Python -数据科学专业问答社区-CDA答疑社区

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詹惠儿

OneHotEncoder使用说明

问：OneHotEncoder使用说明答：使用Scikit-learn中的OneHotEncoder也是一种比较常见的做法。虽然它确实提供了更多的灵活性和更多的选择，但是使用起来有些困难。让我们来看看在数据集中怎么去实现这部分转换。from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderoh = OneHotEncoder()s1 = pd.DataFrame

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詹惠儿

DataFrame.get_dummies使用说明

问：DataFrame.get_dummies使用说明答：这是一种非常常见的方式，我们使用了Pandas内置函数 get_dummies 将数据框中的分类值转换为独热变量。下面开始吧。pd.get_dummies（data = catDf）这里将返回一个数据框，其中所有分类值都以“独热变量”的格式来编码。在这里，我们可以看到它将“Country”列的唯一值转换为3个不同的列，分别是“ Coun

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詹惠儿

机器学习中训练集及测试集的拆分总结

问：机器学习中训练集及测试集的拆分总结答：训练集测试集的拆分是机器学习中的重要步骤之一。这一步非常重要，因为您需要在部署模型之前先对其进行评估，同时该评估需要针对全新的数据进行，因为在部署数据时，所有传入的数据都是全新的。训练集测试集拆分的的主要思想是将原始数据集转换为2部分训练测试训练集由训练数据和训练标签组成，而测试集由测试数据和测试标签组成。最简单的方法是使用 scikit-learn

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用质能方程编写一个计算物体所拥有能量的函数？

如题请用质能方程编写一个计算物体所拥有能量的函数

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s1223452840

pandas module 'pandas' has no attribute 'series' 报错原因?

大小写出错 , pd.Series()中的Series首字母需要大写

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马锦涛

KNN算法的优缺点？

KNN算法的优点理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归；可用于非线性分类；训练时间复杂度为O(n)；对数据没有假设，准确度高，对outlier不敏感；缺点计算量大；样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）；需要大量的内存；

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田先生1

推荐：在Python编程面试前需要学会的10个算法（附代码）

为什么练习算法是关键？如果你是Python新手，并且打算面试顶尖公司（FAANG），听着，你需要从现在开始就好好练习算法。不要像我第一次练习算法时那么天真。尽管我认为从早到晚死磕算法很有趣，但是我从来没有花过太多时间练习，甚至更少花时间去使用快捷、高效的解决方法。在我看来，我认为花一天的时间解决算法问题有点太傻了，而且在实际工作环境中很不适用，而且长期来看这也不会给我带来多大的收益。 “知道如何

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詹惠儿

python的成员运算符和身份运算符有哪些？

问：python的成员运算符和身份运算符有哪些？答：python的成员运算符和身份运算符描述总结如下：

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詹惠儿

python常用算术运算及优先级总结

问：python常用算术运算及优先级总结答：假设x=20，y=10，Python支持以下类型的运算符：算术运算符运算优先级：幂运算>乘除>加减比较（关系）运算符

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詹惠儿

python的原子类型和结构类型是哪些？

问：python的原子类型和结构类型是哪些？答：python的数据类型根据其结构划分为两类：原子类型和结构类型。原子类型是python中最简单的一种数据类型，或者说是python中最原始的数据类型，仅包含一种值的集合：数字型或字符串型；结构类型则是包含多种值，结构较复杂的集合。python中常见的结构类型可以统称为“容器”，序列（如列表和元组）、映射（如字典）以及集合（set）是三类主要的容器。

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詹惠儿

python为什么要将数据分为不同的类型呢？

问：python为什么要将数据分为不同的类型呢？答：python的标准数据类型共有六种，为什么要将数据分为不同的类型呢？像我们日常生活中的事物，可以分为固态、液态、气态等，python语言中的数据也有其对应的“状态”，且要求更加严格，不同的状态用不同类型的数据去表示，不允许存在语法歧义。　　数据结构的意义：将上述五大数据类型整合到一起。但是掺到一起不是目的。目的是能够组合成一个好的结构，方便自己或

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shauna570392

loc和iloc的区别是什么

loc函数：通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据（如取"Index"为"A"的行）iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据）1. 利用loc、iloc提取行数据2. 利用loc、iloc提取列数据3.利用loc、iloc提取指定行、指定列数据 4.利用loc、iloc提取所有数据5.利用loc函数，根据某个数据来提取数据所在的行利用loc函数的时候，当index相同时，会将相

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shauna570392

数组切片如何理解？

逗号“,”分隔各个维度，“:”表示各个维度内的切片，只有:表示取这个维度的全部值，举例说明如下1.二维数组X[:,0]取所有行的第0个数据,第二维下标位0的所有数据，第0列（从0开始）X[:,1] 取所有行的第1个数据X[:,1:]第一维全部取，即所有行，列上从第一列开始取，不要第0列X[1,:]是取第1维中下标为1的元素的所有数据，第1行（从0开始）X[:2,1:]第一维取下标2之前的，即第2行

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shauna570392

python报错 str object is not callable

这是因为给变量赋值的时候变量名起名为input了，导致这个函数的功能失效了，可以使用del input删除变量，恢复函数的功能，或者重启kernel

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s1223452840

python 使用字典统计列表的个数?

values = [1,2,3,2,3,1,4]values_cnt = {}for value in values: values_cnt[value] = values_cnt.get(value,0)+1values_cnt

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马锦涛

Python中random_state 的作用是什么?

随机数种子（random_state）随机数就是就随机数种子中取出的数。种子就是个序号，这个序号交给一个数列管理器，通过这个序号，你从管理器中取出一个数列，这个数列就是你通过那个序号得到的随机数。但这个随机数并不真正随机。因为它是通过某个算法的得到。也就是说你给数列管理器同一个序号将得到同样一个“随机”数列。也就是说种子和随机数列是一一对应的。

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马锦涛

Python机器学习中为什么要切分数据？

模型训练的目的是为了测试未知数据的效果，但是未知数据是没有标签的，我们只有将已知数据进行切分才能测试数据的拟合度。

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liting李

如何处理不平衡的二元分类？

首先，你想重新考虑用于评估模型的指标。模型的准确性可能不是最好的指标，因为我将用一个例子来说明原因。假设有99次银行提款不是欺诈行为，而1次提款是欺诈行为。如果你的模型仅将每个实例归类为“非欺诈性”，则其准确性为99％！因此，你可能要考虑使用精确度和召回率等指标。改善不平衡二元分类的另一种方法是增加对少数群体分类错误的成本。通过增加这种惩罚，模型应该更准确地对少数群体进行分类。最后，你可以通过

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s1223452840

anaconda 怎么查看d盘中的课件?

anaconda默认打开的是C盘user下的文件,想打开其他盘课件,可以在cmd中输入win + r ----> cmd ----> 输入 d:再输入jupyter notebook

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s1223452840

numpy 中 dtype 加"" 与不加""的区别

a = np.array([3.14, 4, 2, 4], dtype=int) a = np.array([3.14, 4, 2, 4], dtype="int")这里的int不加"" ,指定的是python内的数据类型,加""指的是numpy的数据类型

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