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开花结果02

python:什么是有监督学习，什么是无监督学习，这两类的区别是什么

1. 什么是有监督学习指对数据的若干特征与若干标签（类型）之间的关联性进行建模的过程；只要模型被确定，就可以应用到新的未知数据上。这类学习过程可以进一步分为「分类」（classification）任务和「回归」（regression）任务。在分类任务中，标签都是离散值；而在回归任务中，标签都是连续值。2. 什么是无监督学习指对不带任何标签的数据特征进行建模，通常被看成是一种 “让数据自己介

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E170801110705f1

感知机对偶形式的Python代码实现

'''感知机(Perceptron)1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1感知机对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型导入基于误分类的损失函数利用梯度下降法对损失函数进行极小化'''import numpy as npclass D

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shauna570392

pandas group by什么时候给列名加方括号什么时候不加

放一列作为聚合条件的时候可加可不加，如果以多列作为条件聚合，必须加如果以一个参数作为条件聚合，加不加方括号都可当有多个列作为聚合条件时，如果不加方括号，相当于传入了多个参数，不符合函数规则，所以报错了。

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shauna570392

导入文件报错 no such file…..

这是因为在该路径下没有找到改文件如果省略完整的路径，只写文件名，那么需要把文件放在ipynb文件的工作路径下就可以直接读取了如果文件不在同一文件夹，那么就要写完整的路径名

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shauna570392

Python安装包的时候报错，could not find a version that satisfied the requirement…...

这个报错是因为代码写错了，找不到安装的对象，遇到这个报错检查下拼写的问题这里是因为把jupyter写成了jupyer

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shauna570392

导入文件报错 no such file…..

这是因为在该路径下没有找到改文件1、检查路径是否正确2、查看路径的“/”或“\\”是否规范3、可以把文件直接放在ipynb文件的工作路径下就可以直接读取了

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shauna570392

object类型怎么不能直接写50%进行比较？

把50%加上引号可以比较，但是不建议因为字符串按位比较，两个字符串第一位字符的ascii码谁大，字符串就大，不再比较后面的；第一个字符相同的情况下，就比第二个字符串，以此类推，结果可能不准确。建议转成数字型进行比较那么如何将object类型转换成数值型：转换成数值型以后就可以直接进行计算和比较了

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a1105293248

Python——Pandas中文文档

①Pandas-Cookbook相较于《利用Python进行数据分析》，本书最大的特点是所有操作都变成了分解动作，而且每步都有详细讲解。但是，书写的有点啰嗦，而JupyterNotebook又有些错，作者对两者做了整合和总结。链接：https://pan.baidu.com/s/1MnJDBL9-Jz60yxpH5x0JqQ提取码：wds9②《10 Minutes to pandas》链接：htt

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shauna570392

怎么给类添加方法

比如有一个计算器的类Calculator中，想再添加一个功能，summ2(a, b, c, d, ...)求一系列数平方和的函数除了在类的定义中添加以外，还可通过types库的中的“MethodType”将自定义函数添加到类中添加后，原来的实例也会有这种新增加的方法

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shauna570392

pyecharts的boxplot上下边缘怎么不是一点五倍的四分位差？

这是pyecharts自身函数的设置pyecharts的boxplot（）显示以下5个值下边缘（Q1），表示最小值；下四分位数（Q2），又称“第一四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字；中位数（Q3），又称“第二四分位数”等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字；上四分位数（Q4），又称“第三四分位数”等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字；上边缘（

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PhilipLiang

函数作为返回值高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。我们来实现一个可变参数的求和。通常情况下，求和的函数是这样定义的：但是，如果不需要立刻求和，而是在后面的代码中，根据需要再计算怎么办？可以不返回求和的结果，而是返回求和的函数：当我们调用lazy_sum()时，返回的并不是求和结果，而是求和函数：调用函数f时，才真正计算求和的结果：在这个例子中，我们在函数lazy_sum

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shauna570392

Python导入数据报错 object arrays can not be loaded when allow_pikle=False

可能和不同版本有关系，如果有该报错提醒，在函数中加入这一参数就可以了 allow_pickle=True

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shauna570392

使用matplotlib画图时，饼图每块的颜色怎么设置？

pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprop

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shauna570392

什么时候要加%matplotlib inline，什么时候不加？

在Jupyter notebook中具体作用是当你调用matplotlib.pyplot的绘图函数plot()进行绘图的时候，或者生成一个figure画布的时候，可以直接在你的python console里面生成图像。如果不加这一句，那么在最后作图以后需要写plt.show()语句才能看到画的图形　　不加%matplotlib inline 　　加上%matplotlib inline

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shauna570392

np.random.randn() 和np.random.standard_normal() 函数有什么区别？

randn： randn(d0, d1, ..., dn)，返回shape为(d0, d1, ..., dn)的标准正态分布（均值为0，标准差为1）的数组 standard_normal： standard_normal(size=None)，跟randn一样，也是返回标准正态分布的数组，不同的是它的shape由size参数指定，对于多维数组，size必须是元组形式；比如运用两个函数使用的时候

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shauna570392

numpy里如何理解轴0和轴1？

比如有个二维数组a0轴代表一个矩阵里竖着的那一个方向，如果需要对该矩阵进行操作的话就代表对竖着的这一列进行操作，如np.max(a, axis=0),返回矩阵a每一列的最大值 1轴代表一个矩阵里横着的那一个方向，如果需要返回它的形状的话就是列数，如shape[1]；如果需要对该矩阵进行操作的话就代表对横着的这一行进行操作，如np.max(a, axis=1),返回矩阵A每一行的最大值

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shauna570392

Python什么时候会有溢出的问题？

一般出现在整型的存储中。比如你想用一个int类型来保存一个非常非常大的数，而这个超出了int类型所能表示的最大的数的范围就会出现溢出问题。int32的取值范围为：-2147483648 到 2147483647 即-2^31~2^31-1int64的取值范围为：-9223372036854775808 到 9223372036854775807 即-2^63~2^63-1

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shauna570392

设置相同的随机数种子，出来的结果是一致的吗？

一般情况下，设置一样的随机数种子，生成结果的随机数是一致的需要注意的是，不同的numpy版本，可能导致生成的随机数不一致，但是相同版本的结果是一致的

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shauna570392

如何创建三维数组？

1、把列表转ndarray2、使用np.ones创建全为1的三维函数还有其他创建方式就不一一列举，常用的还是方式1,一般观察输出结果最外层的括号，有几个括号代表是几维的数组

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shauna570392

如果数组需要三个元素，第三个元素里面包含两个数组，这样怎么创建?

不能数组嵌套数组，那样就不是数组了，会导致创建失败在创建数组对象时，要么一维数组，要么二维，要么三维.......不能嵌套需要注意的是：列表里可以嵌套列表，但是数组是一个整体

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