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詹惠儿

python中的内省是什么

python中的所有东西都是一个对象。Python中的每个对象都可能具有属性和方法。通过使用内省，我们可以动态地检查python对象。Code Introspection用于检查类，方法，对象，模块，关键字并获取有关它们的信息，以便我们可以使用它。内省揭示了有关程序对象的有用信息。Python是一种动态的，面向对象的编程语言，提供了巨大的内省支持。Python对内省的支持在整个语言中运行得非常广泛

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wo56565

使用生成式（推导式）语法

prices = { 'AAPL': 191.88, 'GOOG': 1186.96, 'IBM': 149.24, 'ORCL': 48.44, 'ACN': 166.89, 'FB': 208.09, 'SYMC': 21.29}# 用股票价格大于100元的股票构造一个新的字典prices2 = {key: value for ke

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dreamhappy2012

DBSCAN中的几个定义

问、DBSCAN中的几个定义答：✓ Ε邻域：给定对象半径为Ε内的区域称为该对象的Ε邻域✓ 核心对象：如果给定对象Ε邻域内的样本点数大于等于Min-points，则称该对象为核心对象✓ 直接密度可达：对于样本集合D，如果样本点q在p的Ε邻域内，并且p为核心对象，那么对象q从对象p直接密度可达✓ 密度可达：对于样本集合D，给定一串样本点p1,p2….pn，p=p1,q=pn,假如对象pi从p

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dreamhappy2012

GMM算法的优缺点

问、GMM算法的优缺点答：✓ GMMs使用均值和标准差，簇可以呈现出椭圆形而不是仅仅限制于圆形。KMeans是GMMs的一个特殊情况，是方差在所有维度上都接近于0时簇就会呈现出圆形✓ GMMs是使用概率，所以一个数据点可以属于多个簇。例如数据点X可以有百分之20的概率属于A簇，百分之80的概率属于B簇。也就是说GMMs可以支持混合属性

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dreamhappy2012

GMM算法步骤？

问、GMM算法步骤？答：✓ 首先确定聚类的数量，并随机初始化每一个聚类的高斯分布参数 ✓ 通过计算每一个点属于高斯分布的概率来进行聚类。与高斯中心越近的点越有可能属于这个类 ✓ 基于上一步数据点的概率权重，通过最大似然估计的方法计算出每一类数据点最有可能属于这一聚类的高斯参数 ✓ 基于新的高斯参数，重新估计每一点归属各类的概率，重复2,3步骤直到参数不再变化收敛为止

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W11YA

1.时间戳 --> 时间元组格式(time.struct_time) --> 日期字符串2.日期字符串 --> 时间元组格式(time.struct_time) --> 时间戳3.获取当前时间的分钟/秒4.获取整分钟/整小时时间戳

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W11YA

时间元组 --> 时间戳time.mktime(p_tuple)：p_tuple：时间元组例子：time_tuple_to_timestamp = int(time.mktime(time_str_to_tuple))print time_tuple_to_timestamp # 结果：1548820087

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W11YA

日期字符串

日期字符串 --> 时间元组time.strptime(string, format) # string：日期字符串，format：该日期字符串对应的格式化格式例子：import timetime_str_to_tuple = time.strptime("2019-01-30 11:48:07", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")print time_str_to_tupl

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W11YA

Python中的一些指令2

安装包到用户目录：pip install 包名 --user安装本地的安装包：pip install 目录|文件名卸载包：pip uninstall 包名升级包：pip install 包名 --upgrade显示包所在目录：pip show -f 包名搜索包：pip search 关键字查询可升级的包：pip list -o下载包但不安装：

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詹惠儿

如何用标签索引元素

使用Label访问元素（索引）：为了从系列访问元素，我们必须通过索引标签设置值。Series类似于固定大小的字典，您可以通过索引标签获取和设置值。使用索引标签访问单个元素# import pandas and numpy import pandas as pdimport numpy as np # creating simple arraydata = np.array(

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詹惠儿

如何理解add.data

'add（）'返回作为参数传递的x和y的总和但是它被装饰器函数包装，调用add（2,3）只会给出两个数字的总和，但是当我们调用add.data时，'add'函数是传递给装饰器函数'attach_data'作为参数，此函数返回'add'函数，其属性'data'设置为3，因此将其打印出来。# A Python example to demonstrate that # decorators ca

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詹惠儿

何时以及为何使用闭包

何时以及为何使用闭包：由于闭包用作回调函数，它们提供某种数据隐藏。这有助于我们减少全局变量的使用。当我们的代码中的函数很少时，闭包被证明是有效的方式。但是如果我们需要有很多功能，那就去上课（OOP）吧。# Python program to illustrate # closures import logging logging.basicConfig(filename='exampl

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W11YA

用if语句玩个小游戏

import randomcomptuer_win=0payer_win=0while True : payer=int(raw_input('请输入你的指令(0:石头，1：剪刀，2：布):')) comptuer=random.randint(0,2) if (payer == 1 and comptuer == 2 ) or (payer == 0 and c

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W11YA

用条件分支结构计算个人所得税

salary=float(input('本月收入:'))insurance=float(input('五险一金扣除:'))diff=salary-insurance-5000if diff

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用条件分支结构计算三角形周长和面积

import matha=int(raw_input("请输入三角形的第一条边长:"))b=int(raw_input("请输入三角形的第二条边长:"))c=int(raw_input("请输入三角形的第二条边长:"))if a b > c and a c>b and b c >a : print("三角形的周长:{}".format(a b c)) #三角形面积，已知

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wo56565

如何以就地操作方式打乱一个列表的元素？

为了达到这个目的，我们从random模块中导入shuffle()函数。 >>> from random import shuffle >>> shuffle(mylist) >>> mylist 运行结果： [3, 4, 8, 0, 5, 7, 6, 2, 1]

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wo56565

请解释使用args和*kwargs的含义

当我们不知道向函数传递多少参数时，比如我们向传递一个列表或元组，我们就使用*args。>>> def func(*args): for i in args: print(i) >>> func(3,2,1,4,7)运行结果为：32147在我们不知道该传递多少关键字参数时，使用**kwargs来收集关键字参数。>>> def func(**kwargs

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wo56565

解释一下Python中的三元运算子

不像C ，我们在Python中没有?:，但我们有这个：[on true] if [expression] else [on false]如果表达式为True，就执行[on true]中的语句。否则，就执行[on false]中的语句。下面是使用它的方法：>>> a,b=2,3>>> min=a if a>> min运行结果：2>>> print("H

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wo56565

Mysql中使用count加条件统计

使用count()函数实现条件统计的基础是对于值为NULL的记录不计数，常用的有以下三种方式，假设统计num大于200的记录select count(num > 200 or null) from a;select count(if(num > 200, 1, null)) from aselect count(case when num > 200 then 1 end) from a

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PGC123

spark的有几种部署模式，每种模式特点？

spark的有几种部署模式，每种模式特点？答：1、本地模式Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地，一般都是为了方便调试，本地模式分三类· local：只启动一个executor· local[k]:启动k个executor· local：启动跟cpu数目相同的 executor 2、st

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