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從今天開始不熬夜

Pandas---索引和切片

基于標簽的索引df.loc 是基于標簽的索引，必須使用數(shù)據的標簽屬性，否則會返回一個異常?；跇撕炈饕幕菊Z法 : df.loc[行索引,列索引]逗號之前是切取的行信息,逗號之后是切取的列信息只切取行信息返回所有列信息的時候,列索引和逗號可以省略只切取列信息返回所有行信息的時候,行索引和冒號不能省略,用冒號表示切取所有行.基于位置的索引df.iloc 是基于位置的索引，傳入的參數(shù)為目標區(qū)域的位

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匿名函數(shù)

Lambda函數(shù)是自定義函數(shù)的一種,專指用關鍵字” lambda”定義的無名短函數(shù)。這種函數(shù)得名于省略了用def聲明函數(shù)的標準步驟lambda函數(shù)的語法只包含一個語句，如下：lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression (表達式)簡單表達一下：lambda 形式參數(shù)(數(shù)量不限） : 函數(shù)表達式(lambda表達式匯總的參數(shù)不需要用括號括起來)

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自定義函數(shù)

封裝獨立的功能到一段代碼塊中,自定義函數(shù)的格式：def 函數(shù)名(參數(shù)1，參數(shù)2....) : 函數(shù)說明文檔代碼塊（函數(shù)要實現(xiàn)的功能） return 返回值其中，函數(shù)的參數(shù)、說明文檔和返回值不是必須要寫的,不寫不影響語法結構的完整性，具體需不需要寫，看需求而定

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當我們使用通用函數(shù)對兩個數(shù)組進行計算時，通用函數(shù)會對這兩個數(shù)組的對應元素進行計算，因此它要求這兩個數(shù)組shape相同。如果shape不同的話，會進行如下的廣播(broadcasting)處理讓所有輸入數(shù)組都向其中shape最長的數(shù)組看齊，shape中不足的部分都通過在前面加1補齊輸出數(shù)組的shape是輸入數(shù)組shape的各個軸上的最大值如果輸入數(shù)組的某個軸和輸出數(shù)組的對應軸的長度相同或者其長度為1

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列表的常用方法

列表的常用方法.pdf

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列表是Python內置可變序列之一，是包含若干元素的有序連續(xù)內存空間。列表元素放在一對中括號中，每個元素用逗號隔開，每個元素類型可以不同，沒有長度限制。當列表元素增加或刪除時，列表對象自動進行擴展或收縮內存，保證元素之間沒有縫隙（自動內存管理）。過標志性符號定義通過list函數(shù)，把其他數(shù)據類型轉換成列表列表推導式，后邊詳細講解列表推導式

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DA彎道超車

修改Jupyter Notebook默認目錄

Jupyter Notebook介紹通過網頁訪問的web應用程序，在網頁中編寫和執(zhí)行程序便于程序的遠程訪問屏蔽了不同系統(tǒng)間的顯示差異，能夠通過網頁或PPT的方式分享可以在同一個文檔中展示代碼、圖像、注釋、公式、圖形和運行結果初次安裝，默認目錄會存放在C盤用戶文件夾下，這種默認設置會非常不方便，所有可以對jupyter notebook的默認目錄進行修改。Jupyter Notebook打開方式1、

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字符串的索引和切片

python中的字符串切片語法:str[start:stop:step]注意!選取的區(qū)間屬于左閉右開型，即從"起始"位開始，到"結束"位的前一位結束（不包含結束位本身)。 [start：stop）start,stop,step都可以取負，start,stop取負數(shù)，表示位置是從右往左數(shù)的，取正整數(shù)的時候，表示位置是從左往右數(shù)的step取正整數(shù)的時候，表示邁步的方向是從左往右，取負整數(shù)，表示邁步的方

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python中的字符串特點：有序且不可變有序：跟元素值的取值沒有關系，指的是，字符串中的每個元素值都有自己的位置，位置有先后順序不可變：當一個字符串生成的時候，這個字符串中的元素值不能進行增刪改的操作.

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數(shù)據類型

python中常用的數(shù)據類型有1.數(shù)字(Numbers) : 整數(shù)(包含布爾型)，浮點數(shù), 復數(shù)2.字符串(Strings) : Uniconde字符序列, 包含在引號內3.列表(list) : 有序的值的序列4.元組(Tuples) : 有序的值的序列且不可改變5.字典(Dictionaries) : 無序的鍵值對的組合6.集合(Sets) : 無序的不含重復值的容器

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python語言最大特色是強制用空白符(white space)作為語句縮進,縮進開始的上一行代碼結尾,必有冒號":"，代碼的縮進與對齊方式很重要,同一個層級的代碼縮進方式應一致,即"對齊"，一個模塊的界限，完全是由每行的首字符在這一行的位置來決定的（而C語言是用一對花括號{}來明確的定出模塊的邊界的，與字符的位置毫無關系)，通過強制程序員們縮進（包括if，for和函數(shù)定義等所有需要使用模塊的

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Python中變量名的命名規(guī)范

1.變量名只能包含字母數(shù)字和下劃線2.變量名可以以字母和下劃線開頭,但不能以數(shù)字開頭,盡量不要用下劃線做開頭3.Python中的關鍵字和函數(shù)名不可以作為變量名使用，在jupyter notebook中關鍵字和函數(shù)名會高亮顯示4.實際工作中,變量的命名盡量能體現(xiàn)變量的性質,例如:score_class5 這個變量名說明變量被賦值的是 5班的成績

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python中的變量

什么是變量以及如何生成一個變量：簡單理解，Python中的變量名表示(指向)特定值的名稱在 Python 中，變量就是變量，它沒有類型，我們所說的"類型"是變量所指的內存中對象的類型。Python 中的變量不需要聲明。每個變量在使用前都必須賦值，變量賦值以后該變量才會被創(chuàng)建。等號“=”用來給變量賦值。等號“=”運算符左邊是一個變量名,等號“=”運算符右邊是變量指向的值。對同一個變量可以重復賦值,而

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1.K-means算法，也稱為K-平均或者K-均值，一般作為掌握聚類算法的第一個算法。2.這里的K為常數(shù)，需事先設定，通俗地說該算法是將沒有標注的 M 個樣本通過迭代的方式聚集成K個簇。3.在對樣本進行聚集的過程往往是以樣本之間的距離作為指標來劃分。K-means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。

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CDA持證人阿濤哥

Anaconda歷史版本去哪里下載？

所有版本在這個網站都可以下載--清華大學開源軟件鏡像站：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

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使用pip install imblear安裝失敗，出現(xiàn)ERROR:Cannot unpack file C:\[UsersAdministrator\AppData\

問題：使用pip install imblear安裝失敗，出現(xiàn)ERROR:Cannot unpack file C:\[UsersAdministrator\AppData\LocalTemp)pip-unpack解決方法：去cmd窗口使用如下命令：pip install imblearn --user -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-hos

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CDA持證人阿濤哥

np.random.multivariate_normal方法是做什么？

np.random.multivariate_normal方法用于根據實際情況生成一個多元正態(tài)分布矩陣multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None)在一維正太分布中，第一個參數(shù)mean就是這里的均值μ，第二個參數(shù)cov就是方差【公式Cov(X，X)=D(X)，這里只是猜測】，第三個參數(shù)size就是生成的正態(tài)

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CDA持證人阿濤哥

如何安裝fa_kit庫?

用pip install fa_kit命令安裝fa_kit庫是用于執(zhí)行因子分析的工具包，包括多因子旋轉和自動檢測要保留的組件數(shù)

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CDA持證人阿濤哥

給jupyter安裝目錄插件時報錯:Jupyter command `jupyter-contrib-nbextension` not found.

問題: 給jupyter安裝目錄插件時報錯:Jupyter command `jupyter-contrib-nbextension` not found.或者23年7月版Anaconda安裝包報錯 Jupyter command `jupyter-contrib not found.方案一：1,先卸載：分別用cmd命令，卸載之前的安裝pip uninstall jupyter_contrib_n

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jupyter notebook中Nbextensions插件功能大全

jupyter notebook中Nbextensions插件功能大全(some) LaTeX environments for Jupyter : 支持更多的Latex元素2to3 Converter : 將Python2代碼轉換為Python3代碼的工具Addbefore : 在當前單元格前加入空單元格的功能Autopep8 : 代碼格式化的工具(需要安裝autopep8包)Autosavet

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