数据科学专业问答社区，好文章，一字千金--CDA答疑社区

热线电话：13121318867

登录

PGC123

如何修改数组的值

用索引方式修改元素值：In[1]: x2[0, 0] = 12 x2 Out[1]: array([[12, 5, 2, 4], [ 7, 6, 8, 8], [ 1, 6, 7, 7]])请注意，和 Python 列表不同，NumPy 数组是固定类型的。这意味着当你试图将一

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

PGC123

多维数组索引

在多维数组中，可以用逗号分隔的索引元组获取元素：In[1]: x2Out[1]: array([[3, 5, 2, 4], [7, 6, 8, 8], [1, 6, 7, 7]])In[2]: x2[0, 0]Out[2]: 3In[3]: x2[2, 0]Out[3]: 1In[4]: x2[2, -1]Out[4

0.0000

0

3

0

关注作者

收藏

PGC123

numpy 数组获取单个元素

如果你熟悉 Python 的标准列表索引，那么你对 NumPy 的索引方式也不会陌生。和 Python 列表一样，在一维数组中，你也可以通过中括号指定索引获取第 i 个值（从 0 开始计数）：In[1]: x1Out[1]: array([5, 0, 3, 3, 7, 9])In[2]: x1[0]Out[2]: 5In[3]: x1[4]Out[3]: 7

28.8667

1

3

0

关注作者

收藏

詹惠儿

用Python实现Hangman游戏（3）

# If letter is already guessed if guess1 in your_word: print("You already guessed") elif len(guess1) == 1: # Appending the letters # on their place your_word.append(guess1) result =

0.0000

0

0

0

关注作者

收藏

詹惠儿

python实现康威的生命游戏（4）

1.初始化网格中的单元格。2.在模拟的每个时间步，每个在网格中的单元格（i，j），执行以下操作：一个。基于更新单元格（i，j）的值它的邻居，考虑到了边界条件。更新网格值的显示。# main() function def main(): # Command line args are in sys.argv[1], sys.a

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

詹惠儿

python实现康威的生命游戏（3）

要求numpy的：用于2D阵列（矩阵）操作。matplotlib：用于更新模拟或简单的单词以使东西移动。argparse：在代码中传递命令行参数。# Python code to implement Conway's Game Of Life import argparse import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

0.0000

0

0

0

关注作者

收藏

zxq997

如何在SPSS中选择需要分析的个案或者变量

一、问题描述我们经常要对数据库中的个案进行选择性的分析，那么我们如何利用SPSS进行数据的筛选呢？二、解决方法1、首先打开SPSS数据库，点击data-selecta2、选择第二个按条件筛选a3、按需求编辑筛选条件a4、假如我们要随机选择个案，点击第二步中的第三个按钮a5、我们还可以按照过滤变量进行选择，但是过滤变量必须是0,1编码的，最后保留的就是编

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

zxq997

数据模型问题导致Microsoft Excel无法打开工作簿

一、问题描述在Win10系统使用Office 22016专业版的用户在运行office Excel的时候弹出提示：数据模型问题导致Microsoft Excel无法打开此工作簿。请尝试重新启动Microsoft Excel 以及powerpivot无法加载此数据模型的现象。二、解决方法出现这样的情况是由于在该系统中存在office365的文件未卸载干净所引起的。步骤一：1、右键单击“

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

zxq997

Office阻止激活silverlight控件解决方案

问题描述：昨天我电脑都装了，其他都可以用，就是这个Power View不能用，是什么原因呀？a问题原因：出于安全考虑新生成的 Microsoft Office阻止激活的Silverlight控件上。除了直接安装注册表小程序的方法以外，还可以手动修改注册表具体解决方法如下：1、退出Microsoft Office 应用程序2、启动注册表编辑器中通过点击开始，键入regedit

0.0000

0

3

0

关注作者

收藏

kejiayuan0806

Python程序中文输出问题

在Python3中，对中文进行了全面的支持，但在Python2.x中需要进行相关的设置才能使用中文。否则会出现乱码。Python默认采取的ASCII编码，字母、标点和其他字符只使用一个字节来表示，但对于中文字符来说，一个字节满足不了需求。为了能在计算机中表示所有的中文字符，中文编码采用两个字节表示。如果中文编码和ASCII混合使用的话，就会导致解码错误，从而才生乱码。解决办法:交互式命令中

20.7979

1

1

0

关注作者

收藏

kejiayuan0806

KNN算法基本步骤

k-近邻算法步骤：1，计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；2，按照距离递增次序排序；3，选取与当前点距离最小的k个点；4，确定前k个点所在类别的出现频率；5，返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类

20.7979

1

3

0

关注作者

收藏

kejiayuan0806

python常用的异常机制

Python垃圾回收机制Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。1 引用计数PyObject是每个对象必有的内容，其中obrefcnt

20.7979

1

3

0

关注作者

收藏

kejiayuan0806

构成时间数列的因素

1、长期趋势（Secular Trends）由于某种根本原因的影响，客观现象在一个相当长的时间内所呈现出来的持续增加或持续减少的一种趋势和状态。例如：随着经济条件、医疗条件的发展，人口出生率有高于死亡率的趋势；随着劳动条件和手段的改善，劳动生产率有上升趋势等。2、季节趋势（Seasonal fluctuation）由于季节的转变而使时间数列发生周期性变化。这种周期性变化是以年为周期的可以预见

20.7979

1

5

0

关注作者

收藏

kejiayuan0806

jupyter notebook修改行间距

首先，安装jupyterthemes，如下：a然后，输入jt -t grade3 -lineh 300（默认为170，我这修改为300）a最后对比一下：上下图（红框内）对比行间距明显。a

0.0000

0

1

0

关注作者

收藏

kejiayuan0806

中介效应检验方法

检验中介效应是否存在，其实就是检验A到B，B到C的路径是否同时具有有显著性意义。为了讲解更有效率，我们以最简单的模型为例，进行说明，如下如所示，图中路径上的符号代表路径系数（回归系数）。a做中介效应检验的方法目前有四种：逐步回归法；系数乘积检验法；差异系数检验法和Bootstrapping。严格意义上来说，它们的分析原理都是一致的，检验W2和W3路径是否同时有意义（通畅），区别在于判断有意

0.0000

0

4

0

关注作者

收藏

kejiayuan0806

鉴于主成分分析现实含义的解释缺陷，统计学斯皮尔曼又对主成分分析进行扩展。因子分析在提取公因子时，不仅注意变量之间是否相关，而且考虑相关关系的强弱，使得提取出来的公因子不仅起到降维的作用，而且能够被很好的解释。因子分析与主成分分析是包含与扩展的关系。首先解释包含关系。如下图所示，在SPSS软件“因子分析”模块的提取菜单中，提取公因子的方法很多，其中一种就是主成分。由此可见，主成分只是因子分析的一

17.8156

1

4

0

关注作者

收藏

kejiayuan0806

时间序列的平稳性

通俗介绍四种时间序列分析法之前，需要先回顾前面介绍的一个知识点，平稳时间序列和非平稳时间序列，AR/MA/ARMA用于分析平稳时间序列，ARIMA通过差分可以用于处理非平稳时间序列。平稳时间序列和非平稳时间序列如下面两幅图所示：a左边的图是工业生产中的温度时间序列，它是围绕一个常数上下波动的，也就是计算时间序列所有数值的平均值，会等于这个常数。工业生产中对液面、压力、温度的控制过程；某地

20.7979

1

2

0

关注作者

收藏

kejiayuan0806

偏相关分析系数

在实际生活中，一个事物的变化往往会受到多个事物的影响，而非完全的二元相关关系，因此这就使得二元变量相关系数不能真真反映两个变量间的线性相关程度。那么当两个变量的取值受到其它变量影响时，可以利用偏相关分析对其它变量进行控制，以输出控制其它变量影响后的相关系数，这就是偏相关分析过程。偏相关分析就是在分析两个变量之间的线性相关关系时控制可能对其产生影响的变量，以便于使分析结果更准确可靠。偏相关分析也

0.0000

0

2

0

关注作者

收藏

PGC123

ipython 控制异常功能的魔法函数%xmode

代码开发和数据分析经常需要一些试错，而 IPython 包含了一系列提高这一流程效率的工具。这一节将先简要介绍一些控制 Python 异常报告的选项，然后探索调试代码中错误的工具大多数时候，当一个 Python 脚本未执行通过时，会抛出一个异常。当解释器捕获到这些异常中的一个时，可以在轨迹追溯（traceback）中找到引起这个错误的原因。利用 %xmode 魔法函数，IPython

0.0000

0

4

0

关注作者

收藏

W11YA

在 Python 3 中可以给函数对象附加注解信息 —— 与函数的参数和结果相关的任意的用户自定义的数据。Python为声明注解提供了特殊的语法，但是，它自身不做任何事情。注解完全是可选的，并且，出现的时候只是直接附加到函数对象的 __annotations__ 属性以供其他用户使用。参数可以在参数名称后面带有 “: expression” 形式的注解。任何参数都可以具有注解，即使是 *args

17.8156

1

1

0

关注作者

收藏

<1…276277278…404>

CDA考试动态

CDA报考指南