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dreamhappy2012

列表（list）对象的生成:借助list函数

问、列表（list）对象的生成:借助list函数答：In [7]: list([1,2,3])Out[7]: [1, 2, 3] In [8]: list((1,2,3))Out[8]: [1, 2, 3]In [9]: list({1,2,3})Out[9]: [1, 2, 3]In [10]: list("123")Out[10]: ['1', '2', '3’]I

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wo56565

如何以就地操作方式打乱一个列表的元素？

为了达到这个目的，我们从random模块中导入shuffle()函数。>>> from random import shuffle>>> shuffle(mylist)>>> mylist运行结果：[3, 4, 8, 0, 5, 7, 6, 2, 1]

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wo56565

当退出Python时，是否释放全部内存？

答案是No。循环引用其它对象或引用自全局命名空间的对象的模块，在Python退出时并非完全释放。另外，也不会释放C库保留的内存部分。

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wo56565

什么是Flask？

Flask是Python编写的一款轻量级Web应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2。Flask使用 BSD 授权。其中两个环境依赖是Werkzeug和jinja2，这意味着它不需要依赖外部库。正因如此，我们将其称为轻量级框架。Flask会话使用签名cookie让用户查看和修改会话内容。它会记录从一个请求到另一个请求的信息。不过，要想修改会话，用户

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解释一下Python中的继承

当一个类继承自另一个类，它就被称为一个子类/派生类，继承自父类/基类/超类。它会继承/获取所有类成员（属性和方法）。继承能让我们重新使用代码，也能更容易的创建和维护应用。Python支持如下种类的继承：单继承：一个类继承自单个基类多继承：一个类继承自多个基类多级继承：一个类继承自单个基类，后者则继承自另一个基类分层继承：多个类继承自单个基类混合继承：两种或多种类型继承的混合

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在Python中如何实现多线程？

一个线程就是一个轻量级进程，多线程能让我们一次执行多个线程。我们都知道，Python是多线程语言，其内置有多线程工具包。Python中的GIL（全局解释器锁）确保一次执行单个线程。一个线程保存GIL并在将其传递给下个线程之前执行一些操作，这会让我们产生并行运行的错觉。但实际上，只是线程在CPU上轮流运行。当然，所有的传递会增加程序执行的内存压力。

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wo56565

简要概述Python的垃圾回收机制

Python中的垃圾回收机制是以引用计数为主，标记-清除和分代收集为辅。引用计数:Python在内存中存储每个对象的引用计数，如果计数变为0，该对象就会消失，分配给该对象的内存就会释放出来。标记-清除：一些容器对象，比如list,dict,tuple,instance等可能会出现引用循环，对于这些循环，垃圾回收器会定时回收这些循环(对象之间通过引用(指针)连在一起，构成一个有向图，对象构成这

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这两个参数是什么意思:*args,**kwargs？

答:如果我们不确定往一个函数中传入多少参数，或者我们希望以元组(tuple)或者列表(list)的形式传参数的时候，我们可以使用*args(单星号).如果我们不知道往函数中传递多少个关键词参数或者想传入字典的值作为关键词参数的时候我们可以使用**kwargs(双星号),args,kwargs两个标识符是约定俗成的用法。另一种答法:当函数的参数前面有一个星号*号的时候表示这是一个可变得位置参数，

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wo56565

描述数组、链表、队列、堆栈的区别？

数组和链表是数据存储方式的概念，数组在连续的空间中存储数据，而链表可以在非连续的空间中存储数据；队列和堆栈是描述数据存取方式的概念，队列是先进先出，而堆栈是后进先出；队列和堆栈可以用数组来实现，也可以用链表实现。

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wo56565

线上服务可能因为种种原因导致挂掉怎么办？

Linux下的后台进程管理利器supervisor每次文件修改后在linux执行service supervisord restart

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wo56565

装饰器的作用和功能有哪些？

引入日志函数执行时间统计执行函数钱预备处理执行函数后的清理功能权限校验等场景缓存

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詹惠儿

python的boxplot工具

一个有用的工具是boxplot，您可以通过matplotlib模块使用它。Boxplot是数据分布的图形表示，显示极值，中位数和四分位数。我们可以通过使用箱线图轻松找出异常值。现在考虑我们再次处理的数据集，并绘制属性填充的箱线图import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt DF = pd.read_csv("https://raw.

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詹惠儿

PYTHON的describe函数

描述性统计信息是了解数据特征并快速总结数据的有用方法。python中的pandas提供了一个有趣的方法describe（）。describe函数对数据集应用基本统计计算，如极值，数据点标准偏差等。自动跳过任何缺失值或NaN值。describe（）函数给出了数据分布的良好画面。DF.describe() 一个有用的方法，如果value_counts（）可以计算分类属性值系列中每个类别的计数。例如

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詹惠儿

什么是停止词？

什么是停止词？将数据转换为计算机可以理解的内容的过程称为预处理。预处理的主要形式之一是过滤掉无用的数据。在自然语言处理中，无用的单词（数据）被称为停用词。停用词：停用词是搜索引擎被编程为忽略的常用词（例如“the”，“a”，“an”，“in”），用于索引搜索条目和检索它们时作为搜索查询的结果。我们不希望这些单词在我们的数据库中占用空间，或者占用宝贵的处理时间。为此，我们可以通过存储您认为是

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詹惠儿

测试拆分的优点

测试拆分的优点：可以在与用于训练的数据不同的数据上训练和测试模型。响应值对于测试数据集是已知的，因此可以评估预测测试精度是比样本外性能的训练准确性更好的估计。考虑以下示例：# load the iris dataset as an example from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() # store

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詹惠儿

如何拆分数据集

所有机器学习模型的一个重要方面是确定它们的准确性。现在，为了确定它们的准确性，可以使用给定的数据集训练模型，然后使用该模型预测同一数据集的响应值，从而找到模型的准确性。但这种方法有几个缺陷，如：目标是估计模型在样本外数据上的可能性能。最大化训练准确性奖励过于复杂的模型，这些模型不一定会推广我们的模型。不必要的复杂模型可能会过度拟合训练数据。更好的选择是将我们的数据分成两部分：第一部分用于

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詹惠儿

scikit-learn的重要特征

scikit-learn是一个开源Python库，使用统一的界面实现一系列机器学习，预处理，交叉验证和可视化算法。scikit-learn的重要特征：简单有效的数据挖掘和数据分析工具。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k均值等。可供所有人访问，并可在各种环境中重复使用。建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。开源，商业上可用 - BS

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詹惠儿

回归模型的应用行业

应用：1.趋势线：趋势线代表一些定量数据随时间的变化（如GDP，油价等）。这些趋势通常遵循线性关系。因此，可以应用线性回归来预测未来值。然而，在其他潜在变化可能影响数据的情况下，该方法缺乏科学有效性。2.经济学：线性回归是经济学中主要的经验工具。例如，它用于预测消费支出，固定投资支出，库存投资，国家出口购买，进口支出，持有流动资产的需求，劳动力需求和劳动力供应。3.财务：资本价格资产模型使用

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詹惠儿

线性回归模型有哪些基本假设

下面给出了线性回归模型对应用它的数据集的基本假设：线性关系：响应和特征变量之间的关系应该是线性的。可以使用散点图来测试线性假设。如下所示，第一个图表示线性相关变量，其中第二个和第三个图中的变量很可能是非线性的。因此，第一个数字将使用线性回归给出更好的预测。a很少或没有多重共线性：假设数据中很少或没有多重共线性。当特征（或独立变量）彼此不相互独立时，就会发生多重共线性。很少或没有自相关

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詹惠儿

如何定义残差？

我们定义：explain_variance_score = 1 - Var {y - y'} / Var {y}其中y'是估计的目标输出，y是相应的（正确的）目标输出，Var是Variance，标准差的平方。最好的分数是1.0，较低的值更差。残差图如下所示：a

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