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zxq997

有哪些组织使用Python

使用Python的组织：1）谷歌（谷歌蜘蛛和搜索引擎的组件）2）雅虎（地图）3）YouTube4）Mozilla5）Dropbox6）微软7）思科8）Spotify9）Quora

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zxq997

Python的主要功能是什么？

1）python是一种解释型语言，因此在使用python时不需要进行编译2）声明变量和类似变量时，不需要重复声明变量的类型；3）Python非常适合面向对象的编程，因为它允许类的定义以及组合和继承；4）函数是第一类对象，这意味着它们可以分配给变量，从其他函数返回并传递给函数，类也是第一类对象；5）用于许多领域，包括Web应用程序，自动化，科学建模，大数据应用程序等等。

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zxq997

我们如何用Python编写函数？

我们可以通过以下方式创建Python函数。1）用def定义函数并链接功能名称；2）传递参数并使用括号将它们括起来，使用冒号来表示结尾；3）添加所需的Python语句以供执行。

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zxq997

如何在Python中实现多线程

python主要是通过thread和threading这两个模块来实现多线程支持。python的thread模块是比较底层的模块，python的threading模块是对thread做了一些封装，可以更加方便的被使用。但是python（cpython）由于GIL的存在无法使用threading充分利用CPU资源，如果想充分发挥多核CPU的计算能力需要使用multiprocessing模块(Wi

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dreamhappy2012

k-均值聚类原理？

问、k-均值聚类原理？答：1）第一步，指定聚类数 k 值，确定聚类数的最重要的依据为组（类）内成员的商业意义；2）第二步，确定 k 个初始类中心类中心是类特征的典型代表，一般来说初始类中心可以根据经验和随机两种方式确定。 3）第三步，根据距离最近原则聚类依次计算每个样本点到 k 个中心的距离，根据最近原则，将样本点分别分配到 k 个类中；4）第四步，重新确定 k 个类中心计算

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dreamhappy2012

线性回归与方差用于解决什么问题？

问、线性回归与方差用于解决什么问题？答：用于检验单因素不同水平（>=3）时，某因变量均值是否有显著变化的情况，还可以进一步处理不同水平间的精细比较。例如不同受教育水平（假如水平数>=3）的员工绩效是否有差异，及其每种受教育水平两两间的比较。

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詹惠儿

回归模型的应用行业

应用：1.趋势线：趋势线代表一些定量数据随时间的变化（如GDP，油价等）。这些趋势通常遵循线性关系。因此，可以应用线性回归来预测未来值。然而，在其他潜在变化可能影响数据的情况下，该方法缺乏科学有效性。2.经济学：线性回归是经济学中主要的经验工具。例如，它用于预测消费支出，固定投资支出，库存投资，国家出口购买，进口支出，持有流动资产的需求，劳动力需求和劳动力供应。3.财务：资本价格资产模型使用

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詹惠儿

多元回归在python上的实现

下面给出了使用Scikit-learn在波士顿房屋定价数据集上实现多元线性回归技术。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model, metrics # load the boston dataset boston = datasets.load

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wo56565

异常处理--过滤所有包含NaN的行

from numpy import nan as NaNimport pandas as pd data = pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])print (data) # data =# 1 2 3# NaN NaN 2# NaN NaN NaN# 8 8 NaNdata =

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wo56565

重新调整index的值

import pandas as pddata = pd.DataFrame()data['ID'] = range(0,3) # data = # ID# 0 0# 1 1# 2 2data.index = range(1,len(data) 1) # data = # ID# 1 0# 2 1# 3 2

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wo56565

一个DataFrame转成numpy.array

import pandas as pdimport numpy as npmat = np.random.randn(3,4)df = pd.DataFrame(mat)df.columns = ['a','b','c','d']print(df)n = np.array(df)print(n)

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wo56565

通过numpy.array创建一个DataFrame

import pandas aspdimport numpy as np mat = np.random.randn(3,4) df = pd.DataFrame(mat) df.columns =['a','b','c','d']print(df)

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PGC123

Hadoop警告问题

问题: Hadoop警告:Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 原因:Apache提供的hadoop本地库是32位的，而在64位的服务器上就会有问题，因此需要自己编译64位的版本。解决办法:

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W11YA

R里如何按照条件删除行

按“ID”列，若某一值出现次数小于3，则该值对应的行全部删除（如ID=2，出现1次，不满足条件，该行删除；ID=1出现3次，满足条件，所有行保留）应该用什么函数？怎么编呢？数据如下：F1 Poi X1 X30 IDS2 1 35 190 1S5 4

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W11YA

回归的一般方法

(1) 收集数据：采用任意方法收集数据。(2) 准备数据：回归需要数值型数据，标称型数据将被转成二值型数据。(3) 分析数据：绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分析，在采用缩减法求得新回归系数之后，可以将新拟合线绘在图上作为对比。(4) 训练算法：找到回归系数。(5) 测试算法：使用R2或者预测值和数据的拟合度，来分析模型的效果。(6) 使用算法：使用回归，可以在

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W11YA

树回归的一般方法

(1) 收集数据：采用任意方法收集数据。(2) 准备数据：需要数值型的数据，标称型数据应该映射成二值型数据。(3) 分析数据：绘出数据的二维可视化显示结果，以字典方式生成树。(4) 训练算法：大部分时间都花费在叶节点树模型的构建上。(5) 测试算法：使用测试数据上的R2值来分析模型的效果。(6) 使用算法：使用训练出的树做预测，预测结果还可以用来做很多事情

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W11YA

函数 solve()矩阵求逆

矩阵求逆可用函数 solve()，应用 solve(a, b)运算结果是解线性方程组 ax = b，若 b 缺省，则系统默认为单位矩阵，因此可用其进行矩阵求逆，例如：> a=matrix(rnorm(16),4,4)> a[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1.6986019 0.5239738 0.2332094 0.3174184[2,] -0.2010667 1.09

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zxq997

在Python中有多少种运算符？解释一下算数运算符

在Python中，我们有7种运算符：算术运算符、关系运算符、赋值运算符、逻辑运算符、位运算符、成员运算符、身份运算符。我们有7个算术运算符，能让我们对数值进行算术运算：1.加号（），将两个值相加>>> 7 8152.减号（-），将第一个值减去第二个值>>> 7-8-13.乘号（*），将两个值相乘>>> 7*8564.除号（/），用第二个值除以第一个值>>> 7

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zxq997

设计一个函数，统计字符串中英文字母和数字各自出现的次数

def count_letter_number(string): letter_count = 0 digit_count = 0 for ch in string: if 'a'

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zxq997

设计一个函数，计算字符串中所有数字序列的和

import redef sum_num_seq(string): """ :param string: 给定一个字符串 :return: 返回里面数字序列的和 """ nums = re.compile(r'\d ') mylist = nums.findall(string) my_sum = 0 for num in m

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