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Zzyh12

學(xué)習(xí)Python 第二天條件判斷與循環(huán)使用

IF條件判斷使用:根據(jù)Python的縮進規(guī)則，如果if語句判斷是True，就把縮進的兩行print語句執(zhí)行了，否則，什么也不做。也可以給if添加一個else語句，意思是，如果if判斷是False，不要執(zhí)行if的內(nèi)容，去把else執(zhí)行了.elif是else if的縮寫，完全可以有多個elif，所以if語句的完整形式就是：if : elif :

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shauna570392

lstrip('\ufeff')是什么意思?

Python lstrip() 方法用于截掉字符串左邊的空格或指定字符。lstrip()方法語法：str.lstrip([chars])chars 是指定截取的字符。這里就是把字符串左邊的'\ufeff'刪掉

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開花結(jié)果02

python:什么是有監(jiān)督學(xué)習(xí)，什么是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，這兩類的區(qū)別是什么

1. 什么是有監(jiān)督學(xué)習(xí)指對數(shù)據(jù)的若干特征與若干標(biāo)簽（類型）之間的關(guān)聯(lián)性進行建模的過程；只要模型被確定，就可以應(yīng)用到新的未知數(shù)據(jù)上。這類學(xué)習(xí)過程可以進一步分為「分類」（classification）任務(wù)和「回歸」（regression）任務(wù)。在分類任務(wù)中，標(biāo)簽都是離散值；而在回歸任務(wù)中，標(biāo)簽都是連續(xù)值。2. 什么是無監(jiān)督學(xué)習(xí)指對不帶任何標(biāo)簽的數(shù)據(jù)特征進行建模，通常被看成是一種 “讓數(shù)據(jù)自己介

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E170801110705f1

感知機對偶形式的Python代碼實現(xiàn)

'''感知機(Perceptron)1957年由Rosenblatt提出，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機的基礎(chǔ)。感知機學(xué)習(xí)算法具有簡單而易于實現(xiàn)的優(yōu)點，分為原始形式和對偶形式輸入為實例的特征向量，輸出為實例的類別，取+1和-1感知機對應(yīng)于輸入空間中將實例劃分為正負(fù)兩類的分離超平面，屬于判別模型導(dǎo)入基于誤分類的損失函數(shù)利用梯度下降法對損失函數(shù)進行極小化'''import numpy as npclass D

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shauna570392

pandas group by什么時候給列名加方括號什么時候不加

放一列作為聚合條件的時候可加可不加，如果以多列作為條件聚合，必須加如果以一個參數(shù)作為條件聚合，加不加方括號都可當(dāng)有多個列作為聚合條件時，如果不加方括號，相當(dāng)于傳入了多個參數(shù)，不符合函數(shù)規(guī)則，所以報錯了。

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shauna570392

導(dǎo)入文件報錯 no such file…..

這是因為在該路徑下沒有找到改文件如果省略完整的路徑，只寫文件名，那么需要把文件放在ipynb文件的工作路徑下就可以直接讀取了如果文件不在同一文件夾，那么就要寫完整的路徑名

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shauna570392

Python安裝包的時候報錯，could not find a version that satisfied the requirement…...

這個報錯是因為代碼寫錯了，找不到安裝的對象，遇到這個報錯檢查下拼寫的問題這里是因為把jupyter寫成了jupyer

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shauna570392

導(dǎo)入文件報錯 no such file…..

這是因為在該路徑下沒有找到改文件1、檢查路徑是否正確2、查看路徑的“/”或“\\”是否規(guī)范3、可以把文件直接放在ipynb文件的工作路徑下就可以直接讀取了

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shauna570392

object類型怎么不能直接寫50%進行比較？

把50%加上引號可以比較，但是不建議因為字符串按位比較，兩個字符串第一位字符的ascii碼誰大，字符串就大，不再比較后面的；第一個字符相同的情況下，就比第二個字符串，以此類推，結(jié)果可能不準(zhǔn)確。建議轉(zhuǎn)成數(shù)字型進行比較那么如何將object類型轉(zhuǎn)換成數(shù)值型：轉(zhuǎn)換成數(shù)值型以后就可以直接進行計算和比較了

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a1105293248

Python——Pandas中文文檔

①Pandas-Cookbook相較于《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》，本書最大的特點是所有操作都變成了分解動作，而且每步都有詳細(xì)講解。但是，書寫的有點啰嗦，而JupyterNotebook又有些錯，作者對兩者做了整合和總結(jié)。鏈接：https://pan.baidu.com/s/1MnJDBL9-Jz60yxpH5x0JqQ提取碼：wds9②《10 Minutes to pandas》鏈接：htt

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shauna570392

怎么給類添加方法

比如有一個計算器的類Calculator中，想再添加一個功能，summ2(a, b, c, d, ...)求一系列數(shù)平方和的函數(shù)除了在類的定義中添加以外，還可通過types庫的中的“MethodType”將自定義函數(shù)添加到類中添加后，原來的實例也會有這種新增加的方法

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shauna570392

pyecharts的boxplot上下邊緣怎么不是一點五倍的四分位差？

這是pyecharts自身函數(shù)的設(shè)置pyecharts的boxplot（）顯示以下5個值下邊緣（Q1），表示最小值；下四分位數(shù)（Q2），又稱“第一四分位數(shù)”，等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第25%的數(shù)字；中位數(shù)（Q3），又稱“第二四分位數(shù)”等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第50%的數(shù)字；上四分位數(shù)（Q4），又稱“第三四分位數(shù)”等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第75%的數(shù)字；上邊緣（

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PhilipLiang

返回函數(shù)

函數(shù)作為返回值高階函數(shù)除了可以接受函數(shù)作為參數(shù)外，還可以把函數(shù)作為結(jié)果值返回。我們來實現(xiàn)一個可變參數(shù)的求和。通常情況下，求和的函數(shù)是這樣定義的：但是，如果不需要立刻求和，而是在后面的代碼中，根據(jù)需要再計算怎么辦？可以不返回求和的結(jié)果，而是返回求和的函數(shù)：當(dāng)我們調(diào)用lazy_sum()時，返回的并不是求和結(jié)果，而是求和函數(shù)：調(diào)用函數(shù)f時，才真正計算求和的結(jié)果：在這個例子中，我們在函數(shù)lazy_sum

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shauna570392

Python導(dǎo)入數(shù)據(jù)報錯 object arrays can not be loaded when allow_pikle=False

可能和不同版本有關(guān)系，如果有該報錯提醒，在函數(shù)中加入這一參數(shù)就可以了 allow_pickle=True

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shauna570392

使用matplotlib畫圖時，餅圖每塊的顏色怎么設(shè)置？?

pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprop

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shauna570392

什么時候要加%matplotlib inline，什么時候不加？

在Jupyter notebook中具體作用是當(dāng)你調(diào)用matplotlib.pyplot的繪圖函數(shù)plot()進行繪圖的時候，或者生成一個figure畫布的時候，可以直接在你的python console里面生成圖像。如果不加這一句，那么在最后作圖以后需要寫plt.show()語句才能看到畫的圖形　　不加%matplotlib inline 　　加上%matplotlib inline

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shauna570392

np.random.randn() 和np.random.standard_normal() 函數(shù)有什么區(qū)別？

randn： randn(d0, d1, ..., dn)，返回shape為(d0, d1, ..., dn)的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布（均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1）的數(shù)組 standard_normal： standard_normal(size=None)，跟randn一樣，也是返回標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的數(shù)組，不同的是它的shape由size參數(shù)指定，對于多維數(shù)組，size必須是元組形式；比如運用兩個函數(shù)使用的時候

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shauna570392

numpy里如何理解軸0和軸1？

比如有個二維數(shù)組a0軸代表一個矩陣?yán)镓Q著的那一個方向，如果需要對該矩陣進行操作的話就代表對豎著的這一列進行操作，如np.max(a, axis=0),返回矩陣a每一列的最大值 1軸代表一個矩陣?yán)餀M著的那一個方向，如果需要返回它的形狀的話就是列數(shù)，如shape[1]；如果需要對該矩陣進行操作的話就代表對橫著的這一行進行操作，如np.max(a, axis=1),返回矩陣A每一行的最大值

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shauna570392

Python什么時候會有溢出的問題？

一般出現(xiàn)在整型的存儲中。比如你想用一個int類型來保存一個非常非常大的數(shù)，而這個超出了int類型所能表示的最大的數(shù)的范圍就會出現(xiàn)溢出問題。int32的取值范圍為：-2147483648 到 2147483647 即-2^31~2^31-1int64的取值范圍為：-9223372036854775808 到 9223372036854775807 即-2^63~2^63-1

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shauna570392

設(shè)置相同的隨機數(shù)種子，出來的結(jié)果是一致的嗎？

一般情況下，設(shè)置一樣的隨機數(shù)種子，生成結(jié)果的隨機數(shù)是一致的需要注意的是，不同的numpy版本，可能導(dǎo)致生成的隨機數(shù)不一致，但是相同版本的結(jié)果是一致的

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