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读童话的狼

在sklearn中如何对数据进行升维？

升维，意味着要加特征，为了简单一点，我们可以使用sklearn中的多项式特征。语法Init signature:PolynomialFeatures( degree=2, interaction_only=False, include_bias=True, order='C',)1234567degree=2 自变量最高的次数，默认为2，值越大，则组合出来的特征

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liting李

由于找不到vcruntime140_1.dll,无法继续执行代码

安装mysql时报错: 由于找不到vcruntime140_1.dll,无法继续执行代码解决方法: 这是缺少了动态链接库(.ddl文件), 跟mysql无关, 下载一份即可, 下载地址解压后将vcruntime140_1.dll复制到C:\Windows\System32即可注意, 32位版本的vcruntime140_1.dll需要复制到C:\Windows\SysWOW64下

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-黄纬

Power Pivot搭建多维数据模型—多维数据模型

1、多维数据模型又叫多维数据集、立方体，指的是相互间通过某种联系被关联在一起的不同类别的数据集合。多维数据模型：在咨询公司以及BI工具厂商的介绍性资料中又被称为“立方体（Cube）”，在这些资料中常以一个立体正方形的形式出现。多维数据集可以从多角度用数据全面映射某业务的实际状况。2、搭建多维数据集搭建方法：1. 明确表与表之间用于匹配的关键字段 2. 在关系图视图

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CDA持证人阿涛哥

在写Python函数时，需要注意什么?

1,定义函数时，要遵循语法规则，给函数和参数的命名要有可读性； 2,注意缩进规则，函数体中是实现函数功能的代码，前面一定要有统一的空格缩进； 3,我们用函数名() 的形式调用函数，执行函数体中的代码，用关键字 return 返回函数的结果； 4,函数体中也可以没有 return，此时系统会默认 return None。 5, 函数内部如果有 print()，只负责显示结果，不能将结果保留或

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ALEXSONG_JY

字符串操作的函数功能描述

关于字符串的操作的其他函数，及其功能描述。方法描述title()每个单词首字母大写lower()/upper()全部小写/大写capitalize()首字母大写，其余小写swapcase()反转大小写join(seq)以指定字符串作为分隔符，将 seq 中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串，相对于运算符而言，性能更佳rstrip()删除字符串字符串末尾的空格istrip()删除字符串开

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马敏11

Python有哪些常见的基本容器

1.列表#空列表a = []a##返回结果为：[]type(a)##返回结果为：lista = list ()##返回结果为：[]#含有元素的列表a = [1]a##返回结果为：[1]2.元组#空元组b=()b##返回结果为：()type(b)##返回结果为：tuple#一个元素的元组c=(1,)c##返回结果为：(1,)type(c)##返回结果为：tuple3.字典#建立空字典a={}a##返

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CDA持证人阿涛哥

Python写函数时的五个要素是什么？

1,定义函数的标识；2,函数的名字是什么；3,输入的参数；4,参数的处理过程；5, 返回的处理结果

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hcy吃猫的鱼

1.列表中元素的数据类型没有任何要求，ndarray只能有一种数据类型；2.向上转换原则：整数、小数、字符串（范围越来越大）；3.矢量：有大小，有方向的一个量；4.random.randint()中只填一个数，生成的是从0到这个数减一的范围--左闭右开；5.np.linspace()函数：# 默认是闭区间, 设置之后变成左闭右开区间；6.视图: 里面的数据是共享的, 但是形状是独立的；7. re

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shenlx

Power Query 中M函数相关定义

自定义函数（变量）：（变量名称 as 数据类型）=> ，位于Let……in 的前面。结构化数据（1）列表：{元素1，元素2，……} ，元素可以都种数据类型，可以嵌套字列表、记录、表等，通过 {序号} 引用列表中的元素，序号是列表中元素的排列序号（从0开始排列）；（2）记录：[字段1=元素1，字段2=元素2，……] ，字段名称是唯一的，字段名称可以不加“”，如加上“”，前面还需加#，元素可以是多种类

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读童话的狼

python 日期格式和字符串格式的转化

startDate = "2018-10-01"endDate = "2018-10-31"###字符转化为日期startTime = datetime.datetime.strptime(startDate, '%Y-%m-%d').time()endTime = datetime.datetime.strptime(endDate, '%Y-%m-%d').time()now = dateti

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lihui15

核对前后两期上报数据

数据字段：学校名称、学校id、实验项目名称、实验项目经费、负责人背景：全国202007月收集了，全国各个高效的科研经费数据，由于和实际不符，202008又全部重新收集了数据需求：（1）要核对前后两次收集的经费的变化，是增还是减、实验项目个数的变化，是增是减（查看每个学校），（2）对于两次修改了的学校，筛选出来。

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姚慧扬

线性回归分类1.标准线性回归2.欠拟合:从数据角度处理,对特征进行多项式变换,按照标准线性回归流程3.过拟合:从算法角度处理,有以下岭回归:L2正则lasso回归:L1正则弹性网:L1+L2求解方法:最小二乘法:解析解梯度下降法:数值解,一阶导批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降坐标轴下降法(Lasso在0处不可导,只能用这种方法求解)牛顿法:二阶导，比梯度

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Aran刘跃然

Pandas精简笔记

Pandas：-Series:一、操作：1.Series：带有名称和索引的一维数组。2.构建：pd.Series(data) / pd.Series(data ,name=' ' , index= ['']) data.index.name = ""3.提取：s.name # 提取名称s.index # 提取索引s.values # 提取值s.dtype # 提取数

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于家崎

数据分析Python——Pandas(2)

DataFrameDataFrame 是一个带有索引的二维数据结构，每列可以有自己的名字，并且可以有不同的数据类型。你可以把它想象成一个 excel 表格或者数据库中的一张表，DataFrame 是最常用的 Pandas 对象。创建在构建 DataFrame 的时候,主要有两种思路数据为字典类的格式, 是以列的方式进行组织, 字典的 key 将会作为列名,字典的值value作为列的数据.数据为列表

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隋东芝

数据库概念及分类

一、数据库概念数据库是按照一定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。数据库可以理解为分门别类陈放货物的仓库，一个仓库有多个存储货物的房间，每个房间有多个货架，每个货架有多个隔层，可存放不同的物品。数据库①可以存储千万级以上的数据量； ②可以设置约束条件来保证数据的一致性和完整性； ③可以实现多个用户同时访问、共享数据； ④可以通过设置不同用户的访问权限来保证数据的安

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CDA持证人阿涛哥

如何用Python函数写一个年龄计算器?

问:如何用Python函数写一个年龄计算器?要求：定义一个名为 calc_age 的函数 calc_age() 函数的输入为出生年份，输出为年龄在屏幕上输出 calc_age() 函数的返回值提示：直接使用当前年份 2020 减去出生年份即可。答案:def calc_age(birth_year): age = 2020 - birth_year return age print(

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shauna570392

应用程序无法运行提示0xc0000142

应用程序无法正常启动，错误代码0xc0000142，造成的原因通常是因为部分DLL文件未能被系统注册，导致动态库调用错误。解决方法：将DLL文件重新注册一遍。具体步骤：1、按win+R调出运行，输入cmd，点击确定。2、在命令提示符下输入下面命令： for %1 in (%windir%\system32\*.dll) do regsvr32.exe /s %1 回车。到屏幕滚动停止为止。（如果怕

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宋俊花

Python: SyntaxError: non-default argument follows default argument

运行代码看到这个错误，好像老师没有提到位置参数和关键字参数，自己动手查吧：Python中函数的参数依照不同的方式，可以有不同的分类，这里以“位置参数”与“关键字参数”两类进行讨论.A. 区分位置参数和关键字参数：在定义函数的时候，一般有两种方式来指定参数，比如python的内置工厂函数int(x, base=10) 就包含了两种不同的参数，第一个参数 x, 第二个参数 base, 这个参数还有个

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k_0711

基本容器--字典

字典字典(dictionary)，与列表类似，但其中元素的顺序无关，因此我们不会通过元素位置(偏移量)来访问字典。取而代之的是，每个元素拥有与之对应的互不相同的键(key)，需要通过键来访问元素。键通常是字符串，但它还可以是 Python 中其他任意的不可变类型：布尔型、整型、浮点型、元组、字符串，以及其他一些在后面的内容中会见到的类型。字典是可变的，因此我们可以增加、删除或修改其中的键值对。字典

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永洪科技

实用场景解析：那些漂亮的可视化图表都是如何做的？

数据分析越来越重要，日常工作中，我们经常会用到数据可视化，可在实际分析做图中，我们的图总是做的太丑，别人那些漂亮的图都是如何做的？又或者图表组件太多，到底该用哪一个好呢？今天我们将介绍6种可视化图表类型，并分析其适用场景，从而帮助大家快速选择，让你的可视化报表更美观。1.堆叠比对- 数据对比更清晰➤场景：产品各季度销售总额如何对比更清晰？通过柱图堆叠的形式，不仅可以根据单个指标内进行各季度数据对比

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