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wo56565

题目：输出 9*9 乘法口诀表。

程序分析：分行与列考虑，共9行9列，i控制行，j控制列。# 代码for i in xrange(1, 10): for j in xrange(1, i + 1): print("%d*%d=%d" % (i, j, i * j), end=" ") print("\n")# 输出1*1=1 2*1=2 2*2=4 3*1=3 3*2=6 3*3=9

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wo56565

题目：将一个列表的数据复制到另一个列表中。

程序分析：使用列表切片# 代码a = [1,2,3]b = a[:]print(b)#输出[1, 2, 3]

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wo56565

题目：斐波那契数列。

程序分析：斐波那契数列（Fibonacci sequence），又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……。在数学上，费波那契数列是以递归的方法来定义# 代码def fib(x): if x == 1: return 1 elif x == 2: return 1 else:

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wo56565

输入某年某月某日，判断这一天是这一年的第几天？

分析：以3月5日为例，应该先把前两个月的加起来，然后再加上5天即本年的第几天，特殊情况，闰年且输入月份大于2时需考虑多加一天# 代码year = int(input ("请输入年份："))mon = int(input ("请输入月份："))day = int(input ("请输入日期："))#非闰年每月末是第几天months = (0,31,59,90,12,151,181,21

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dreamhappy2012

什么是偏自相关系数（PACF）？

问、什么是偏自相关系数（PACF）？答：滞后K阶偏自相关系数是指在给定中间k-1个随机变量Xt-1，Xt-2，Xt-k 1的条件下（剔除了中间k-1个随机变量的干扰后）， Xt-k对Xt影响的相关度量，用数学语言描述如下：其中，经过推导，ARMA(p,q) 序列的偏自相关系数为：

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dreamhappy2012

什么是自相关系数（ACF）？

问、什么是自相关系数（ACF）？答将一列数据按照滞后数拆成两列数据再对两列数据做类似相关系数的操作。如：{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10} --原始数据{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8}{x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10} –求滞后数为2的自相关系数，即求两者的“相关系数” 所以，可以理解自相关字数就是用来表达一组数据前

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dreamhappy2012

时间序列有哪些特征？

问、时间序列有哪些特征？答：序列相关性：当期的序列值和前期某个或某些序列值线性相关l 自相关系数（ACF)(全相关系数)：用来度量同一事件在不同时期之间的相关程度𝜌_ℎ=(𝑟(ℎ))/(𝑟(0))，其中r(h)为h期协方差函数，r(0)为方差l 偏自相关系数（PACF)(条件相关系数)：度量去除中间变量影响后的相关程度Xt和Xt-2通过Xt-1产生关联，PACF即为去除Xt-1的

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dreamhappy2012

时间序列分析目的是什么？

问、时间序列分析目的是什么？答：1) 确定性时序分析的目的：克服其它因素的影响，单纯测度出某一个确定性因素对序列的影响；推断出各种确定性因素彼此之间的相互作用关系及它们对序列的综合影响。2) 时间序列趋势分析目的：有些时间序列具有非常显著的趋势，我们分析的目的就是要找到序列中的这种趋势，并利用这种趋势对序列的发展作出合理的预测。

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dreamhappy2012

时间序列的分析方法有哪些?

问、时间序列的分析方法有哪些?答：时间序列依据其特征，有以下几种表现形式，并产生与之相适应的分析方法：1) 长期趋势变化：受某种基本因素的影响，数据依时间变化时表现为一种确定倾向，它按某种规则稳步地增长或下降。使用的分析方法有：移动平均法、指数平滑法、模型拟和法等。2) 季节性周期变化：受季节更替等因素影响，序列依一固定周期规则性的变化，又称商业循环。采用的方法：季节指数。3) 循环变化

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詹惠儿

使用Pickle模块有什么优点

使用Pickle模块的优点：递归对象（包含对自身的引用的对象）： Pickle跟踪它已经序列化的对象，因此以后对同一对象的引用不会再次序列化。（元帅模块为此打破了。）对象共享（对不同位置的同一对象的引用）：这类似于自引用对象; pickle存储对象一次，并确保所有其他引用指向主副本。共享对象保持共享，这对于可变对象非常重要。用户定义的类及其实例： Marshal根本不支持这些类，但是pic

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詹惠儿

如何理解Python Pickling

Python pickle模块用于序列化和反序列化Python对象结构。可以对Python中的任何对象进行pickle，以便将其保存在磁盘上。pickle做的是它在将对象写入文件之前先“序列化”对象。Pickling是一种将python对象（list，dict等）转换为字符流的方法。这个想法是这个字符流包含在另一个python脚本中重建对象所需的所有信息。# Python3 program t

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zxq997

基于Tree树的特征选取

基于树的 estimators ，可以用来计算特征的重要性，然后可以消除不相关的特征（当与 sklearn.feature_selection.SelectFromModel 等元转换器一同使用时）:>>> from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier>>> from sklearn.datasets import load_iris>

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zxq997

正则自编码器是什么

编码维数小于输入维数的欠完备自编码器可以学习数据分布最显著的特征。我们已经知道，如果赋予这类自编码器过大的容量，它就不能学到任何有用的信息。如果隐藏编码的维数允许与输入相等，或隐藏编码维数大于输入的过完备（overcomplete）情况下，会发生类似的问题。在这些情况下，即使是线性编码器和线性解码器也可以学会将输入复制到输出，而学不到任何有关数据分布的有用信息。理想情况下，根据要建模的

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W11YA

连接操作符( )

这个操作符允许我们把一个序列和另一个相同类型的序列做连接。sequence1 sequence2该表达式的结果是一个包含 sequence1 和 sequence2 的内容的新序列。

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PGC123

如何手动编译python源码为.pyc字节码文件？

如何手动编译python源码为.pyc字节码文件？答：生成.pyc使用如下代码python -m py_compile /path/to/需要生成.pyc的脚本.py #若批量处理.py文件则替换为python -m /path/to/{需要生成.pyc的脚本1,脚本2,...}.py #或者python -m /path/to/ #传入的是文件夹路径，而不是具体的文件 #也

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PGC123

如何手动将py文件优化为.pyo文件？

如何手动将py文件优化为.pyo文件？答：生成.pyo 语法如下：-O，表示优化生成.pyo字节码（这里又有“优化”两个字，得注意啦！）-OO，表示进一步移除-O选项生成的字节码文件中的文档字符串（这是在作用效果上解释的，而不是说从-O选项得到的文件去除）-m，表示导入并运行指定的模块代码可以这样写：python -O -m py_compile /path/to/需要生成.p

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dreamhappy2012

python的日期范围索引

问、python的日期范围索引答：使用pd.data_range函数可以创建指定长度的DatetimeIndex索引index=pd.date_range(“2018/04/01”，“2018/05/30”）index

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dreamhappy2012

创建一个时间序列Series

问、创建一个时间序列Series答：pandas中的时间序列指的是以时间数据为索引Series和DataFrame。创建一个时间序列Series 创建的这个时间序列Series的索引是DatetimeIndex对象。DatetimeIndex对象的每个标量值是pandas的Timestamp对象，该对象可保存频率信息， 2.38gd�6֨�*3

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dreamhappy2012

字符串和datetime数据需要怎么进行转换？

问、字符串和datetime数据需要怎么进行转换？答：在数据分析中，字符串和datetime数据需要进行转换，通过str可直接将datetime类型数据转换为字符串数据。如果需要将datetime类数据类型转换为特定的字符串数据，需要使用strftime（）%y 两位数的年份表示（00-99） %Y 四位数的年份表示（000-9999） %m 月份（

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dreamhappy2012

python的datetime创建时间数据类型有哪些？

问、python的标准库datetime可用于创建时间数据类型有哪些？答：1.datetime.date：表示日期的类2.datetime.datetime：表示日期时间的类3.datetime.time：表示时间的类4.datetime.timedelta：表示时间间隔，即两个时间点的间隔

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