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詹惠儿

numpy一元数组运算符

一元运算符：许多一元运算是作为ndarray类的方法提供的。这包括sum，min，max等。这些函数也可以通过设置轴参数按行或列方式应用。# Python program to demonstrate# unary operators in numpyimport numpy as np arr = np.array([[1, 5, 6], [4, 7, 2], [3, 1, 9]]

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numpy单数组操作

NumPy中提供了许多内置算术函数。单个数组的操作：我们可以使用重载的算术运算符对数组进行元素操作以创建新数组。在 =， - =，* =运算符的情况下，修改现有数组。# Python program to demonstrate# basic operations on single arrayimport numpy as np a = np.array([1, 2, 5, 3])

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python的数组索引

了解数组索引的基础知识对于分析和操作数组对象非常重要。NumPy提供了许多方法来进行数组索引。切片：就像python中的列表一样，可以对NumPy数组进行切片。由于数组可以是多维的，因此您需要为数组的每个维指定一个切片。整数数组索引：在此方法中，传递列表以便为每个维度建立索引。完成对应元素的一对一映射以构造新的任意数组。布尔数组索引：当我们想从数组中选择满足某些条件的元素时，使用此方法。#

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numpy中如何创建数组

有多种方法可以在NumPy中创建数组。例如，您可以使用数组函数从常规Python 列表或元组创建数组。结果数组的类型是从序列中元素的类型推导出来的。通常，数组的元素最初是未知的，但其大小是已知的。因此，NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。这些最小化了增长阵列的必要性，这是一项昂贵的操作例如： np.zeros，np.ones，np.full，np.empty等。为了创

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Numpy中的N维数组

Numpy中的数组是一个元素表（通常是数字），它们都是相同的类型，由正整数元组索引。在Numpy中，数组的维数被称为数组的等级。沿每个维度给出数组大小的整数元组称为数组的形状。Numpy中的数组类称为ndarray。Numpy数组中的元素可以使用方括号访问，并且可以使用嵌套的Python列表进行初始化。示例：[[1,2,3]， [4,2,5]]这里，rank = 2（因为它是

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分类器如何分类？

当遇到构建文本分类器的需要时，首先要问的问题是当前有多少训练数据可用？没有？很少？非常多？或者是巨额，每天都在增长？通常，在实际应用中部署机器学习分类器的最大实际挑战之一是创建或获取足够的训练数据。对于许多问题和算法，需要来自每个类的数百或数千个示例来生成高性能分类器，并且许多现实世界上下文涉及大量类别。我们最初会假设需要尽快分类; 如果有很多时间可用于实现，那么大部分时间可能用于组装数据资源。

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随机森林的优缺点

随机森林的利弊优点如下：它对相关预测变量具有鲁棒性。它用于解决回归和分类问题。它也可以用于解决无监督的ML问题。它可以处理数千个输入变量而无需变量选择。它可以用作使用其变量重要性图的特征选择工具。它以有效的方式内部处理缺失的数据。缺点如下：随机森林模型很难解释。它倾向于返回超出训练数据范围的观察的不稳定预测。例如，训练数据包含两个变量x和y。 x变量的范围是30到70.如果测

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如何理解联结表的外键

例子这是我们的图表水果店数据库显示了之间的关系水果桌子和单位表。a链接两个表的黑线表示外键。该单元ID 在球场上水果 table是一个外键单元ID在球场上单位表。因此，我们插入的值Fruit.UnitId 必须对应于中的值 Units.UnitId。这使得Fruit.UnitId 引用该记录的其他列中的数据（即具有相应记录的记录）单元ID）。数据所以如果我们的水果

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python如何组合切片？

由于列表切片本身就是列表，我们可以简单地将它们组合在一起。以下是一些可用于组合不同列表的方法。比如说，我们有以下列表和两个列表切片。list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]list1 = list[:3] # [1, 2, 3]list2 = list[4:] # [5, 6]组合它们的一种方法是使用运算符，它将创建一个新列表，其中第一个列表的元素后跟第二个列表的元素。例

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python中的数学函数（3）

5. copysign（a，b）： - 此函数返回值为“a”但带有“b”符号的数字。返回的值是float类型。6. gcd（）： - 此函数用于计算其参数中提到的2个数字的最大公约数。此函数适用于python 3.5及更高版本# Python code to demonstrate the working of # copysign() and gcd() # importing "ma

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python中的数学函数（2）

3. fabs（）： - 此函数返回数字的绝对值。4. factorial（）： - 此函数返回数字的阶乘。如果数字不是整数，则会显示错误消息# Python code to demonstrate the working of # fabs() and factorial() # importing "math" for mathematical operations import

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Python中的数学函数（1）

在python中，可以通过导入名为“math”的模块轻松执行许多数学运算，该模块定义了使我们的任务更容易的各种函数。1. ceil（）： - 此函数返回大于数字的最小整数值。如果number已经是整数，则返回相同的数字。2. floor（）： - 此函数返回小于数字的最大整数值。如果number已经是整数，则返回相同的数字。# Python code to demonstrate the

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python的built-in模块

# importing built-in module math import math # using square root(sqrt) function contained # in math module print math.sqrt(25) # using pi function contained in math module print math.pi # 2

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python如何在没有换行的情况下输出

默认情况下，python的print（）函数以换行符结束。具有C / C 背景的程序员可能想知道如何在没有换行的情况下进行打印。Python的print（）函数带有一个名为'end'的参数。默认情况下，此参数的值为'\ n'，即换行符。您可以使用此参数结束包含任何字符/字符串的print语句。# This Python program must be run with# Python 3

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朴素贝叶斯的用法

a中国类以一定的概率为五个术语属性（多项式）或六个二元属性（伯努利）中的每一个生成值，与其他属性的值无关。事实上，中国的一个文件包含了台北这个术语，这个事实并不会使它更可能或更不可能包含北京。实际上，条件独立性假设不适用于文本数据。条款是有条件地依赖于对方。但正如我们稍后将讨论的那样，尽管有条件独立性假设，NB模型表现良好。即使假设条件独立，如果我们假设k文档中每个位置的概率分布不同，我们仍

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主成分分析

第1步：导入库# importing required librariesimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd第2步：导入数据集导入数据集并将数据集分发到X和y组件以进行数据分析。# importing or loading the datasetdataset = pd.read

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实体类型间的关联

关系类型表示实体类型之间的关联。例如，“注册”是实体类型Student和Course之间存在的关系类型。在ER图中，关系类型由菱形表示，并将实体与线连接。a一组相同类型的关系称为关系集。以下关系集描述S1在C2中登记，S2登记在C1中并且S3登记在C3中。a关系集的程度：参与关系集的不同实体集的数量被称为关系集的程度。一元关系 -当只有一个实体集参与关系时，该关系称为一元关系

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mysql查看当前状态

通过MySQL Workbench的Server Status屏幕查看服务器的当前状态的步骤：1. 要显示服务器状态屏幕上，单击Server Status上管理标签：a2. 看到类似于此的屏幕：a3. “服务器状态”屏幕显示服务器功能，服务器目录，SSL，身份验证，连接名称等信息。它还提供有关连接，流量，负载等信息。上面的屏幕截图显示服务器正在运行。如果服务器没有运行，那么服

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excel提示重复打开

问题描述：只打开一个excel文件，却提示：该表格已打开，重新执行打开操作会造成前面所做的更改被放弃，是否重新打开...... 解决办法：1. 检查是否有打开的应用程序被隐藏，彻底清理垃圾\注册表文件；2. 先用杀毒软件杀宏病毒，还是不行再电脑杀毒；3. 以上方法都不行时，就重装excel系统，重新启动excel。

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常见统计分析方法（2）

另外需要注意的是，散点图上的异常值非常重要。例如，外围数据点可能代表公司最关键的供应商或最畅销产品的输入。但是，回归线的性质通常会让你忽略这些异常值。3. 假设检验假设检验是数理统计学中根据一定的假设条件，由样本推及总体的一种统计分析方法。主要是针对问题的需要对所研究的总体提出某种假设。通常，比较两个统计数据集，或者将通过采样获得的数据集与来自理想化模型的合成数据集进行比较。针对两个

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