Python 第15页
2. Numpy科学计算-大赛人网

2. Numpy科学计算

2.1  numpy介绍 numpy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库,提供多维数组对象、各种派生对象(例如掩码数组和矩阵)以及用于对数组进行快速操作的各种方法,包括数学、逻辑、形状操...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou10天前
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2.5. 列表的常用方法-大赛人网

2.5. 列表的常用方法

除了增删改查方法,列表中还有很多其他常用的方法: 1️⃣使用:列表.index(值),查找指定元素在列表中第一次出现的下标,返回值是元素下标。 fruits = ['香蕉', '苹果', '橙子', '香蕉'] r...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou12天前
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13.2. 类装饰器-大赛人网

13.2. 类装饰器

包含__call__方法的类,就是类装饰器。 像调用函数一样,去调用类装饰器的实例对象,就会触发__call__方法的调用。 __call__方法通常接收一个函数作为参数,并且会返回一个新函数。 1️⃣定义类...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou11天前
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8. 结果分析与解读-大赛人网

8. 结果分析与解读

这一部分,我们将详细分析模型的预测结果,并根据这些结果提供一些关于全球气候变化趋势的洞察。我们将解释模型评估指标、预测结果,并分析其对于理解全球气候变化趋势的意义。 8.1 模型评估结...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou9天前
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3. 特征工程-大赛人网

3. 特征工程

在这一部分,我们将对数据进行特征工程处理,包括特征选择、数据预处理以及数据集划分,为后续建模做准备。 3.1 特征选择 我们需要确定哪些特征对于欺诈交易检测是重要的,可能需要去除无用特征...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou9天前
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7.5. 集合的数学运算-大赛人网

7.5. 集合的数学运算

集合的数学运算如下: s1 = {10, 20, 30, 40, 50, 60} s2 = {40, 50, 60, 70, 80, 90} # 并集 result = s1 | s2 print(result) # 交集 result = s1 & s2 print(result) # 差集 result = s1 ...
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3.3 核心数据结构:DataFrame-大赛人网

3.3 核心数据结构:DataFrame

3.3.1  创建与访问 什么是 DataFrame? DataFrame 是 Pandas 中的核心数据结构之一,多行多列表格数据,类似于 Excel 表格 或 SQL 查询结果。 它是一个 二...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou10天前
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4. 模型选择与构建-大赛人网

4. 模型选择与构建

4.1 选择适合的模型 我们面临的是一个二分类问题(乳腺癌:良性 or 恶性),适合的模型有: 逻辑回归(Logistic Regression) 支持向量机(SVM) 随机森林(Random Forest) XGBoost(Extreme G...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou9天前
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8. 进制-大赛人网

8. 进制

8.1. 概述 进制是指:用多少个符号,来表示数值的一种『记数方式』。比如我们平时使用的『十进制』,就是用0 ~ 9这十个符号来表示所有的数,而计算机中存储和运算的数据,都是二进制,常见的进...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou12天前
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二、描述统计学-大赛人网

二、描述统计学

1. 集中趋势 - 均值(Mean) 1.1 介绍 均值是统计学中用于衡量一组数据中心位置的指标,它表示数据的平均水平。 均值是描述数据集集中趋势的基本统计量之一。 1.2 原理 其中: 1.3 重点和注意事...
lanzeou的头像-大赛人网lanzeou10天前
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