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PGC123

spark如何使用graphframe?

spark如何使用graphframe?spark 默认的graphx是不支持python接口的，该怎么办？答：graphframe是一个基于dataframe的spark包，提供Scala与python接口官网地址：https://graphframes.github.io/graphframes/docs/_site/index.html按如下方法即可在启动的时候加载graphfr

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静态方法和类方法

from math import sqrtclass Triangle(object): def __init__(self, a, b, c): self._a = a self._b = b self._c = c @staticmethod def is_valid(a, b, c): retu

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关于@property装饰器

class Person(object): def __init__(self, name, age): self._name = name self._age = age # 访问器 - getter方法 @property def name(self): return self._name # 访问器

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wo56565

定义一个类描述平面上的点并提供移动点和计算到另一个点距离

from math import sqrtclass Point(object): def __init__(self, x=0, y=0): """初始化方法 :param x: 横坐标 :param y: 纵坐标 """ self.x = x self.y = y

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定义一个类描述数字时钟

class Clock(object): """数字时钟""" def __init__(self, hour=0, minute=0, second=0): """初始化方法 :param hour: 时 :param minute: 分 :param second: 秒 """

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如何创建和使用对象？

当我们定义好一个类之后，可以通过下面的方式来创建对象并给对象发消息。def main(): # 创建学生对象并指定姓名和年龄 stu1 = Student('骆昊', 38) # 给对象发study消息 stu1.study('Python程序设计') # 给对象发watch_av消息 stu1.watch_av() stu2 = Stud

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詹惠儿

什么数据适合支持向量机

适合支持向量机现在我们将支持向量机分类器适用于这些点。虽然可能性模型的数学细节很有趣，但我们会在其他地方阅读。相反，我们只是将scikit-learn算法视为完成上述任务的黑盒子。# import support vector classifier from sklearn.svm import SVC # "Support Vector Classifier" clf = SVC(k

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詹惠儿

特征缩放扩展的原因和位置？

特征缩放扩展的原因和位置？真实世界数据集包含大小，单位和范围变化很大的特征。当特征的尺度不相关或误导时应该执行标准化，而当尺度有意义时不应该标准化。使用欧氏距离测量的算法对幅度敏感。这里的特征缩放有助于平等地权衡所有特征。形式上，如果数据集中的某个特征与其他特征相比规模较大，则在测量欧几里德距离的算法中，这个大尺度特征变得占主导地位，需要进行标准化。特征缩放很重要的算法示例1. K

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詹惠儿

python使用解包应用程序的要点

使用解包应用程序的要点：1.用于套接字编程，以向服务器发送大量请求。2.在Django框架中用于向视图函数发送变量参数。3.有包装函数要求我们传入变量参数。4.参数的修改变得容易，但同时验证不合适，因此必须小心使用它们。# A Python program to demonstrate packing of # dictionary items using ** def fun(

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詹惠儿

python的包装和拆包

包装和拆包下面是一个显示包装和拆包的示例，这里**解包了与它一起使用的字典，并将字典中的项作为关键字参数传递给函数。所以写“fun（1，** d）”相当于写“fun（1，b = 4，c = 10）”。# A Python program to demonstrate both packing and # unpacking. # A sample python function tha

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詹惠儿

python如何解压数据

考虑内置的range（）函数，它需要单独的start和stop参数。如果它们不是单独可用的，请使用* -operator编写函数调用以从列表或元组中解压缩参数，当我们不知道需要将多少个参数传递给python函数时，我们可以使用Packing将所有参数打包到元组中# A Python program to demonstrate use # of packing # This functi

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詹惠儿

python如何压缩数据

考虑我们有一个接收四个参数的函数的情况。我们想调用这个函数，我们有一个大小为4的列表，包含函数的所有参数。如果我们只是将列表传递给函数，则调用不起作用。我们可以使用*解压缩列表，以便它的所有元素都可以作为不同的参数传递。# A sample function that takes 4 arguments # and prints the, def fun(a, b, c, d):

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詹惠儿

Python中整数的最大可能值是多少？

在Python中，整数的值不受位数的限制，可以扩展到可用内存的限制。因此，我们永远不需要任何特殊的安排来存储大数字（想象一下在C / C 中进行上述算术）。作为旁注，在Python 3中，对于所有类型的整数，只有一种类型“int”。在Python 2.7中。有两个单独的类型“int”（32位）和“long int”与Python 3.x的“int”相同，即可以存储任意大的数字。# A

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dreamhappy2012

正则表达式利用括号分组

问、正则表达式利用括号分组答：✓将区号从电话号码中分离，添加括号将在正则表达式中创建“分组”✓(\d\d\d)-(\d\d\d-\d\d\d\d)✓然后可以使用group()匹配对象方法，从一个分组中获取匹配的文本✓第一对括号是第1组。第二对括号是第2组。向group()传入整数1或2，可以取得匹配文本的不同部分。向group()方法传入0或不传入参数，将返回整个匹配的文本

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python标识符怎么理解？

python标识符怎么理解？答：标识符：标识符就是变量、常量、函数、属性、类、模块和包等由程序员定义的名字。 python标识符的命名规则：1、标识符可以由数字、字母、下划线_组成，而且不能以数字开头2、标识符区分大小写，Name 与 name 是不同的标识符3、关键字不能作为标识符4、不能使用python内置函数作为自己的标识符5、在 Python 3 中，非 - ASCI

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PGC123

贝叶斯估计的几个不足是什么？

贝叶斯估计的几个不足是什么？答;贝叶斯估计主要有一下两个不足(1)贝叶斯估计以极大似然的方法估计，极大似然的方法要求模型的形式必须准确，如果参数形式不正确，将得到错误得结论，即先验分布将影响后验分布的准确性。而多重插补所依据的是大样本渐近完整的数据的理论，在数据挖掘中的数据量都很大，先验分布将极小的影响结果，所以先验分布的对结果的影响不大。(2)贝叶斯估计仅要求知道未知参数的先验分布，没

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如何处理数据缺失值？

如何处理数据缺失值？答：1.删除含有缺失值的个案主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标，那么这个方法是最有效的。当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候，可以通过对完整的数据加权来减小偏差。把数据不完全的个案标记后，将完整的数据个案赋予不同的权重，个案的权重可以通过logistic或p

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如何判断一组数据是否服从正态分布？

如何判断一组数据是否服从正态分布？答：1当样本数N2000，Kolmogorov-Smirnov的D统计量检验正态性。把样本分布的形状和正态分布想比较，得出一个数值p，如果p小于0.05（给定显著性水平）认为数据不是来自正态分布。反之结论相反。2 观察正态概率图，如果来自正态分布，图形应该呈现一条直线。3 绘制数据条形图

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PGC123

线性回归的因素如果有相关关系，会对模型有什么影响？

线性回归的因素如果有相关关系，会对模型有什么影响？答：多重共线性指自变量问存在线性相关关系，即一个自变量可以用其他一个或几个自变量的线性表达式进行表示。若存在多重共线性，计算自变量的偏回归系数β时，矩阵不可逆，导致β存在无穷多个解或无解。解决办法：(1)逐步回归：使用逐步回归可以在一定程度上筛选存在多重共线性的自变量组合中对反应变量变异解释较大的变量，而将解释较小的变量排除在模型之外。但这

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SOM聚类算法是啥？

SOM聚类算法是啥？答：该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序，可以实现从输入空间(n维)到输出平面(2维)的降维映射，其映射具有拓扑特征保持性质,与实际的大脑处理有很强的理论联系。SOM网络包含输入层和输出层。输入层对应一个高维的输入向量，输出层由一系列组织在2维网格上的有序节点构成，输入节点与输出节点通过权重向量连接。学习过程中，找到与之距离最短的输出层单元，即获胜单元，对其

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