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dreamhappy2012

什么是中位数？

问、什么是中位数(median)？答：1.排序后处于中间位置上的值 50%2. 不受极端值的影响（重要）3. 主要用于顺序数据，也可用数值型数据，但不能用于分类数据4. 各变量值与中位数的离差绝对值之和最小，即

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dreamhappy2012

什么是众数？

问、什么是众数(mode)？答：1. 一组数据中出现次数最多的变量值，适合于数据量较多时使用2. 不受极端值的影响3. 一组数据可能没有众数或有几个众数4. 主要用于分类数据，也可用于顺序数据和数值型数据

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dreamhappy2012

什么是集中趋势？

问、什么是集中趋势(central tendency) 答：1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度2. 测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值4. 低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据，但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据

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W11YA

存储DataFrame

Pandas提供to.csv('filename', index = "False|True")将DataFrame写入CSV文件的功能。以下filename是您要创建的CSV文件的名称，并index告知DataFrame的索引（如果为Default）应该被覆盖。如果我们设置那么索引不会被覆盖。默认值为index，然后索引被覆盖。 index = FalseTRUE示例：import pa

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dreamhappy2012

问、元组对象的长度怎么计算？

问、元组对象的长度怎么计算？答：计算使用len()>>> tuple1=(1,2,3,1)>>> len(tuple1)4>>> tuple1.__len__()4>>> tuple2=(1,2,3,6,(4,5))>>> len(tuple2)5>>>

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W11YA

基于pheatmap包的绘制

library(pheatmap)library(RColorBrewer) setwd("D:/example/")data1

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wo56565

元组的解封装是什么？

首先我们来看解封装： >>> mytuple=3,4,5>>> mytuple (3, 4, 5) 这将 3，4，5 封装到元组 mytuple 中。现在我们将这些值解封装到变量 x，y，z 中： >>> x,y,z=mytuple >>> x y z 得到结果12.

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wo56565

怎样声明多个变量并赋值？

一共有两种方式： >>> a,b,c=3,4,5#This assigns 3, 4, and 5 to a, b, and c respectively>>> a=b=c=3#This assigns 3 to a, b, and c

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wo56565

怎样获取字典中所有键的列表？

使用 keys() 获取字典中的所有键 >>> mydict={'a':1,'b':2,'c':3,'e':5} >>> mydict.keys() dict_keys(['a', 'b', 'c', 'e'])

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wo56565

解释一下Python中的逻辑运算符

Python中有3个逻辑运算符：and，or，not。 >>> FalseandTrueFalse>>> 7>> not2==2False

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wo56565

解释一下Python中的关系运算符

关系运算符用于比较两个值。1.小于号（>> 'hi'），如果左边的值较大，则返回True。>>> 1.1+2.2>3.3True3.小于等于号（>> 3.0=），如果左边的值大于或等于右边的值，则返回Tru

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wo56565

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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wo56565

Python中的pass语句是什么？

在用Python写代码时，有时可能还没想好函数怎么写，只写了函数声明，但为了保证语法正确，必须输入一些东西，在这种情况下，我们会使用pass语句。 >>> def func(*args): pass >>>同样，break语句能让我们跳出循环。>>> for i in range(7): if i==3: breakprint(i)结果：01

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詹惠儿

什么是继承

面向对象编程的一个主要优点是重用。继承是实现同样的机制之一。在继承中，类（通常称为超类）由另一个类（通常称为子类）继承。子类为超类添加了一些属性。下面是一个示例Python程序，用于说明如何在Python中实现继承。# A Python program to demonstrate inheritance# Base or Super class. Note object in br

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詹惠儿

单行要创建单行，使用line（）方法。# import modulesfrom bokeh.plotting import figure, output_notebook, show# output to notebookoutput_notebook()# create figurep = figure(plot_width = 400, plot_height = 400)

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zxq997

决策树的结点不纯度

ID3算法原型见于J.R Quinlan的博士论文，是基础理论较为完善，使用较为广泛的决策树模型，在此基础上J.RQuinlan进行优化后，陆续推出了C4.5和C5.0决策树算法，后二者现已称为当前最流行的决策树算法，我们先从ID3开始讲起，再讨论如何从ID3逐渐优化至C4.5。为了要将表格转化为一棵树，决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法，而衡量这个“最佳”的指标叫做“不纯度”。不纯度

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zxq997

在进行大量运算时，有时候指定一个用于存放运算结果的数组是非常有用的。不同于创建临时数组，你可以用这个特性将计算结果直接写入到你期望的存储位置。所有的通用函数都可以通过 out 参数来指定计算结果的存放位置：In[24]: x = np.arange(5)y = np.empty(5)np.multiply(x, 10, out=y)print(y)[ 0. 10. 20. 30. 4

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zxq997

子模块 scipy.special 。如果你希望对你的数据进行一些更晦涩的数学计算， scipy.special 可能包含了你需要的计算函数。这些函数能列一个长长的列表，下面的代码片段展示了一些可能在统计学中用到的函数：In[21]: from scipy import specialIn[22]: # Gamma函数（广义阶乘，generalized factorials）和相关函数x

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zxq997

NumPy指数运算

NumPy 中另一个常用的运算通用函数是指数运算：In[18]: x = [1, 2, 3]print("x =", x)print("e^x =", np.exp(x))print("2^x =", np.exp2(x))print("3^x =", np.power(3, x))x = [1, 2, 3]e^x = [ 2.71828183 7.3890561 20.085536

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zxq997

NumPy 三角函数

NumPy 提供了大量好用的通用函数，其中对于数据科学家最有用的就是三角函数。首先定义一个角度数组：In[15]: theta = np.linspace(0, np.pi, 3)现在可以对这些值进行一些三角函数计算：In[16]: print("theta = ", theta)print("sin(theta) = ", np.sin(theta))print("cos(theta

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