在开始学习使用Python之前，先要搭建好Python的开发环境。这时我们会面临着一些选择，Python有很多版本，我们应该选择哪个版本？是不是最新的版本就是最好的呢？...Python版本的选择 Python的安装包可以在官网下载，官网下载地址是：https://www.python.org/downloads/ 首先是Python2.x和Python3.x的选择，这是两个大版本...总的来说，从Python2.x完全迁移到Python3.x还需要一个过渡期，而在此期间它们将会并存。 了解上述情况后，你可以根据你自己的需要进行选择。...Python3.x根据不同的操作系统可以分为：Windows、Linux/Unix、MacOS和其他版本，可以根据自己的操作系统进行选择。我们日常工作学习，大多数还是以Windows为主。.../ 另外，选择什么版本也不只取决于你自己的操作系统，还要考虑到你的程序与目标客户环境的兼容性。
python的逻辑运算符:and(逻辑与),or(逻辑或),not(逻辑非). 和其它语言与[&&],或[||]，非[!]不一样，感觉有些怪。...=0) or year%400==0 判断字母 (ch>='a' and ch='a' and ch<='z') 逻辑运算具有短路的性质,可以进行一些操作，在shell命令中...=2 False >>> 22 and '333' '333' 测试运算 in运算符用于在指定的序列中查找某一值，存在返回True，否则False. >>> 6 in [1,2,6] True >>>...>>> a=68 >>> b=68 >>> c=66 >>> a is b True >>> a is not c True 选择结构 单分直格式: if 条件表达式: 语句块。...if 条件表达式： 语句块1 else： 语句块2 if (1+1==2): print('yes') yes 条件表达式后面的语句块必须向右缩进，默认4个空格，类似其它语言的
两者都是流行的编程语言，但它们各有特点，用于不同的目的。在这篇文章中，将探讨Python和VBA之间的差异，至于你适合学习哪一种语言，看你的需求。 首先，从Python和VBA的定义开始。...而VBA主要用于Microsoft Office产品中的任务自动化。如果正在寻找一种通用且可用于各种项目的语言，Python可能是更好的选择。...但是，如果需要一种专门用于在Microsoft Office中自动执行任务的语言，VBA就是你的选择。Python和VBA之间的另一个区别是语言的复杂性。...如果你正在寻找一种广泛使用、拥有大量用户和开发人员社区的通用语言，Python可能是更好的选择。...如果需要一种专门用于在Microsoft Office中自动执行任务的语言，并且具有一些基本的编程经验，VBA可能非常适合你。你的最佳选择将取决于你的个人兴趣、目标和环境。
在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。 本文还可以帮助你解答以下的面试问题: 什么是特征选择? 说出特性选择的一些好处 你知道哪些特征选择技巧?...我们能用PCA来进行特征选择吗? 前向特征选择和后向特征选择的区别是什么? 01 什么是特征选择，为何重要？ 特性选择是选择与ML模型更加一致、非冗余和更相关的基本特性的过程。...更多特征使模型变得更加复杂，并带来维度灾难（误差随着特征数量的增加而增加）。 02 特征选择方法有哪些？ 有两种常见的方法可以处理特征选择： 1、前向特征选择。...这种方法最流行的例子是 LASSO 和树型算法。 03 使用Python进行特征选择 本文将使用一个金融科技数据集，该数据集包含过去贷款申请人的数据，如信用等级、申请人收入、DTI和其他特征。...现在让我们将上面定义的特征选择器应用到的数据集中。 对于给定的数据将尝试一个非常常见的算法-逻辑回归序列特征选择器。
选择排序 是表现最稳定的排序算法之一 ，因为无论什么数据进去都是O(n2)的时间复杂度 ，所以用到它的时候，数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。...理论上讲，选择排序可能也是平时排序一般人想到的最多的排序方法了吧。 选择排序(Selection-sort) 是一种简单直观的排序算法。...一般来说，选择排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下： n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。...该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k]，将它与无序区的第1个记录R交换，使R[1…i]和R[i+1…n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区； 步骤3：n-1趟结束...insertSort(randomList) t4=time.time() print(t4-t3) 快速排序耗时：0.048868417739868164 插入排序耗时：16.25152587890625 选择排序耗时
思路 对于一串待排序的数字，假如是要升序排序，那么先在这串数字中找到最小的那一个放在第一位，然后再在剩下的数字中找到最小的放在第二位，以此类推，完成排序。 那么怎么知道哪个是最小的呢？...一般假设第一个是最小的，然后拿这个去和后面的数字进行比较，发现比它更小的，就把它们进行交换。
移除低方差的特征(Removing features with low variance) VarianceThreshold 是特征选择中的一项基本方法。它会移除所有方差不满足阈值的特征。...默认设置下，它将移除所有方差为0的特征，即那些在所有样本中数值完全相同的特征。 假设我们有一个带有布尔特征的数据集，我们要移除那些超过80%的数据都为1或0的特征。...布尔特征是伯努利随机变量，该类变量的方差为： ?...[0, 0], [1, 1], [1, 0], [1, 1]]) 果然, VarianceThreshold 移除了第一列特征，第一列中特征值为0的概率达到了
尽管内容可能有些老，但是没有关系，对于想深入Python开发的工作者，在选择GUI开发包，乃至可视化IDE方面都还有相当的借鉴意义。 Python最大的特点就在于她的快速开发功能。...作为一种胶水型语言，python几乎可以***在我们编程过程中的各个领域。这里我简单介绍一下用 python进行gui开发的一些选择。...6、MFC Windows Pywin32允许你像VC一样的形式来使用PYTHON开发win32应用。代码风格可以类似win32 sdk，也可以类似MFC，由你选择。...如果你仍不放弃vc一样的代码过程在python下，那么这就是一个不错的选择。 7、PythonCard PythonCard其实是对wxPython的再封装。...11、IronPython 如果你要想开发.net下面的应用的话，那么IronPython就是你的选择，与jython有点类似，他同样支持标准的python模块，但同样增加了对.net库的支持。
几乎很多时候，都会遇到到底该选择python还是选择java呢，很多时候，都会遇到人在讨论这个，不管是在qq群，还是在微信群。会讨论到这个话题都会有很多争论。...针对选择语言入门来说呢，python更适合打开语言的大门。...从运行效率来说，python的多线程的鸡肋，基于是无法避免的，有的时候，python的多线程还不如单线程的效率高。相对于效率来说，选择java更加合适。...四、成长 对于个人的发展成长来说，java更加适合发展，在上面的就业上，就是一个和适合的选择。python的就业来说，更少点。...很多人都会纠结这个问题，其实很简单，我们如果没有语言基础，我们选择python作为开发语言的大门，java作为晋级的语言。
算法讲解 选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。...首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。...算法代码实现 Python 3 代码实现如下，随机生成20个数，保存到列表变量list1中，通过选择排序法进行排序，然后输出排序结果： from random import randrange import...：') # 输出排序后的结果 for j in range(1,len(list1)): print(list1[j]) start = datetime.datetime.now...() #调用排序函数 Sele_sort() end = datetime.datetime.now() print ('选择排序运行所用时间：',end-start) 代码运行结果如下： ?
选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，它的基本思想是在未排序的部分中选择最小（或最大）的元素，然后将其放在已排序部分的末尾。...选择排序不同于冒泡排序，它不需要反复交换元素，因此在某些情况下可能比冒泡排序更快。本文将详细介绍选择排序的工作原理和Python实现。...选择排序的核心思想是每一轮选择一个最小的元素，并将它交换到已排序部分的末尾。这一过程持续多轮，每轮选择一个最小的元素，直到整个数组有序。 下面是一个示例，演示选择排序的过程。...22, 25, 64] 第五轮选择，最小元素为 64，交换位置后数组不变：[11, 12, 22, 25, 64] Python实现选择排序 下面是Python中的选择排序实现： def selection_sort...示例代码 下面是一个使用Python进行选择排序的示例代码： def selection_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n):
一听到选择排序的词第一反应都是要通过选择来排序，那么我们的第一反应是不是对的呢，我们接下来验证一下，了解一下它的定义。...简单选择排序：最简单的选择方法是顺序扫描序列中的元素，记住遇到的最小元素（一次扫描完毕就找到了一个最小的元素。反复扫描就能完成排序工作）。...显然就是我们理解的那个意思，每次选择出序列最小的元素依次进行排序。 解问题描述 给定一个序列，我们将如何用简单选择排序来将它排序好呢，下面将一一讲述。...此题我们是用简单选择排序来实现它，根据简单排序的定义，首先是找出序列中最小的，然后再找出第二小的（也就是除了上一次找出来的元素，从剩下的元素中找出最小的），重复去寻找直到排序完成，下面将由图示来展示这个过程...结语 方法是用到了直接选择排序算法的简单交换，也就是上述的交换两个元素的位置。这是我对简单选择排序的理解，或许还有更好的理解，我会继续研究。
一、选择排序简介 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。...选择排序每次都是去找最小(大)的元素，隐含了一种挑选的过程，所以被称为选择排序。 二、选择排序原理 选择排序的原理如下： 1....三、Python实现选择排序 # coding=utf-8 def selection_sort(array): for i in range(len(array)-1): min_index...稳定性 在选择排序中，每次都是选择未排序序列中的最小元素，交换到未排序序列的起始位置。...所以选择排序是一种不稳定的排序算法。
Java or Python？初学者的选择 ? 有部分学员过来咨询，说自己拿不定主意，是学习java呢，还是学习python？今天我就给大家说道说道，关于这两个语言的选择问题。 ...再到大数据时代，java又毫无悬念的霸屏了，Hadoop的技术圈里，java始终是焦点。 以上就足以让你选择java了。...至于python语言，现在火的不行，全宇宙都知道的编程语言，吸引了不少人的眼球，各大培训机构的标语都是大数据+python+人工智能了，这些趁热点的标语你看看就行了，别当真，当真你就输了。...如果你是开发一些小项目，小工具，小功能，python也许你是的首选，灵活、易学的特性，让人欲罢不能。但是，如果你是在做一些中大型项目，多人团队开发的项目，python就不是你的首选了。...python这样的脚本语言，都你找到工作后，再花几天的时间就能很快上手了，小孩子都能学得会的python，我相信你也可以。
/feature-selection-machine-learning-python/ 译者微博：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 Python机器学习中的特征选择 您用来训练机器学习模型的数据特征...不相关或部分相关的特征可能会对模型性能产生负面影响。 在这篇文章中，您将会了解自动特征选择技术，您可以使用scikit-learn在Python中准备机器学习(所使用的)数据。 让我们开始吧。...[Feature-Selection-For-Machine-Learning-in-Python.jpg] Python中机器学习的特征选择 Baptiste Lafontaine的照片，保留一些权利...您可以在文章"Feature selection"了解有关使用scikit-learn进行特征选择的更多信息。 机器学习的特征选择 本节列出了Python中用于机器学习的4个特征选择方案。...如果您正在寻找关于特征选择的更多信息，请参阅以下相关文章： 使用Caret R软件包进行特征选择 提高特征选择准确性并减少训练时间 特征选择介绍 使用Scikit-Learn在Python中进行特征选择
主要功能如下： 1.classification分类 2.Regression回归 3.Clustering聚类 4.Dimensionality reduction降维 5.Model selection模型选择...双向聚类 4.sklearn.covariance: Covariance Estimators 协方差估计 5.sklearn.model_selection: Model Selection 模型选择...sklearn.feature_extraction: Feature Extraction 特征抽取 12.sklearn.feature_selection: Feature Selection 特征选择...train_size: 同test_size # random_state: int - 随机种子（种子固定，实验可复现） # shuffle - 是否在分割之前对数据进行洗牌（默认True） 5.模型选择...0.0, min_impurity_split=None, class_weight=None, presort=False) """ criterion ：特征选择准则
1 特征选择的目的 机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。...Sklearn的实现是通过矩阵相乘快速得出所有特征的观测值和期望值，在计算出各特征的 χ2 值后排序进行选择。在扩大了 chi2 的在连续型变量适用范围的同时，也方便了特征选择。...，然后特征选择信息量贡献大的特征。...通过模型得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小来选择特征。常用如基于L1正则项的逻辑回归、Lighgbm特征重要性选择特征。...最后选出来的特征子集一般还要验证其实际效果。 RFE RFE递归特征消除是常见的特征选择方法。原理是递归地在剩余的特征上构建模型，使用模型判断各特征的贡献并排序后做特征选择。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Pycharm的python interpreter选择 在我装上Pycharm后，Pycharm自动使用Anaconda提供的环境，虽然Anaconda的包很全，但还是有缺少的包，当我使用pip命令安装需要的包时...，确自动安装到了python3.9的安装目录下，而且命令行运行python时只运行python3.9 而不是Anaconda里面的python.exe。...最终我终于找到了让Pycharm运行python3.9而不是Anaconda的python3.7 方法。...只需点击File，点击Settings，然后如下图 右侧箭头所指部分 选择自己想要的环境即可。我的python3.9被设置为系统环境了，我就选择系统环境即可。
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