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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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zxq997

过拟合的常用处理方式

1.增加训练数据数过拟合是由于模型学习到了数据的一些噪声特征导致，增加训练数据的量能够减少噪声的影响，让模型更多地学习数据的一般特征。利用现有数据进行扩充或许也是一个好办法。例如在图像识别中，如果没有足够的图片训练，可以把已有的图片进行旋转，拉伸，镜像，对称等，这样就可以把数据量扩大好几倍而不需要额外补充数据。一般有以下方法：从数据源头采集更多数据复制原有数据并加上随机噪声重采样根据当

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zxq997

行列式与矩阵区别？

行列式与矩阵是两个东西，他们区别是：1. 矩阵是一个表格，行数和列数可以不一样；而行列式是一个数，且行数必须等于列数。只有方阵才可以定义它的行列式，而对于长方阵不能定义它的行列式。2. 两个矩阵相等是指对应元素都相等；两个行列式相等不要求对应元素都相等，甚至阶数也可以不一样，只要运算代数和的结果一样就行了。3.两矩阵相加是将各对应元素相加；两行列式相加，是将运算结果相加，在特殊情况下(

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