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小朱520

在使用jupyter默认是只输出命令行中最后一条输出命令的结果，设置了下面那条代码，就可以输出全部全部代码执行的结果

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小朱520

单纯的操作，使用matplotlib.pyplot进行画图是不支持中文标题的，需要执行下面的代码即可，一个是windows电脑，一个是mac电脑。

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开花结果02

python：字典中如何按照值排序，并以字典的形式返回

问题：字典中如何按照值排序，并以字典的形式返回解答：a = {"a":4,"e":5,"b":2,"d":1}dict(sorted(a.items()))这样默认的就是用键来排序

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python：字典中如何按照值排序，并以字典的形式返回

问题：字典中如何按照值排序，并以字典的形式返回解答：a = {"a":4,"b":5,"c":2,"d":1,}b = []##定义一个空列表来存储字典的值for valous in a.values(): b.append(valous)b.sort()##字典的值按照升序排序c = {} ##定义一个空字典来存储最终的字典for i in b: #如果字典的值在列表b中 for k

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haoyumeng

type/dtype/astype的区别

type 获取数据类型，list,dict,numpy,ndarraydtype 数组元素的类型，不能在list和dic里用astype 修改数据类型，能用dtype才能用astype

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小朱520

把列表中的每个元素乘以2，python的内置map函数和for循环生成的

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开花结果02

python:逻辑回归，y的分类在两类以上还可以用吗

问题：逻辑回归中y的分类在两类以上还可以用吗解答：可以，面对多分类问题，会用到OVR(one vs Rest)的思想 :就是说比如有三个类别，就会把a当做一类，b和c当成一类建一个逻辑回归，然后把b当成一类，a和c当成一类，还有把c当成一类，a和b当成一类，会建立三个逻辑回归如图:

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开花结果02

python:逻辑回归中，x也要分类吗

问题：逻辑回归中，x也要分类吗解答：不需要，对x是没有要求的，x是分类的也可以，连续的也可以

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开花结果02

python:精准率和召回率有什么区别

问题：精准率和召回率有什么区别解答：精准率用一句话来概括是“找的对”，就是说预测为正的样本，有多少个是预测正确的，其公式如下：精准率=TP/(TP+FP)召回率用一句话来概括就是“找的全”，就是说实际为正的样本中有多少预测正确，其公式为召回率=TP/(TP+FN)

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姚慧扬

pandas中的重要函数和方法

panda中的 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。panda中的applymap 是 DataFrame 中特有的方法，通过它可以对 DataFrame 中的每个元素实现转换。rename 用来修改列名，索引名方法:df1.append(df2) 按照列索引纵向连接函数:pd.concat() 可以通过指定轴,来进行不同方向的拼接, 拼接

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开花结果02

python:for和if后面为什么不可以加end

问题：for和if后面为什么不可以加end最后一行在画圈的地方加个end，和第一个for对应。但是加了end以后提示错误解答：在python里，for和if是没有结尾的，这是python的写法，不同于c++

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开花结果02

python:如何看残差散点图

问题：如何看残差散点图解答：残差散点图：以回归方程的自变量为横坐标，以残差作为纵坐标，将每一个自变量的残差描在该平面坐标上所形成的图形。残差应该是同方差，不能呈现异方差一个好的散点图需要判断是否满足下面的三个条件：波幅是否有随机性在0上下是否随机波动不能有任何形状满足这三点，证明残差是符合要求的，就像上面的图片，除了右下角的异常点，这个残差图就是很好的。

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zjjwf

数据挖掘与统计的算法区别

1.统计模型法（1）计算变量的统计量，如均值、标准差、样本量等，依据这些信息就可以直接计算（一元）线性回归的系数；（2）阶矩模型中均可以利用这类信息直接运算sem等模型。（3）特点：计算速度快，无须重复运算模型。2.最小二乘法（1）多元回归中，ols可以处理多个自变量的情况，寻求残差平方和最小化；（2）将数据视为矩阵，利用线性代数寻求系数最优化，对内存要求很高；（3）大数据场景下，存在线性

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姚慧扬

python之pandas的部分知识点

Pandas通常是用于数据分析过程中, 数据的清洗, 数据预处理, 数据的描述性分析等过程中.在整个Python数据分析的生态环境中, Pandas的地位非常重要, 利用Pandas可以快速便捷的对数据进行各种各样的处理与操作.Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。在Pandas中, 最重要的两种数据结构是1维的Series和

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python:.remove()的用法

问题;.remove()的用法解答：remove()用于移除列表中某个值的第一个匹配项,注意remove()传递待删除元素，如果多个元素一样，默认删除第一个举个例子：最后的结果是删除了第一个'a',后面的'a'还是存在的所以注意的是：在循环中不用轻易用remove,以免出现错误在循环中，我们可以换个角度，用.append的方法

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python：CART算法可以直接处理连续型变量吗？是否需要对连续型变量做离散化处理

问题：CART算法可以直接处理连续型变量吗？是否需要对连续型变量做离散化处理解答：CART是可以直接处理连续型的变量，是不需要离散化。这是CART算法的一个优点。但是如果数据集里面连续型的特征分布特别的奇怪，或者说真实的数据集里面连续型的变量信息特别的混杂，为了达到更加好的测试集上的效果，也会对这个连续的变量做离散。

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haoyumeng

pandas提取数据信息的一些方法

一个例子：一下是一些股票代码和股票名称,300783 三只松鼠601236 红塔证券603256 宏和科技601698 中国卫通603867 新化股份600968 海油发展300594 朗进科技603863 松炀资源603217 元利科技将这列数据创建成一个 Series,股票名称作为索引,股票代码是数据.data = [300783,601236,603256,601698 ,603867,60

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四桃克

定义一个函数，该函数接收一个字符串，返回这个字符串中每个字符出现的次数

其实也可以直接用循环做的，但是用定义函数做会更加好吗？

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姚慧扬

ndarray的一些注意事项

非常重要# 每一个坐标轴 axis 都有一个编号# 从外层到内层编号, 0, 1, 2 axis=0 axis = 1 axis=2# 从内层到外层进行编号 -1, -2, -3 axis = -1, axis = -2 , axis = -3# axis = 0 , axis = -3 是一个轴# axis = 1, axis=-2 是一个轴# axis = 2 axis =

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姚慧扬

Numpy包的使用

重要对象:ndarray (n-dimension-array)每个ndarray只能装一种数据类型!如果类型不匹配，NumPy 将会向上转换（如果可行）.PS:向上转化:字符串(最大)>浮点型(次之)>整数型(最小)ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块.查看数据类型:a.dtype改变数据类型:astype()ndarray 与 python 原生 array 有什么区别NumPy

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