist,reverse=True)) # [4, 3, 2, 1] # ------------对多重列表进行排序...sorted(alist, key=lambda x: x[2])) # [[5, 3, 4], [1, 4, 5], [4, 5, 6]] # ------------对元祖列表进行排序

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Python 机器学习：多元线性回归

1、什么是多元线性回归模型？当y值的影响因素不唯一时,采用多元线性回归模型。...收音机广告投入,报纸广告投入有关系,可以有 sales =β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper. 2、使用pandas来读取数据 pandas 是一个用于数据探索、数据分析和数据处理的python...#create a python list of feature names feature_cols = ['TV', 'Radio', 'Newspaper'] # use the list...直到这里整个的一次多元线性回归的预测就结束了。 6、改进特征的选择在之前展示的数据中，我们看到Newspaper和销量之间的线性关系竟是负关系（不用惊讶，这是随机特征抽样的结果。...依然使用我上面的代码，但只需修改下面代码中的一句即可： #create a python list of feature names feature_cols = ['TV', 'Radio', 'Newspaper

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python实现之多元函数作图

多元函数的本质是一种关系，是两个集合间一种确定的对应关系。多元函数是后续人工智能的基础，先可视化呈现，后续再学习一下求导。设D为一个非空的n 元有序数组的集合， f为某一确定的对应规则。...二元及以上的函数统称为多元函数。 #!.../usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # _ooOoo_ # o8888888o

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多元线性回归代码实现（matlab和python）

多元线性回归是一种建立多个自变量和一个因变量之间关系的模型。其原理基于多元线性回归方程，该方程可以描述因变量与多个自变量之间的线性关系。...多元线性回归方程通常采用以下形式： Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp + ε 其中，Y 是因变量，X1、X2、...、Xp 是自变量，β0、β1、β2、......回归系数是多元线性回归模型的核心参数，它们表示自变量对因变量的影响程度 matlab版本 matlab实验结果 python版本 python的实验结果可以发现即使用不同的语言，两者的结果几乎相同

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python分组排序_Python 排序分组问题

value’: 423}, {‘upclock’: 2123, ‘value’: 423}, {‘upclock’: 1234567, ‘value’: 872}] 上面是一个很简单的例子，先按照value来排序...，再按照upclock排序。...我想要这样的效果，就是默认是升序，但是第二个排序字段upclock又是降序的结果应该是这样 [{‘upclock’: 1234567, ‘value’: 123}, {‘upclock’: 1234567

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原理+代码|Python实战多元线性回归模型

其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」，争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」。...主要将分为两个部分：详细原理 Python 实战 Python 实战 Python 多元线性回归的模型的实战案例有非常多，这里虽然选用的经典的房价预测，但贵在的流程简洁完整，其中用到的精度优化方法效果拔群...在解释模型中虚拟变量的系数之前，我们先消除模型中多元共线性的影响，因为在排除共线性后，模型中的各个自变量的系数又会改变，最终的多元线性回归模型的等式又会不一样。...模型精度稍降，但消除了多元共线性后能够使模型的泛化能力提升。...那么多元共线性就「只有通过方差膨胀因子才能看的出来吗？」其实并不一定，通过结合散点图或相关稀疏矩阵和模型中自变量的系数也能看出端倪。下图是未处理多元共线性时的自变量系数。 ?

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Python排序

python排序主要用列表的sort方法和sorted函数。...sort List的方法使用采用的是混合（hybrid）排序，规模小的时候采用binary insertion，规模大的时候采用samplesort 在原位置（改变原始列表）对列表进行排序高级用法...key 键函数：指定排序的对象 reverse 布尔值：反转排序结果为true，不反转为false cmp和key经常使用Lambda表达式根据python cookbook，需要排序的时候尽量使用...sorted 内置函数对任何可迭代对象排序，返回一个新的结果列表（不改变原始对象）高级用法： sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False

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python 排序

1.插入排序插入排序是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。...4, 0, 5] 使用插入排序排序后的数组: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 2.冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序算法。...堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。...SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xd7' in file D:/PycharmProjects/python/kuaisupaixu.py on...line 3, but no encoding declared; see http://python.org/dev/peps/pep-0263/ for details 这个是编码问题需要在代码的最前面加上一行注释

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Stata&Python | 分别实现多元线性回归

受其他语言的影响，你大概能猜到 Python 会支持正则表达式，然后就去查阅文档。...对比到 Python 中该如何做呢？本文以 Stata 自带 auto.dta （1978年美国汽车数据）数据为例，对照着 Stata 的完成多元线性回归的过程，展示在 Python 中如何跑回归。....ipynb_checkpoints ├─data │ auto.dta │ ├─doc │ Stata&Python_实现多元线性回归对比.md │ ├─img │ 1-...接下来，将在 Python 中按照此流程重现。...本文演示的还仅是最简单的多元线性回归，一些复杂和前沿的计量模型， Python 中可能还没有现成的包，需要自己编写代码。

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Python机器学习的练习二：多元线性回归

我们尝试扩展以前的代码来处理多元线性回归。首先让我们看一下数据。...由于我们的梯度下降和成本函数都使用矩阵运算，所以处理多元线性回归所需的代码实际上没有变化。我们来测试一下，首先通过初始化创建适当的矩阵来传递函数。...Python的伟大之处在于它的庞大的开发者社区和丰富的开源软件。在机器学习领域，顶级Python库是scikit-learn。...本文为编译文章，作者John Wittenauer，原网址为 http://www.johnwittenauer.net/machine-learning-exercises-in-python-part

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多元线性回归

主要分享计量的多元线性回归模型及离差形式系数的求解过程，在学习完多元线性回归之后一时兴起用了一个小时在本子上写出了公式的推导，回到宿舍后为了方便npy看花费了两个小时转成了数学公式（主要是自己写的公式区分度不高...end{array}\right)+\left[\begin{array}{c} \mu_1 \\ \mu_2 \\ \vdots \\ \mu_n \end{array}\right] 于是可以得到多元线性回归方程的矩阵表示形式...于是可以得到残差的平均值为0，接下来求解多元线性回归模型的离差形式。

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多元线性回归

多元线性回归其实多元线性回归和一元线性回归的操作方法是一样的。最基本的方法是用最小二乘估计来获取回归方程中的未知参数。...多元线性回归存在的问题示例（摘自炼数成金）：已知x1，x2与y的关系服从线性回归型y=10+2x1+3x2+ε 给出自变量、因变量和误差项的实例数据，假设现在不知道回归方程中的参数，运用最小二乘法求解三个参数...岭回归岭回归主要想解决的就是多元线性回归中的共线性问题，通过一定策略选择合适的变量参与回归。

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Python 冒泡排序_python

要学习冒泡排序必须知道它的原理：冒泡排序算法的原理如下：比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。...这里面有n个数字，你要对其进行从大到小的排序的话,你就要拿相邻的两个数进行比较，如果第一个数比第二个大就交换他们的位置：第二个就和第三个比较，一直这样下去，直到最小的就会在最后面了，然后继续从第一和第二个进行比较...4,5,3,6,2,1 4,5,6,3,2,1 第4轮：4,5,6,3,2,1 5,4,6,3,2,1 5,6,4,3,2,1 第5轮：5,6,4,3,2,1 6,5,4,3,2,1 由上面可以清楚了解到一个进行了五轮排序...a_list[i] if a_list[i] < a_list[i+1]: a_list[i] = a_list[i+1] a_list[i+1] =tmp print(a_list) 这样就是冒泡排序了

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pythonwhile冒泡排序_python冒泡排序

# 冒泡法排序 ListBubbleSort.py fish_records = [18,8,7,2,3,6,1,1] # 原始排序 i=0 # 循环控制变量 compare=0 # 比较元素初始值...fish_records[j]=compare # 把临时变量里的大元素放到后面 j+=1 # 内循环控制变量加1 i+=1 # 外循环控制变量加 print(fish_records) # 打印冒泡排序结果

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Python|冒泡排序解员工排序

列入用户输入2+3，或2+3-7，代表需要按照第二项与第三项的和进行升序排序，或第2，3项的和与第7项的差进行升序排序。（注：表达式中仅允许出现：2，3，4，5，6，7，+，-这几个字符。）...，难点在于表达式的处理与员工号与处理数据的排序并输出。...排序就将编号和处理好的数据放在一起，用冒泡排序排好输出就行了。...3 python代码 incomeList = [ ['10932','张珊',15000.00 ,4000.00 ,2300.00 ,980.00 ,300.00 ,1000.00],...ass[k+1]=tmp for i in range(len(ass)): ass[i]=ass[i][0] print(','.join(ass)) 4 总结冒泡排序是最简单的排序算法

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Python-排序-冒泡排序-优化

说到算法中的排序，冒泡排序是最简单的一种排序算法了，甚至不学数据结构与算法的同学都会使用它。但是你有没有想过可以怎么优化？...第一次冒泡的过程中，第一个元素 4 被移动到下标为【3】的位置（python 列表索引从 0 开始），位置【3】就是有序部分的开始位置。...第二次冒泡的过程中，第一个元素 3 被移动到下标为【2】的位置（python 列表索引从 0 开始），位置【2】就是有序部分的开始位置。...针对排序算法，有一个重要的衡量指标，就是稳定性，这个概念是说，如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序之后，相等元素之间原有的先后顺序不变。...当然有用，因为在软件开发中，要排序的数据不单单是一个属性的数据，而是有多个属性的对象，假如对订单排序，要求金额排序，订单金额相同的情况下，按时间排序。

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Python 排序-插入排序-优化

你可以先试着自己写写代码，练习 Python 编码的能力，不能眼高手低。...0,0 insert_index = 0 while low < high-1: count +=1 mid = (low + high)//2 #python...直接插入排序是基于相邻的元素进行排序，如果说直接插入排序为步长为1 ，那么希尔排序就是先按步长为 K 来插入排序，然后在步长 K 排序的基础上再对步长 m 进行排序，当然 K 是大于 m 的，最后对步长...原地排序算法：希尔排序不借助额外的存储空间，因此是原地排序算法。...为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎冒泡排序和插入排序的时间复杂度都是O(n^2)，都是稳定的原地排序算法，为什么插入排序就这么受欢迎呢？前两篇文章有提到有序度，逆序度。

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Python-排序-选择排序-优化

选择排序的思想：将一组数据分为两部分，前面是已排序部分，后面是未排序部分，初始状态可认为位置 0 为已排序部分 (数组下标从0开始)，其余为未排序部分，每一次都从未排序部分选择一个最小元素放在已排序部分的末尾...，然后已排序部分增加一个元素，未排序部分减少一个元素，直到数据全部有序。...性能分析首先，选择排序的只需要一个变量做为交换，因此空间复杂度是O(1)，是一种原地排序算法。...其次，选择排序在未排序区间选择一个最小值，与前面的元素交换，对于值相同的元素，因为交换会破坏他们的相对公交车，因此它是一种不稳定的排序算法。...选择排序无论数据初始是何种状态，均需要在未排序元素中选择最小或最大元素与未排序序列中的首尾元素交换，因此它的最好、最坏、平均时间复杂度均为 O(n^2)。

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快速排序 Python

碎碎念念快速排序的基本思想是：首先找一个基准数，一般选第一个数或者最后一个数作为基准数，然后先把这一串数以基准数为界限分成两部分，一部分比基准数小，另一部分比基准数大。...代码 def fast(number,first,last):#从小到大排序。 if first>=last:#相同说明这小部分一排序完毕。

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Python 列表排序

image.png 文章目录一、Python sort() 和 sorted() 二、使用函数进行排序三、总结本文最先发布在： https://www.itcoder.tech/posts.../python-list-sort/ 数据排序，是使用 Python 进行工作时最普通的任务。...例如，你想要按照名字来对一列团队成员名单进行排序，或者想按照优先级来对一列项目进行排序。本文描述了如何对 Python 中的列表进行排序。...一、Python sort() 和 sorted() 在 Python 中，你可以使用内建的 list.sort()方法和 sorted()函数对列表进行排序。...number': 26, 'symbol': 'fe'}, {'name': 'Germanium', 'number': 25, 'symbol': 'ge'} ] 三、总结我们已经向你展示在 Python

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