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dreamhappy2012

字典对象怎么直接生成？

问、字典对象怎么直接生成？答：>>> dic1 = {'zhangsan':'zhangsan@126.com',... 'lisi':'lisi@163.com',... 'wangwu':'wangwu@126.com',... 'zhaoliu':'zhangliu@126.com'}

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dreamhappy2012

元组对象的拆包

问、元组对象的拆包答：>>> a=(1,2,(3,4))>>> b,c,d=a>>> b1>>> c2>>> d(3, 4)>>> >>> a=(1,2,(3,4))>>> b,c,(d1,d2)=a>>> b1>>> c2>>> d13>>> d24

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dreamhappy2012

元组对象index属性？

问、元组对象index属性：答：计算某个值第一次出现对应的索引>>> tuple1=(1,2,3,1)>>> tuple1.index(1)0如果没找到对应值则返回一个错误提示

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dreamhappy2012

元组对象count属性：计算某个值出现了多少次。

问、元组对象count属性：计算某个值出现了多少次。答：>>> tuple1=(1,2,3,1)>>> tuple1.count(1)2

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W11YA

float(x), int(x), long(x)

float(x), int(x), long(x) 浮点数、整数、长整数之间的转换In [196]: print float('13'), float(13)13.0 13.0In [197]: print int('14'), int(14)14 14In [198]: print long('15'), long(15)15 15

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zxq997

矩阵QR分解学习分享

A为m×n矩阵可以进行QR分解，A=QR，其中：Q'Q＝I，在R中可以用函数qr()进行QR分解，例如：> A=matrix(1:16,4,4)> qr(A)$qr[,1] [,2] [,3] [,4][1,] -5.4772256 -12.7801930 -2.008316e 01 -2.738613e 01[2,] 0.3651484 -3.2659863 -6.531973e

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zxq997

怎么实现矩阵里的转置

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plts=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])dates=pd.date_range('20130101',periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.rand(6,4),index=dates,columns

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W11YA

bool(x) 如果x是真则返回True，否则返回FalseIn [184]: print bool(3), bool('a')True TrueIn [185]: print bool(0), bool(''), bool(None)False False False

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W11YA

sum(sequence[, start])

sum(sequence[, start]) 对一个数字序列求和，start为起始位置，默认从0开始In [175]: sum([1,2,3,4])Out[175]: 10

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W11YA

round(number[, ndigits])

round(number[, ndigits]) 返回一个数的四舍五入值，给出ndigits则四舍五入到第n位小数In [170]: round(3.45)Out[170]: 3.0In [171]: round(3.55)Out[171]: 4.0In [172]: round(3.55345, 3)Out[172]: 3.553

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W11YA

pow(x, y[, z]) 返回x的y次幂，如果有参数z则返回幂除以z的余数（对z取模）In [166]: pow(2,3)Out[166]: 8In [167]: pow(2,3,5)Out[167]: 3

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W11YA

max(iterable[, key])

max(iterable[, key]) 返回一个序列的最大元素In [157]: max([(1,2,3), (4,5,6), (23,4,1,)], key=lambda a: a[-1])Out[157]: (4, 5, 6)In [158]: max(1,2,3,4,4,5)Out[158]: 5In [159]: max([(1,2,3), (4,5,6), (23,4,1,

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W11YA

divmod(x, y) 返回x除以y的商和余数In [143]: divmod(12, 7)Out[143]: (1, 5)

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W11YA

complex(real[, imag])

complex(real[, imag]) 生成一个复数In [135]: complex(1,3)Out[135]: (1 3j)

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W11YA

abs(x) 返回一个数字的绝对值In [18]: abs(3.14)Out[18]: 3.14In [19]: abs(-3.14)Out[19]: 3.14

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詹惠儿

如何理解python语法的多态性？

什么是多态性：多态性这个词意味着有很多形式。在编程中，多态性意味着相同的函数名称（但不同的签名）用于不同的类型。内置多态函数的示例：# Python program to demonstrate in-built poly- # morphic functions # len() being used for a string print(len("geeks")) # le

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PGC123

数据库与数据仓库的区别是什么？

数据库与数据仓库的区别答： 1）简单理解下数据仓库是多个数据库以一种方式组织起来 2）数据库强调范式，尽可能减少冗余 3）数据仓库强调查询分析的速度，优化读取操作，主要目的是快速做大量数据的查询 4）数据仓库定期写入新数据，但不覆盖原有数据，而是给数据加上时间戳标签 5）数据库采用行存储，数据仓库一般采用列

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PGC123

PCA主成分分析原理？

PCA主成分分析原理？答： 1）主成分分析是一种降维的方法 2）思想是将样本从原来的特征空间转化到新的特征空间，并且样本在新特征空间坐标轴上的投影方差尽可能大，这样就能涵盖样本最主要的信息 3）方法： a. 特征归一化 b. 求样本特征的协方差矩阵A c. 求A的特

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PGC123

数据预处理过程有哪些？

数据预处理过程有哪些？答： 1）缺失值处理：删、插 2）异常值处理 3）特征转换：时间特征sin化表示 4）标准化：最大最小标准化、z标准化等 5）归一化：对于文本或评分特征，不同样本之间可能有整体上的差异，如a文本共20个词，b文本30000个词，b文本中各个维度上的频次都很可能远远高于a文本 6）离散化：o

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PGC123

怎么做恶意刷单检测？

怎么做恶意刷单检测？答：分类问题用机器学习方法建模解决，我想到的特征有： 1）商家特征：商家历史销量、信用、产品类别、发货快递公司等 2）用户行为特征：用户信用、下单量、转化率、下单路径、浏览店铺行为、支付账号 3）环境特征（主要是避免机器刷单）：地区、ip、手机型号等 4）异常检测：ip地址经常变动、经常清空cookie信息、账号近期交易成

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