摘要：
一、鸢尾花种类预测 数据集分布 load和fetch返回的数据类型datasets.base.Bunch(字典格式) data：特征数据数组，是 [n_samples * n_features] 的二维 numpy.ndarray 数组 target：标签数组，是 n_samples 的一维 num 阅读全文
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一、K-近邻算法(KNN)概念 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法。 定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 阅读全文
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现在我们有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据 数据来源：https://www.kaggle.com/damianpanek/sunday-eda/data 问题1：我们想知道这些电影数据中评分的平均分，导演的人数等信息，我们应该怎么获取？ 问题2：对于这一组电影数据，如果我们想 阅读全文
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# 数据离散化处理 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] data = pd. 阅读全文
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# 这个类用来处理缺省值 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = 阅读全文
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##索引操作 直接使用行列索引(先列后行) 获取'2018-02-27'这天的'close'的结果 直接使用行列索引名字的方式（先列后行） data['open']['2018-02-27'] 23.53 结合loc或者iloc使用索引 获取从'2018-02-27':'2018-02-22'，'o 阅读全文
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import pandas as pd import numpy as np # 均值为0，标准差为1，十行五列 stock_change = np.random.normal(0, 1, (10, 5)) stock_rise = pd.DataFrame(stock_change) # 构建行索 阅读全文
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题目描述 大家都知道斐波那契数列，现在要求输入一个整数n，请你输出斐波那契数列的第n项（从0开始，第0项为0，第1项是1）。n≤39 斐波那契数列指的是这样一个数列：第0项为0，第一项为1，第二项为1，斐波那契数列从第3项开始，每一项都等于前两项之和。 输入示例： 4 返回值 3 java实现 pu 阅读全文
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题目描述 写出一个程序，接受一个字符串，然后输出该字符串反转后的字符串。（字符串长度不超过1000） 输入示例 "abcd" 输出示例 "dcba" java解法 import java.util.*; public class Solution { /** * 反转字符串 * @param str 阅读全文
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1 Numpy优势 1.定义 开源的Python科学计算库， 用于快速处理任意维度的数组 Numpy中，存储对象是ndarray 2.创建 np.array([]) 3.numpy的优势 内存块风格 -- 一体式存储 支持并行化运算 效率高于纯Python代码 -- 底层使用了C，内部释放了GIL 阅读全文