为什么选择Python进行数据分析？Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。更重
表示一种算法，可以使用不同的方法，比如使用伪代码，自然语言，流程图，计算机语言等。什么伪代码呢？伪代码(Pseudocode)是一种算法描述语言。使用伪代码的目的是为了使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言(Pascal, C, VC，Java, etc)实现，它是用介于自然语言与计算机语言之间的文字和符号来描述算法。就像你写一篇文章，自上而下的写下来，每一行表示一个基本操作，但它可是不用图形
Python在1998年诞生，开始很长一段时间无人问津，当时Perl在开源世界中非常流行，但是python这门语言有太多让人喜爱的地方了。1Python读起来像可执行的伪代码伪代码是这样一种概念，它不遵循特定语言的确切句法和语法来编写编程逻辑。自从成为一名Python程序员以来，已经几乎不怎么编写伪代码了，因为它的实际设计满足了我的需要。即使不太了解Python语言，也可以很容易阅读它，这在很大程
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2023-10-25 21:15:51
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Python语言作为一种比较“新”的编程语言，能在众多编程语言中脱颖而出，且与C语言、C++、Java等“元老级”编程语言并驾齐驱，无疑说明其具有诸多高级语言的优点，亦独具一格，拥有自己的特点。下面将简单说明Python语言的优点。简单易学Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格。Python最大的优点之一是具有伪代
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2023-09-05 13:12:59
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被人工智能捧红的 Python 已是一种发展完善且非常多样化的语言，其中肯定有一些你尚未发现的功能。本文或许能够让你学到一些新技巧。Python 是世界上最流行、热门的编程语言之一，原因很多，比如：易于学习超高的通用性具备大量模块和库本文将分享一些使用 Python 的技巧，顺序按照 A-Z 排列。1.all or anyPython 非常受欢迎的原因之一是其可读性和表达性。人们还经常把 Pyth
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2023-10-07 19:55:31
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while循环 和for一样，while也是实现循环代码的一种。伪代码先来看一段while的伪代码，了解下其语法格式。1# 伪代码
2while 条件语句:
3 条件成立执行的[while子句]，位于缩进后边
4else:
5 循环完毕执行的代码块，位于缩进后边学过js的能从上边的代码中看出来，这和js的while基本无差。 将代码直译过来都是：当XXX条件成立的时候，执行XXX语句。直到条件
1.为什么选择Python进行数据分析？Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。
Python 这门语言最大的优点之一就是语法简洁，好的代码就像伪代码一样，干净、整洁、一目了然。但有时候我们写代码，特别是 Python 初学者，往往还是按照其它语言的思维习惯来写，那样的写法不仅运行速度慢，代码读起来也费尽，给人一种拖泥带水的感觉，过段时间连自己也读不懂。《计算机程序的构造和解释》的作者哈尔·阿伯尔森曾这样说：“Programs must be written for peopl
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2023-08-22 19:59:14
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目录1. 模型参数估计2. 维特比实现3. 完整代码Github4. 实例事实上维特比算法属于隐马尔科夫模型的“应用篇”，特别是在NLP的分词领域，维特比算法无处不在。我们先需要根据HMM的学习算法来学习得到一个模型λ=(π，A，B)，然后再通过这个模型，利用维特比算法对数据进行预测。本篇基于维特比算法实现一个简单的分词器，有助于大家深入理解。1. 模型参数估计我们先通过训练集来估计出一个模
被人工智能捧红的 Python 已是一种发展完善且非常多样化的语言，其中肯定有一些你尚未发现的功能。本文或许能够让你学到一些新技巧。Python 是世界上最流行、热门的编程语言之一，原因很多，比如：易于学习超高的通用性具备大量模块和库本文将分享一些使用 Python 的技巧，顺序按照 A-Z 排列。all or anyPython 非常受欢迎的原因之一是其可读性和表达性。人们还经常把 Python
Python语言这么火，有很多同学是从其他语言转行过来的(比如c++,java语言)，多多少少写代码的时候也会受其他语言的影响！而对于刚开始学语言的小白同学来说，解决问题的思路有的时候会比较单一，其实Python有很多灵活的解法，今天通过这7招，带你写出一手漂亮的code!打印index对于一个列表，或者说一个序列我们经常需要打印它的index,一般传统的做法或者说比较low的写法：&
之前做了一个项目，需要用到伪彩色的转化，所谓伪彩色的转化，简单的理解就是将灰度图像转化为彩色图像。最开始的想法很简单，就是创建一个字典，这个字典关键词是灰度值，数值为[1,1,1]这张bgr的张量，比如{‘0’:’[1, 1,1,1],‘1’:’[1, 2, 2]’}代表的是灰度值0对应的bgr值为[1, 1,1,1]，想法很简单，实现起来也很简单，就只需要几个循环就可以搞定，但是在后续的实验过程
对于我们零基础的小伙伴在开始学习编程之前，学习伪代码是很重要的一步，可以说，有了伪代码的思维才能更好地开始编程。首先介绍一下伪代码是干什么的，简单来说，虽然编程的语言有很多种，但是大家想要某个问题的思路是差不多类似的，使用不同编程语言的程序员们为了更好地交流，于是就创造了伪代码这种东西，或者说，伪代码本身就是将我们解决问题的思路用类似于代码的形式表达出来。举个例子，从1加到100我们从数学计算上来
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2023-08-01 19:46:54
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在本教材中，用英语和伪代码两种语言来描述算法。伪代码是过程步骤的英语描述和实际程序语言的过程说明之间的一个中间步骤。使用伪代码的优点在于它的简单性和可理解性，它很容易被写出来，也容易从它产生实际的计算机代码（用各种各样的程序设计语言）。 在这个附录中，我们描述本教材中使用的伪代码的格式和语法。这种伪代码的的基本结构与Pascal的非常类似， 而Pascal是目前最广泛用于教学中的一种程序设计
一.工作原理kNN算法是监督学习的一种，首先要有样本集（包含特征与目标变量），然后再输入没有标签只有特征的新数据，其次算出新数据与每个样本集的距离（所以kNN算法的特征都要为数据类型或标称型），这里的距离计算函数可以是欧氏距离、余弦距离、汉明距离、曼哈顿距离等，选出前k个最近距离的样本，最后定义新数据的目标变量是前k个样本中出现频率最高的目标变量。把工作原理转化为伪代码的思路：有一个未知分类的数据
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2023-10-10 13:55:11
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算法学习与代码实现2——插入排序算法思路插入排序其实就是斗地主抓拍的过程，大神级玩家除外，上学时我们寝室一大神，打牌时手中的牌从来不按套路放，我看的是云里雾里，但人家却心中有数。我不是大神，我斗地主只能按顺序放牌，右边小左边大，而且摸牌的时候必须随时排序。插入排序就是个摸牌的过程，每摸到一张牌，就从左边开始对比，直到找到一张手中已有的牌小于或等于这张新摸到的牌，然后把这张牌插入到该牌的左边。算法性
我正在处理此作业：首先，实现由以下函数定义的f函数：f(x)= exp(x)-sin(x)最接近零。其次，在给定输入值x0 = -3.5和x1 = -2.5的情况下，执行95页的Secant方法并使用它来找到f函数的根。添加以下内容-绝对测试：abs(f(x))-相对测试：abs(x ^ k-x ^ {k-1})/ abs(x ^ {k})\\ leq delta-最大迭代保护：k 在每次迭代中，
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2023-06-09 13:18:14
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Python：一款简单，实用，的编程语言用Python来实现一门简单的编程语言(其实也不算是编程语言啦)，过程非常的简单哦那么，第一步~：赋值 and 输出提示：作者是小白一只，不是很熟练，勿喷QwQ,第一次闲得无聊写知乎qwq我们先来看看我们想要实现的语法：[咱选了一个很奇怪的语法，如果以后有机会，会去试试普通的高级语言的语法的qwq]push a 1put apush指令呢，是用来向虚拟栈内压
首先，我不认为这是伪代码，而是用一种真正的语言编写的代码，可能是从(S)ML派生的语言。如果你知道它是什么语言，那么解释它会容易得多，而不是试图猜测shift是什么意思，你可以在文档中查找该语言。在也就是说，有很多东西你显然翻译错了。在首先，你改变了这个：if |A| ≤ 1…到这里来：^{pr2}$除了添加无意义的额外括号之外，您还打破了being为空的递归基本情况。在接下来，par可能只是意味
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2023-08-14 17:18:03
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1.迭代器迭代器只不过是一个实现迭代器协议的容器对象，它基于两个方法：next返回容器的下一个项目__iter__返回迭代器本身
迭代器可以通过使用一个iter内建函数和一个序列来创建：
In [1]: i = iter('abcd')
In [2]: i.next()
Out[2]: 'a'
In [3]: i.next()
Out[3]: 'b'
In [4]: i.next()
