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PGC123

*_ 这是啥用法，代码什么意思？

*_ 这是啥用法，下面代码什么意思？a, b ,*_ = values答：python支持使用*号修饰一个变量来搜集多余的参数。例如L：a,b,*_ =1,2,3,4,5,6,7#此时 a = 1,b =2,剩下的就都存到变量_中啦_ = (3,4,5,6,7)

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wo56565

什么是面向对象中的继承？

刚才提到了银行有2种最基本的业务，存款和取款。但现实中，大部分的银行都不止这两种业务，还有很多其他的业务，比如投资窗口、办理对公业务的窗口等等。这些业务，是在最基本的银行存取款业务的基础上再添加的，所以我们可以理解成，基本的银行是只有2种业务的，然后后来的银行在保留了原有银行的业务基础上，再扩展了其他的业务。如果把基本的银行看做父类（基类），包含存款和取款2个公共方法，那么后来的银行可以看做是

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W11YA

按字典中的数值排序

目前，我正在尝试更多地了解如何利用理解。但是，我现在遇到了这个问题。我有的字典：d = {'Second': {('Carrie', 3), ('Diane', 3), ('Bob', 3)},'Third': {('Alan', 2), ('Diane', 5)},'Fourth': {('Carrie', 2), ('Alan', 5)},'First': {('Bob', 5)

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wo56565

面向对象中的封装是什么？

对于一般人来说，银行的印象就只有一排对外办公的窗口，然后有存款和取款2种基本业务。银行是一个结构非常复杂，功能非常众多的机构。但实际上，我们并不会很关心它的内部是怎样运作的，比如银行的员工是怎样数钱的，怎样记录存款，怎样开保险柜，等等。这些对于外部的人员来说，知道了可能会引起更多不必要的麻烦。所以银行只需要告诉你，你可以在这个窗口办理业务，可以存款和取款，就够了。所谓的封装，就是指把内部的

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W11YA

导入时重命名

从模块导入时，通常使用import somemodule或使用from somemodule import somefunction或from somemodule import somefunction, anotherfunction, yetanotherfunction或from somemodule import *仅当你确定要导入模块中的一切时，采用使用最后一种方式。但

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W11YA

创建和使用函数

def printMyAddress():print "Warren Sande"print "123 Main Street"print "Ottawa, Ontario, Canada"print "K2M 2E9"定义函数prìnt_.. iJlffl ( 使用}函数printMyAddress()第 1 行中，我们使用 def 关键字定义了一个函数。在函数名后面有一对

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PGC123

python元组不是不可变的对象吗，为啥可以更改其元素？

python元组不是不可变的对象吗，为啥可以更改其元素？tup = ('foo',[1,2],True)tup[1].append(3)tup('foo',[1,2,3],True)这里为啥可以添加元素？答：t元组的不可变指的是：1、元组的元素对象不可变如果元素是可变对象，那元素是可以被修改的，但是不能被替换。2、元组的长度不可变

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dreamhappy2012

几个相关系数的区别

问、几个相关系数的区别答：皮尔逊相关系数：一般用来计算两个连续型变量的相关系数。肯德尔相关系数：一个连续一个分类（最好是定序变量）斯皮尔曼相关系数：2个变量无论连续还是分类都可以，但斯皮尔曼是非参数的，会损失信息，尽量不用

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dreamhappy2012

拟合方法有哪些？

问、拟合方法有哪些？答：使用数据估计模型参数时所使用的方法：1) 最大似然估计法 • 常用方法，但有争议2) 最小二乘法 • 常用方法 • 数据需满足一定假设条件

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dreamhappy2012

高斯马尔科夫假定

问、高斯马尔科夫假定答：1. 线性于参数2. 随机抽样3. 不存在完全共线性 4. 误差的条件均值为零5. 误差的同方差性6. 误差的正态性

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W11YA

SVC和NuSVC为多元分类实现了 “one-against-one” 的方法 (Knerr et al., 1990) 如果n_class是类别的数量, 那么n_class*(n_class-1)/2分类器被重构, 而且每一个从两个类别中训练数据. 为了给其他分类器提供一致的交互,decision_function_shape选项允许聚合 “one-against-one” 分类器的结果成(n_

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W11YA

数组的属性有哪些

数组属性反映了数组本身固有的信息。通常，通过其属性访问数组允许您获取并有时设置数组的内部属性，而无需创建新数组。公开的属性是数组的核心部分，只有部分属性可以有意义地重置而无需创建新数组。有关每个属性的信息如下。以下属性包含有关数组内存布局的信息：ndarray.flags有关阵列内存布局的信息。ndarray.shape数组维度的元组。ndarray.strides遍历数组时，每个维度中的字

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W11YA

从列表创建数组

可以用 np.array 从 Python 列表创建数组：In[8]: # 整型数组:np.array([1, 4, 2, 5, 3])Out[8]: array([1, 4, 2, 5, 3])不同于 Python 列表， NumPy 要求数组必须包含同一类型的数据。如果类型不匹配， NumPy 将会向上转换（如果可行）。这里整型被转换为浮点型：In[9]: np.

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W11YA

固定类型的数组

Python 提供了几种将数据存储在有效的、固定类型的数据缓存中的选项。内置的数组（array）模块（在 Python 3.3 之后可用）可以用于创建统一类型的密集数组In[6]: import arrayL = list(range(10))A = array.array('i', L)AOut[6]: array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7

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PGC123

执行代码报错没有spark

执行代码报错没有spark答：spark 是spark2.0以后的spark程序入口，在spark-shell中默认初始化，如果不是使用spark-shell连接spark则z需要自定义spark.自定义方式如下#使用pyspark shell 的时候默认生成sc spark,可以不初始化from pyspark import SparkConf, SparkContextfrom

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PGC123

使用spark的时候提示没有'sc'怎么办？

使用spark的时候提示没有'sc'怎么办？答：sc是开发spark程序的入口，如果使用spark-shell的话可以自动生成否则需要自定义。自定义方式如下：#首先生成sc,使用pyspark shell 的时候默认生成sc可以不初始化from pyspark import SparkConf, SparkContextimport osimport time# 配置环境变量

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詹惠儿

python如何使用索引数组进行索引

使用索引数组进行索引通过使用数组作为索引，可以在numpy中完成索引。在切片的情况下，返回数组的视图或浅副本，但在索引数组中返回原始数组的副本。Numpy数组可以使用其他数组或任何其他序列进行索引，但元组除外。最后一个元素的索引为-1秒，最后为-2，依此类推。示例＃1：# Python program to demonstrate # the use of index arrays.i

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詹惠儿

为什么我们需要NumPy？

为什么我们需要NumPy？出现了一个问题，当python列表已存在时，为什么我们需要NumPy。答案是我们无法直接对两个列表的所有元素执行操作。例如，我们不能直接乘以两个列表，我们必须按元素方式进行。这就是NumPy的作用发挥作用的地方。示例＃1：# Python program to demonstrate a need of NumPy list1 = [1, 2, 3, 4 ,

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詹惠儿

如何理解结构化数组的数据类型对象

具有结构化数组的数据类型对象：数据类型对象对于创建结构化数组非常有用。结构化数组是包含不同类型数据的数组。可以在字段的帮助下访问结构化数组。字段就像指定对象的名称。在结构化数组的情况下，dtype对象也将被构造。 # Python program for demonstrating # the use of fieldsimport numpy as np # A structur

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詹惠儿

python如何展平数组

展平数组：我们可以使用展平方法将数据的副本折叠到一个维度。它接受订单参数。默认值为“C”（对于行主要顺序）。使用'F'作为列主要订单。numpy.ndarray.flatten（order ='C'）：将折叠的数组的副本返回到一个维度。# Python Program illustrating# numpy.flatten() method import numpy as geek

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