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马锦涛

python中如何填补缺失值？

填补缺失值,一般来说按列进行填补,首先看的缺失值的比列,有80%以上,50% ~ 80%,小于50%三种。如果有80%以上的值,缺失值小于20%,简单统计指标进行填补，主要填补方法有数值型(np.mean)、分类型(众数)、层次概念类别(众数,中位数)。50% ~ 80%,算法模型去填补,KNN,RF,拉格朗日差值,这种模型去填补小于50%,50%左右,变成另一种变量,缺失了和没缺失(1,0)。时

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s1223452840

运行jupyter notebook遇到“The port 8888 is already in use, trying another port”问题

jupyter notebook所需要的8888端口已经被占用了这个错误有可能是之前运行过notebook但是在关闭notebook的时候没有关闭python.exe的进程图中所指的只能打开一个

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wangxishi

用python拟合出每个客户的线性方程，主要想看斜率

如图，我有每个客户近6-近1的数据，想算出每个客户近6-近1数据的斜率，每个客户的斜率都要算出来，x 是近1到近6这6列的数据，y取1,2,3,4,5,6就可以，因为y代表月份，近1个月到近6个月的月份代表y测试文件已传近6.xlsx

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s1223452840

python创建字典时dict（zip（a,b）)报错unhashable type: 'list'

python不支持dict的key为list或dict类型，因为list和dict类型是unhashable（不可哈希）的。

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詹惠儿

python变量有哪些命名规则？

问：python变量有哪些命名规则？答：只能包含：数字、字母、下划线不能以数字开头，不能包含python保留字、关键字、函数名慎用小写字母l和大写字母O, 避免与数字1和0混淆建议用驼峰命名法，即以单词加“_"命名，如:student_name#查看python有哪些保留字import keyword print(keyword.kwlist)

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詹惠儿

编程小白如何入门python？

问：编程小白如何入门python？答：俗话说得好，“摩天大楼从地起”，学习任何编程语言都一定要把该语言的基础打牢，而怎么打地基呢？秘诀只有一条：多敲代码多敲代码多敲代码。学习前期建议找一本讲python基础的书或博客，把里面的例题跟着操作一遍，在基础打扎实后，可上一些比较出名的竞赛项目的网站如kaggle等，通过做项目去巩固知识。推荐书籍:《Python基础教程(第3版)》Magnus Lie H

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詹惠儿

Numpy中的三角函数与逆三角函数运用举例？

首先定义一个角度数组：# 定义一个角度数组 theta

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詹惠儿

Numpy有哪些常用基本运算符？

问：Numpy有哪些常用基本运算符？答：Numpy基本运算符和python原生的算术运算符一样，标准的加、减、乘、除都可以使用，Numpy 数组中的基本算术运算符是在元素级别进行操作的，操作的结果会返回为一个新的数组。Numpy中主要有以下基本运算符：这里需要特别注意NumPy数组基本运算符的运算顺序，乘除运算大于加减运算；指数运算大于乘除运算。

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梁程晴

softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图展示了softmax的计算方法：下面为大家解释一下为什么softmax是这种形式。首先，我们知道概率有两个性质：1）预测的概率为非负数；2）各种预测结果概率之和等于1。softmax就是将在负无穷到正无穷上的预测结果按照这两步转换为概率的。1）将预测结果转化为非负数下

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马锦涛

正则化的原理试什么？

正则化的原理试什么

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马敏11

python中常用快捷键

1编辑Ctrl + Space 基本的代码完成（类，方法，属性） Ctrl + Alt + Space 快速导入任意类Ctrl + Shift + Enter 语句完成Ctrl + P 参数信息，在方法中调用参数Ctrl + Q 快速查看文档F1 外部文档Shift + F1 外部文档，进入web主页Ctrl + Shift + Z > Redo 重做Ctrl + F1 显示错误描述和警告信息Al

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宋俊花

Numpy 和Pandas 在读取txt 文件时的不同

读取逗号分割的txt 文件，原文件显示如下：用numpy 读取结果如下：你会发现第一列数据M,F全变成了nan而用pandas读取格式完美，内容不会出错，而且pandas速度还快。Numpy这个问题要解决，只能加dtype参数，因为它默认都是以float格式读取

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詹惠儿

python导入第三方时的from和import有什么区别？

问：有些资料的代码是下图这样，什么时候用from，什么时候用import呢？两者有什么区别？答：from pandas as pd 这种用法是错误的，一般是import 模块或者 from 模块 import 某个函数或方法，第一个是调用整个模块，使用该模块下的函数时需要在函数前加模块前缀，也就是：模块.函数，第二个是仅调用模块下的某个函数，使用该函数时可以直接用函数名，也就是：函数()

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詹惠儿

python报错：graphviz.backend.ExecutableNotFound: failed to execute ['dot', '-Tpng', '-O', 't est.gv']

问：python绘制决策树图时出现报错:graphviz.backend.ExecutableNotFound: failed to execute ['dot', '-Tpng', '-O', 't est.gv']答：python绘制决策树图除了需要安装graphviz包，还进行环境配置后才能调用，具体方法如下：找到控制面板——》系统——》高级系统设置——》系统属性——》高级——》环境变量—

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wangxishi

python对两列数据进行处理

想用python查找出两列分别相同的值，怎么操作呢，如图：

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小朱520

数据清洗的一些小技巧

批量读取数据防止中文乱码的现象类似于.format文本处理中的去除非中英文字符

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wangxishi

在python中怎么使用my sql

如题，想在python中导入文件后使用my sql查询文件，请问应该怎么做呢

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梁程晴

在图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题？如何缓解数据量不足带来的问题？

图像分类任务上，训练数据不足带来的问题主要表现在过拟合方面，即模型在训练样本上的效果可能不错，但在测试集上的泛化效果不佳。处理方法大致也可以分两类，一是基于模型的方法，主要是采用降低过拟合风险的措施，包括简化模型（如将非线性模型简化为线性模型）、添加约束项以缩小假设空间（如L1/L2正则项）、集成学习、Dropout超参数等；二是基于数据的方法，主要通过数据扩充（Data Augmentatio

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梁程晴

为什么要降维以及常用的降维方法有?

降维的原因1、解决维度灾难问题2、减小运算量，减少数据存储空间3、降低模型复杂度，降低过拟合风险4、方便理解，方便可视化常用的降维方法PCA（无监督，让映射后的样本具有最大的发散性）LDA（有监督，让映射后的样本有最好的分类性能）

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赵娜0418

误删了代码应该怎么解决？

问题描述：有时候因为操作失误可能多删或着误删了我们要执行的代码行，想要恢复怎么办？问题解决：在python操作页面，在误删的第一时间按z键就可以恢复整个命令行，使用ctrl+z方法可以恢复误删除的命令代码。

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