Python是面向对象的语言，也支持面向对象编程的三大特性：封装（隐藏）、继承、多态。一、封装（隐藏）：隐藏对象的属性和实现细节，只对外提供必要的方法。相当于将"细节封装起来",只对外暴露“相关调用方法”。通过私有属性、私有方法的方式实现封装。Python追求简洁的语法，没有严格的语法级别的"访问控制符"，更多的是依靠程序员的自觉实现。二、继承:如果一个新类继承自一个设计好的类，就直接具备了已有类
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2024-04-02 14:24:47
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目录1 指标与维度2 业务需求3 识别维度4 关键指标5 分层与分级1 指标与维度这里个人理解:先有指标后有维度,指标相当于具体一些列数据,维度相当于在这一些数据中的某种条件下的数据.要进行维度分析需要先理解两个术语：指标和维度。指标是衡量事物发展的标准，也叫度量，如价 格，销量等；指标可以求和、求平均值等计算，指标分为绝对数值和相对数值，绝对数值反映具体的大 小和多少，如价格、销量、分数等；相对
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2024-01-31 00:28:15
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1.定义：维度（dimensionality），又称为维数，是数学中独立参数的数目。在物理学和哲学的领域内，指独立的时空坐标的数目。0维是一个无限小的点，没有长度。1维是一条无限长的直线，只有长度。2维是一个平面，是由长度和宽度(或部分曲线)组成面积。3维是2维加上高度组成体积。4维分为时间上和空间上的4维，人们说的4维通常是指关于物体在时间线上的转移。（4维准确来说有两种。1.四维时空，是指三维
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2023-09-26 22:00:15
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在商业智能BI项目中，我们经常讲到数据仓库中的指标和维度，并且看的很重，所以有些人可能比较疑惑为什么数据仓库会和指标、维度扯上关系，到底什么是指标、什么是维度，能不能用最简单通俗的方式介绍它们？指标、维度是什么简单来说，在商业智能BI项目数据仓库中，维度就是看数据的角度，被看的数据就是指标。维度 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台比如：我想看2020年北京地区某品牌电脑的销售量、销售
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2023-10-20 08:08:26
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Python 是一种功能强大的编程语言，因其简单易学而广受欢迎。在数据科学、机器学习以及网络开发等领域，Python有着不可替代的地位。而在处理多维数组和矩阵时，Python 的 NumPy 库显得尤为重要。对于初学者来说，“Python 维度是什么”是个需要深入理解的问题。这个博文将详细探讨 Python 中的维度、如何设置环境以及如何部署 Python 项目。
### 环境预检
在开始之前
# 理解Python中的样本数与特征维度
在数据科学和机器学习领域，"样本数"和"特征维度"是两个非常重要的概念。简单地说，样本数指的是我们训练模型的实例数量，而特征维度则是每个样本的特征数量。掌握这两个概念对于数据处理和模型训炼至关重要。本文将指导你如何在Python中实现对样本数和特征维度的理解和操作。
## 流程图
以下是实现的步骤概览：
| 步骤 | 描述
机器人编程是以调用编程模块指令让机器动起来为目的。通常需要编程的模块是已经写好存储在模块里的，格物斯坦表示：小朋友做的只是将模块以不同的方式拼接起来。儿童编程学习是探究编程语言的本质，一层一层把模块打开，学习模块内部核心的逻辑、算法、语法和结构。深度方面：的机器人要求非常扎实的编程基础，比如C语言，C++等，但大多数的机器人机构只停留在初级教育，多涉及到一些图形化编程教育，并不教授这些编程语言，这
什么是统一维度模型BI企业级解决方案 什么是统一维度模型 层次结构、级别、成员和度量值什么是MDXMDX与SQL的区别什么是数据仓库什么是OLAP数据分析引擎BI企业级解决方案什么是统一维度模型维度（dimension）是描述事实数据表中的数据级别的有组织的层次结构统一维度模型(UDM) 的作用是在用户和数据源之间搭建一座桥梁。UDM 通过一个或多个物理数据源构造而成，最终用户
在学习ndarray数组时，笔者对ndarray数组的两个概念——维度、轴产生了疑惑，故查阅资料仔细理解了一下，现将笔者的理解整理如下，如有不当之处欢迎指正。在前面我们定义或产生多维数组时，例如我们使用a=np.arange(24).reshape(2,4,3)这一行语句生成一个shape为(2,4,3)的多维数组，维度的概念该如何理解呢？首先shape这一属性是描述ndarray数组每一维度的数
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2023-08-10 18:50:47
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在python中，我们经常用列表，字典等数据类型进行数据存储或者重新构造一个序列，同时它们之间也有着一些关联关系，接下来我们就对python中常用的几种数据类型进行一个整体性的梳理。区别相同点都相当于一个容器，有存放数据的功能都可以用for ... in 进行循环不同点序列存放的是不同类型的数据，迭代器中存放的是算法。序列是将数据提前存放好，获取数据时通过循环或索引来取数据 ；而迭代器不需要存放数
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2024-06-27 08:19:42
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数据的维度维度：一组数据的组织形式一维数据一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376对应 列表、数组 和 集合 等概念。列表和数组列表：数据类型可以不同数组：数据类型相同二维数据二维数据 由 多个一维数据构成，是一维数据的组合形式表格是典型的二维数据，其中，表头是二维数据的一部分多维数据多维数
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2024-06-23 06:55:12
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一、交互特征定义两个特征的乘积可以组成一对简单的交互特征，这种相乘关系可以用逻辑操作符AND来类比，它可以表示出由一对条件形成的结果：“该购买行为来自于邮政编码为98121的地区”AND“用户年龄在18和35岁之间”。这种特征在基于决策树的模型中极其常见，在广义线性模型中也经常使用。简单线性模型使用独立输入特征, , …, 的线性组合来预测结果变量：。很容易对线性模型进行扩展，使之包含输入特征的两
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2024-01-17 09:18:32
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这是 利用Excel学习Python 系列的第8篇文章想用一个完整的案例讲解Python数据分析的整个流程和基础知识，实际上以一个数据集为例，数据集是天池上的一个短租数据集。先来想一下数据分析的流程，第一步获取数据，因此本节内容就是获取数据以及对数据的基本操作。1.数据导入1.1 导入.xlsx文件要导入一个.xlsx后缀的Excel文件，可以使用pd.read_excel(路径)方法# 导入.x
要查看Python中HOG（方向梯度直方图）特征的维度，首先需要理解HOG特征如何提取，并最终以数组的形式提供给我们。此文档将呈现一个完整的流程，其中也涵盖了与数据备份和恢复相关的策略以及工具链的集成。
## 备份策略
首先，备份是确保数据安全的基础。在进行HOG特征提取之前，我们需要定义一个数据备份流程。以下是我们的备份流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[
事实表 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如现金登记事务 所产生的数据，事实数据表通常包含大量的行。事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据，每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引，该索引包含作为外键
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2024-06-04 09:37:33
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特征工程：特征选择，特征表达和特征预处理。1、特征选择 特征选择也被称为变量选择和属性选择，它能够自动地选择数据中目标问题最为相关的属性。是在模型构建时中选择相关特征子集的过程。 特征选择与降维不同。虽说这两种方法都是要减少数据集中的特征数量，但降维相当于对所有特征进行了重新组合，而特征选择仅仅是保留或丢弃某些特征，而不改变特征本身。 降维常见的方法有PCA，SVD，萨蒙映射等，
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2023-12-18 19:25:49
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1 TF-IDF原理TF-IDF原理在另一篇博客：关键词抽取模型 已经提及，这里不在重复。2 文本矩阵化笔者理解的文本矩阵化，即将文本进行“词向量化”。这里简述常见的语言表示模型(词嵌入、句表示、篇章表示)。词向量类型：1）一个词一列向量的表示方法有Hash算法和word2vec。hash算法将词打散成(01010101)的数值，word2vec则同时打散定义成了向量。word2vec
1、简介NumPy ：一种高效处理ndarray的包， ndarry：存储多维 同类数据2、关于数组维度常用的数组维度 是 1维 （1 行 n 列）、2维（n 行 n 列）、3维（n 块 n 行 n 列），其对应各轴 axis 方向分别编号如下所示： （对于维度的介绍，官网是这么写的“ In NumPy dimensions are called axes”，即维度称为轴。）一维数组其实可以看作是
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2023-08-16 10:07:00
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在日常建模场景中，针对样本数据的特征工程处理，我们往往会实施特征衍生，尤其是面向特征变量较少的情况，特征变量池的扩展已经成为一个必然步骤。但是，对于特征衍生的处理，我们需要适当把握一个平衡点，也就是性能与效率要相对合理。特征衍生的对建模的有效性是毋庸置疑的，但是一味的扩大增加特征字段数量，会逐渐影响特征进一步处理的性能与效率，需要耗费较大的资源与时间，例如特征筛选、特征分析、模型训练等环节。 对于
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2024-02-06 13:37:20
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特征维度计算@[TOC](特征维度计算) HOG颜色直方图 Gabor欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLo
