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列表连接
# 使用+将两个或更多个列表连接起来a_longer_list = a_list + another_listprint("Output #78: {}".format(a_longer_list))这个示例展示了如何将两个或更多个列表连接在一
如何复制一个列表
# 使用[:]复制一个列表a_new_list = a_list[:]print("Output #77: {}".format(a_new_list))这个示例展示了如何复制一个列表。如果你需要对列表进行某种操作,比如添加或删除
如何使用列表切片访问列表元素的一个子集
# 使用列表切片访问列表元素的一个子集# 从开头开始切片,可以省略第1个索引值# 一直切片到末尾,可以省略第2个索引值print("Output #73: {}".format(a_list[0:2]))print("Outp
python函数之索引值
# 使用索引值访问列表中的特定元素# [0]是第1个元素,[-1]是最后一个元素print("Output #65: {}".format(a_list[0]))print("Output #66: {}".format(a_list[1]))print("Outpu
如何创建列表
# 使用方括号创建一个列表# 用len()计算列表中元素的数量# 用max()和min()找出最大值和最小值# 用count()计算出列表中某个值出现的次数a_list = [1, 2, 3]print("Output #5
python之日期函数
Python 中包含了 datetime 模块,它提供了非常强大的功能来处理日期和时间。要想在脚本中使用 datetime 模块提供的功能,需要在脚本上方加入 from datetime import date,time,
什么是字符串
字符串是 Python 中的另一种基本数据类型。它通常是指人类可以阅读的文本,但更广泛地说,它是一个字符序列,并且字符只有在组成这个序列时才有意义。很多商业应用中都有字符串类
type函数
Python 提供一个名为 type 的函数,你可以对所有对象调用这个函数,来获得关于Python 如何处理这个对象的更多信息。如果你对一个数值变量调用这个函数,它会告诉你这个数值是整数
python内置数值之浮点数
和整数一样,浮点数(即带小数点的数)对很多商业应用来说也是非常重要的。下面是几个带有浮点数的示例:print("Output #7: {0:.3f}".format(8.3/2.7))y = 2.5*4.8print("Output #8
python内置数值之整数
Python 有好几种内置数值类型。数值类型非常有用,因为很多商业应用需要对数值进行分析和处理。Python 中最主要的 4 种数值类型是整数、浮点数、长整数和复数。
神经网络模型的优缺点
优点是模型形态极其灵活,因此在大样本的支持下,能对复杂数据,尤其是非结构化数据(例如图像、文本、语言)产生传统方法无法比拟的预测精度。但是深度神经网络模型缺点也很多,其中一
什么是神经网络模型
神经网络(Neural Networks,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统
用 Ctrl+c 停止脚本
用 Ctrl+c 停止脚本如果学会了运行脚本,那么是时候学习一下如何中断和停止 Python 脚本了。在相当多的情况下,你应该知道如何停止脚本。例如,你可能会写出死循环代码,这样脚本就
如何创建python脚本
要创建一个 Python 脚本,需执行下列步骤。(1) 打开 Spyder IDE 或一个文本编辑器(例如:Windows 系统可以使用 Notepad、Notepad++或 Sublime Text;macOS 系统可以使用 TextMate
小波变换对于聚类的优点
1.它提供了没有监控的聚类。它采用了 hat-shape 过滤,强调点密集的区域,而忽视在密集区域外的较弱的信息。这样,在原始特征空间中的密集区域成为了附近点的吸引点(attractor), 距
什么是小波变换
小波变换是一种信号处理技术,它将一个信号分解为不同频率的子波段。通过应用一维小波变换 n 次,小波模型可以应用于 n 维信号。在进行小波变换时,数据被变换以在不同的分辨率层
什么是贝叶斯信念网络
朴素贝叶斯分类假定类条件独立。即,给定样本的类标号,属性的值可以条件地相互独立。这一假定简化了计算。当假定成立时,与其它所有分类算法相比,朴素贝叶斯分类是最精确的。然而
数据清洗的目的
数据清洗是旨在消除或减少数据噪音(例如,使用平滑技术)和处理遗漏值(例如,用该属性最常出现的值,或根据统计,用最可能的值替换遗漏值)的数据预处理。尽管大部分分类算法都有处理噪音
数据分类的过程
第一步,建立一个模型,描述预定的数据类或概念集。通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。假定每个元组属于一个预定义的类,由一个称作类标号属性类标号属性的属性确定。对
如何进行类比较
1. 数据收集: 通过查询处理收集数据库中相关数据集,并将它划分成一个目标类和一个或多个对比类。2. 维相关分析:如果有多个维并且希望解析类比较,则应当在这些类上进行 5.3 节介
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