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詹惠儿

理解python的boxplot函数

python中有一个很有用的工具是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形图轻松找出异常值。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("ht

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詹惠儿

简述python的describe函数

描述性统计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()

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詹惠儿

python如何使用NLTK进行词还原（2）

以下是使用NLTK实现词形还原词：# import these modules from nltk.stem import WordNetLemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() print("rocks :", lemmatizer.lemmatize("rocks")) print("corpora :", lemmatizer.l

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詹惠儿

python如何使用NLTK进行词形还原（1）

用NLTK进行词形还原词形还原是将单词的不同变形形式组合在一起的过程，因此可以将它们作为单个项目进行分析。词形简化类似于词干，但它为词语带来了语境。因此它将具有相似含义的词链接到一个词。文本预处理包括词干化和词形还原。很多时候人们发现这两个词令人困惑。有些人认为这两者是一样的。实际上，词典化比词干化更受欢迎，因为词形还原会对词语进行形态分析。词形还原的应用是：用于搜索引擎等综合检索系统。

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詹惠儿

如何将数据分类

对数据进行分类将数据存储到项目中后，我们现在开始构建分类器。对于分类器，我们将创建一个新函数Classify。它将输入我们想要分类的项目，项目列表和k，最近邻居的数量。如果k大于数据集的长度，我们不会继续进行分类，因为我们不能拥有比数据集中项目总数更多的最近邻居。（或者我们可以将k设置为项长度而不是返回错误消息）我们想要计算要分类的项目与训练集中的所有项目之间的距离，最后保持k个

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PGC123

Python中函数与方法的区别

有时候调用函数，有时候调用方法，函数与方法的区别是什么？答：方法与函数的区别主要是看谁调用的。通过对象来调用的就是方法，通过类来调用的则是函数。如下图所示：我们常用的print的就是函数。

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dreamhappy2012

NumPy 创建数组

ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。numpy.emptynumpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组：numpy.empty(shape, dtype =float, order ='C')参数说明：参数描述shape数组形状dtype数据类型，可选order有"C

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dreamhappy2012

numpy中ndarray.flags的用法

ndarray.flagsndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：属性描述C_CONTIGUOUS (C)数据是在一个单一的C风格的连续段中F_CONTIGUOUS (F)数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中OWNDATA (O)数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它WRITEABLE (W)数据区域可以被写入，将该值设置为 False，

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dreamhappy2012

numpy中ndarray.itemsize用法

darray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。例如，一个元素类型为 float64 的数组 itemsiz 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits，每个字节长度为 8，所以 64/8，占用 8 个字节），又如，一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4（32/8）。实例import numpy as np # 数组的 dtype

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dreamhappy2012

ndarray.shape用法

ndarray.shapendarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。比如，一个二维数组，其维度表示"行数"和"列数"。ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。实例import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print (a.shape)输出结果为：

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dreamhappy2012

ndarray.ndim用法

ndarray.ndim 用于返回数组的维数，等于秩。实例import numpy as np a = np.arange(24) print (a.ndim) # a 现只有一个维度 # 现在调整其大小b = a.reshape(2,4,3) # b 现在拥有三个维度 print (b.ndim)输出结果为：13

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dreamhappy2012

NumPy 数组属性

NumPy 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是

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dreamhappy2012

Pandas 是python的一个数据分析包，最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。数据结构Series:一维数组，与Numpy中的

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dreamhappy2012

numpy中文件的存储和读取

一维和二维数组存储np.savetxt(frame,array,fmt='%.18e',delimiter=None,newline='\n', header='', footer='', comments='# ', encoding=None)frame : 文件、字符串或产生器，可以是.gz或.bz2的压缩文件。array : 存入文件的数组（一维或者二维）。fmt：写入文件的

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dreamhappy2012

数据类型对象 (dtype)

数据类型对象是用来描述与数组对应的内存区域如何使用，这依赖如下几个方面：数据的类型（整数，浮点数或者 Python 对象）数据的大小（例如，整数使用多少个字节存储）数据的字节顺序（小端法或大端法）在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型字节顺序是通过对数据类型预先设定""来决定的。"

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dreamhappy2012

numpy的数值类型

bool 用一位存储的布尔类型（值为TRUE或FALSE）inti 由所在平台决定其精度的整数（一般为int32或int64）int8 整数，范围为128至127int16 整数，范围为32 768至32 767int32 整数，范围为231至231 1int64 整数，范围为263至263 1uint8 无符号整数，范围为0至255uint16 无符号整数，范围为0至6

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PGC123

python 中框架、库、包、模块的区别是什么？

1、python模块（module）模块主要由类和函数组成，表现形式为：写的代码保存为文件。这个文件就是一个模块。*****.py 其中文件名*****为模块名字。模块中一般会包含如下代码if __name__=="_main_":这个文件既可以被其他程序调用，也可以独立运行。2、python包（package）包是一个有层次的文件目录结构，它定义了由n个模块或n个子包组成的pyt

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zxq997

python中的注释怎么编写？

在写代码的时候，有时候需要注释有助于代码的解读。如何编写注释呢。一个井号，表示一行注释，如下：import numpy #导入numpy库多行注释，可以使用多个#，如下：import numpy #导入numpy库import pandas #导入pandas库如若想连续注释，如下：'''这是一个多行注释的样式，可以写多句话。程序会读取，但不会执行。

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zxq997

python模块导入语法区别

python导入模块时的代码：import xxx(第三方库)如果是想要从x库中导入y算法或者函数的时候，代码如下：from x import y

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zxq997

如何查找Python中的关键字

python同其他的语言一样，拥有关键字。在定义变量或者函数的时候，不能使用关键字，但是怎么查看关键字呢。import keywordkeyword.kwlist输入上面的代码出现的结果：

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