散点图 绘制横轴为体重，纵轴为脚蹼长度的散点图。可通过hue参数设置不同组别进行对比。 sns.scatterplot(data=penguins, x='body_mass_g', y='flipper_length_mm', hue='sex') 也可以通过regpl...

2.1. 定义函数 1️⃣语法格式： 如下语法格式是函数的基本定义，不涉及：接收参数和返回值。 def 函数名(): 函数体 函数体 2️⃣语法图解： 3️⃣说明： 定义函数的关键字是def，需要将def与函...

上述结论中，我们选择使用 XGBoost 模型进行股票市场的回归预测。 5.1 模型训练 5.1.1 数据准备与分割 首先，我们将数据分为训练集和测试集。一般来说，数据集的 80% 用于训练，20% ...

1️⃣什么是浮点型？ 所谓浮点型，就是带小数点的数字，比如：3.14、-0.5、2.0都是浮点数。 2️⃣浮点型的表示方式   1.直接写 # 浮点型就是带有小数点的数字。 weight = 65.2 balance = 1...

通过 Pycharm 创建项目时，进行如下配置，即可创建全局环境： 在全局环境中安装好这两个包：numpy、pyfiglet，随后进行测试： # 使用安装在全局环境中的第三方包numpy import numpy as np resul...

1. 定义与测度 1.1 介绍 偏态是统计学中用于描述数据分布偏离对称性的指标。一个分布的偏态可以是正偏（右偏）或负偏（左偏），分别表示分布尾部在右侧或左侧拉得更长。偏态的测度可以通过偏态...

在前面的步骤中，我们使用 XGBoost 模型对股票市场数据进行了训练，并使用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²） 对模型性能进行了评估。 现在，我们将详细分析...

散点图 散点图通过在二维坐标系中绘制数据点来展示两组数值数据之间的关系。能够揭示两个变量之间的相关性和趋势。 绘制睡眠时间与睡眠质量的散点图。 df.plot.scatter(x='sleep_duration', y='...

函数类型注解：给函数的【参数】和【返回值】添加类型说明。 语法格式：函数名(参数1: 类型, 参数2: 类型) -> 返回值类型: 1️⃣给参数和返回值加类型注解 def add(x: int, y: int) -> int: ret...

7.1. 算数运算符 常用的算数运算符如下： 测试代码 # 加 print(9 + 7) # 减 print(7 - 2) # 乘 print(3 * 4) # 除 print(9 / 3) # 取整 print(9 // 6) # 取余 print(9 % 6) # 指数 print(2 ** 3...