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PGC123

np.c_是啥意思？

在网上看代码的时候看到np.c_[......],这个是什么用法呢？np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等。np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等。例如：a = np.random.randint(1,high=20,size=(4,5))a## array([[ 8, 16, 3, 13, 4], [16, 1

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“一切皆为对象，一切皆为对象的引用”啥意思？

“一切皆为对象，一切皆为对象的引用”这句话在python中比较重要，啥意思呢？首先在python中所有的具体数据都是对象，比如5就是一个int对象、‘a’是字符串对象，定义一个函数则函数也会是一个可调用的对象。一切皆为对象的引用是指当我们定义一个变量并将一个值赋给这个变量，则此时变量便是该对象的一个引用。a = 5# 5 为整数对象，a则是5这个整数对象的一个引用

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PGC123

python中的不可变数据类型

python中的数据类型分为可变与不可变两种类型，不可变的有数字、字符串、元组；可变的有列表、字典。不可变对象一旦创建，其值就不可以改变了，不可变对象只能被创建和删除（del或者被‘垃圾回收’）。如果想要对指向不可变数据类型的变量再次赋值，则python解释器会在内存中创建新的对象指向变量而不是改变原来的对象。a = 5print(id(a))#94562099482920a = 6

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wangjuju123

跳出循环 -break

通常，循环会不断地执行代码块，直到条件为假或使用完序列中的所有元素。但在有些情况下，你可能想中断循环、开始新迭代（进入“下一轮”代码块执行流程）或直接结束循环。要结束（跳出）循环，可使用break。假设你要找出小于100的大平方值（整数与自己相乘的结果），可从100开始向下迭代。找到一个平方值后，无需再迭代，因此直接跳出循环。 from math import sqrt for n i

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wangjuju123

要遍历字典的所有关键字，可像遍历序列那样使用普通的for语句。 d = {'x': 1, 'y': 2, 'z': 3} for key in d: print(key, 'corresponds to', d[key]) 也可使用keys等字典方法来获取所有的键。如果只对值感兴趣，可使用d.values。你可能还记得，d.items以元组的方式返回键值对。for循环的优点之一是

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wangjuju123

while语句非常灵活，可用于在条件为真时反复执行代码块。这在通常情况下很好，但有时候你可能想根据需要进行定制。一种这样的需求是为序列（或其他可迭代对象）中每个元素执行代码块。注意基本上，可迭代对象是可使用for循环进行遍历的对象。第9章将详细介绍可迭代对象和迭代器。就目前而言，只需将可迭代对象视为序列即可。为此，可使用for语句： words = ['this', 'is', '

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wangjuju123

为避免前述示例所示的繁琐代码，能够像下面这样做很有帮助： x = 1 while x

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wangjuju123

代码块嵌套

下面穿插点额外的内容。你可将if语句放在其他if语句块中，如下所示： name = input('What is your name? ') if name.endswith('Gumby'): if name.startswith('Mr.'): print('Hello, Mr. Gumby') elif name.startswith('Mrs.'):

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wangjuju123

要检查多个条件，可使用elif。elif是else if的缩写，由一个if子句和一个else子句组合而成，也就是包含条件的else子句。 num = int(input('Enter a number: ')) if num > 0: print('The number is positive') elif num < 0: print('The number is

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wangjuju123

在前一节的示例中，如果你输入以Gumby结尾的名字，方法name.endswith将返回True，导致后续代码块执行——打印问候语。如果你愿意，可使用else子句增加一种选择（之所以叫子句是因为else不是独立的语句，而是if语句的一部分）。 name = input('What is your name?') if name.endswith('Gumby'): print('Hel

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wangjuju123

有条件地执行和 if 语句

真值可合并，至于如何合并稍后再讲，先来看看真值可用来做什么。请尝试运行下面的脚本： name = input('What is your name? ') if name.endswith('Gumby'): print('Hello, Mr. Gumby') 这就是if语句，让你能够有条件地执行代码。这意味着如果条件（if和冒号之间的表达式）为前面定义的真，就执行后续代码块（这

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wangjuju123

这正是布尔值的用武之地

用作布尔表达式（如用作if语句中的条件）时，下面的值都将被解释器视为假： False None 0 "" () [] {} 换而言之，标准值False和None、各种类型（包括浮点数、复数等）的数值0、空序列（如空字符串、空元组和空列表）以及空映射（如空字典）都被视为假，而其他各种值都被视为真①，包括特殊值True②。明白了吗？这意味着任何Python值都可解释为真值

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wangjuju123

代码块：缩进的乐趣

代码块其实并不是一种语句，但要理解接下来两节的内容，你必须熟悉代码块。代码块是一组语句，可在满足条件时执行（if语句），可执行多次（循环），等等。代码块是通过缩进代码（即在前面加空格）来创建的。注意也可使用制表符来缩进代码块。Python将制表符解释为移到下一个制表位（相邻制表位相距8个空格），但标准（也是更佳的）做法是只使用空格（而不使用制表符）来缩进，且每级缩进4个空格。在同

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阿抽哥哥

sklearn中随机森林有哪些重要的参数

使模型预测效果更好的特征：n_estimators：随机森林里子树的数量，通常数量越大，效果越好，但是计算时间也会随之增加。此外要注意，当树的数量超过一个临界值之后，算法的效果并不会很显著地变好。max_features：分割节点时考虑的特征的随机子集的大小。这个值越低，方差减小得越多，但是偏差的增大也越多。根据经验，回归问题中使用 max_features = n_features，分类问

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阿抽哥哥

sklearn最近邻算法leaf_size的影响

构造时间leaf_size越大，树的构建时间越快查询时间不同的 leaf_size 大小会改变查询成本的优次，当 leaf_size 接近 1 时，遍历节点所涉及的开销大大减慢了查询时间。当 leaf_size 接近训练集的大小，查询本质上变成了暴力搜索（brute force）。在这之间的一个很好的妥协是 leaf_size = 30，这是该参数的默认值。内存随着 leaf_siz

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啊啊啊啊啊吖

相关性和因果性

你很可能听说过这样一句话：“相关不是因果。”这样的说辞大致出自一位遇到了一堆威胁着他不可动摇的世界观的数据的人之口。然而，这是个重要的论断——如果 x 和 y 强相关，那么意味着可能 x 引起了 y，或 y 引起了 x，或者两者相互引起了对方，或者存在第三方因素同时引起了 x 和 y，或者什么都不是。回想一下 num_friends 和 daily_minutes 之间的关系。如果

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啊啊啊啊啊吖

Python里面怎么做标准化呀

所有中心倾向的度量都是同一单位。极差的单位也与此相同。但是，方差的单位是原数据单位的平方（即“平方朋友”）。然而，用方差很难给出直观的比较，所以我们更常使用标准差（standard deviation）：def standard_deviation(x):return math.sqrt(variance(x))standard_deviation(num_friends) # 9

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啊啊啊啊啊吖

怎么用Python计算方差

def de_mean(x):"""translate x by subtracting its mean (so the result has mean 0)"""x_bar = mean(x)return [x_i - x_bar for x_i in x]def variance(x):"""assumes x has at least two elements"""n = le

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啊啊啊啊啊吖

中位数的一个泛化概念是分位数（quantile），它表示少于数据中特定百分比的一个值。（中位数表示少于 50% 的数据的一个值。 )def quantile(x, p):"""returns the pth-percentile value in x"""p_index = int(p * len(x))return sorted(x)[p_index]quantile(num_fr

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阿抽哥哥

最近邻算法的选择

对于给定数据集，K近邻的最优算法选择（algorithm）取决于多个因素：样本数量N 和维度D：brute force 查询时间以O[DN]增长。ball tree 查询时间大约以O[Dlog(N)]增长。k-d tree 的查询时间变化是很难精确描述的，对于较小的D(小于20)的成本大约是O[Dlog(N)]，并且 k-d tree 更加有效。对于较大的D成本的增加接近O[DN]，由于

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