文章目录编码风格错误认知正确认知pep8 编码规范每级缩进用4个空格。4个空格的规则是对续行可选的。右边括号也可以另起一行。有两种格式，建议第2种。空格或Tab?最大行宽空行源文件编码导入在单独行禁止使用通配符导入。字符串引用括号里边避免空格逗号，冒号，分号之前避免空格索引操作中的冒号当作操作符处理前后要有同样的空格(一个空格或者没有空格，个人建议是没有。)函数调用的左括号之前不能有空格赋值等操
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2023-12-24 08:45:21
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# Python 根据类别编码进行数据处理
在数据科学的领域，不同类型的数据需要通过特定方式进行处理，以便于分析和建模。一个常见的数据处理步骤是将类别变量进行编码，以便于机器学习模型可以处理。本文将介绍如何使用 Python 对类别数据进行编码的基本方法，并提供代码示例。另外，我们还将展示一些可视化的内容，包括甘特图和饼状图，以帮助更好地理解数据的分布和时间安排。
## 什么是类别编码？
类
在编写python程序，开发python WEB应用时，编码问题是一个绕不开的，并且通常很头疼的问题。一般来说，在开发过程中，python解释器、python编辑器、IDE环境、浏览器、数据库都有各自的编码，要想程序能够正常运行，就必须保证各个部分的编码一致。 现实中存在好多种编码，常用的主要有ASCII、Unicode、UTF-8、以及中文编码GBK。不同编码的区别ASCII码ASCII码是美
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2023-08-23 20:18:38
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# Python中的类别变量设置及其可视化
在数据分析和机器学习中，类别变量（Categorical Variables）是描述分类数据的重要组成部分。例如，在分析用户的购买行为时，我们可能会遇到用户的性别、城市、职业等字段，这些数据属于类别数据。在Python中，我们通常使用Pandas库来处理这些数据。本文将介绍如何将数据设置为类别变量，并展示如何通过可视化手段进行分析，包括使用饼状图来展示
原创
2024-09-02 06:27:15
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文章目录前言一、常见的类别特征转换方法二、其他方法1.赫尔默特对比（Helmert contrasts）2.Sum Contrast（Sum (Deviation) Coding）3.Forward Difference Coding4.Backward Difference Coding5.Polynomial Contrast 前言类别型特征（Categorical Feature）主要是指
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2024-04-02 10:05:18
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前言以下内容来自网上&个人总结，如果有什么地方错误或者表达不准确欢迎指正。三种编码在python从文件到运行，总计能遇到三种编码。首先，.py文件有自己的编码方式，也就是这个文件是以什么编码方式保存在本地的。在windows下，python2默认是ASCII，python3默认是utf-8，这个可以用以下代码查看。import sys
print(sys.getdefaultencodin
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2023-07-06 22:17:26
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python默认编码格式是utf-8。在python2.7中，可以通过sys.setdefaultencoding('gbk')设定默认编码格式，而在python3.3中sys.setdefaultencoding()这个函数已经没有了。在python3.3中该如何设置内置的默认编码格式啊！急求！！！（类似于“#coding:gbk”这种就不必来说了。能让import sys print(sys.
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2023-06-09 22:09:16
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python编码总结：1).首先python有两种格式的字符串，str和unicode，其中unicode相当于字节码那样，可以跨平台使用。str转化为unicode可以通过unicode()，u，str.decode三种方式unicode转化为str，如果有中文的话，一般通过encode的方式2).如果代码中有中文的话，我们一般会添加 "# coding=utf-8"，这个是什么作用呢，一般如下
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2023-07-02 19:29:54
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# Python设置编码的步骤和代码示例
在Python中，设置编码是为了确保程序能够正确地处理不同的字符集和文本数据。本文将教会你如何设置编码以及每一步所需的代码。
## 设置编码的流程
下面是设置编码的流程，可以用表格展示每一步的具体内容。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入`sys`模块 |
| 步骤2 | 设置默认编码 |
| 步骤3 | 打印
原创
2023-08-13 09:20:54
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# Python设置编码
## 1. 概述
在编写Python代码时，我们常常需要考虑字符编码的问题。为了正确地处理各种字符集，我们需要设置合适的编码方式。本文将介绍如何在Python中设置编码，以及相关的注意事项。
## 2. 设置编码的流程
下面是设置编码的基本流程，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入`sys`模块 |
原创
2023-11-02 13:08:16
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# Python 编码设置
Python 是一种强大而灵活的编程语言，被广泛应用于各种领域。在 Python 编程中，正确的编码设置对于处理字符和字符串非常重要。本文将介绍 Python 中的编码设置，并提供一些示例来说明如何正确地处理不同编码的数据。
## 什么是编码？
在计算机中，字符和文本通常以二进制形式存储和处理。编码是一种将字符映射到二进制数据的方式。不同的编码方案使用不同的映射规
原创
2023-10-31 08:28:38
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# PyTorch 中类别特征编码方案
在机器学习中，处理类别特征（categorical features）是一个重要的步骤。PyTorch作为一个深度学习框架，虽然没有内置对于类别特征的专门处理方法，但我们可以通过自定义编码方法来将这些类别特征转换为模型可以理解的数值格式。本篇文章将为您展示如何使用PyTorch处理类别特征，并提供一个完整的示例。
## 1. 理解类别特征
类别特征通常
原创
2024-09-16 06:24:00
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如果要在python2的py文件里面写中文，则必须要添加一行声明文件编码的注释，否则python2会默认使用ASCII编码。(python3已经没有这个问题了，python3默认的文件编码是UTF-8)。必须将编码注释放在第一行或者第二行,一般来说，Python文件的前两行要这样写：#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-其中第一行是指定python解释器
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2023-06-18 01:02:52
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今天在写入文件时候遇到了中文乱码的问题。 问题描述： 字符串转以utf-8编码的字符数组 bytes，然后使用 bytes.decode("utf-8")写入文件中。html指定为utf-8编码，结果页面出现中文乱码。 出现问题的原因是因为生成的html文件是以gbk编码存储的，代码如下:# 在 open 方法中指定 encoding="utf-8" 生成的test.html文件会以 ut
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2023-06-21 16:22:14
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如果要在python2的py文件里面写中文，则必须要添加一行声明文件编码的注释，否则python2会默认使用ASCII编码。(python3已经没有这个问题了，python3默认的文件编码是UTF-8)必须将编码注释放在第一行或者第二行,一般来说，Python文件的前两行要这样写：#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-其中第一行是指定python解释器，第
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2023-06-26 15:36:13
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查了一会资料得出的结论是如果你用的是python3.x，那么就最好别去设置sys.defaultencoding或者sys.stdout.encoding
记住在需要编码的时候用encode，解码的时候decode就可以了。。。
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2023-06-16 08:20:34
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查了一会资料得出的结论是如果你用的是python3.x，那么就最好别去设置sys.defaultencoding或者sys.stdout.encoding记住在需要编码的时候用encode，解码的时候decode就可以了。。。这个问题貌似很复杂首先区分一下sys.stdout.encoding和sys.defaultencoding是不一样的sys.defaultencodingsys.defau
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2023-10-05 15:58:50
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——本文基于python2.7版本在用python处理txt文本时，若遇到txt文档中有中文字符的情况，会发现文档读取出来的情况是一堆乱码。这是因为python2.7默认的编码形式为ASCII。为了方便处理含中文内容的txt文档，此处需要先修改系统默认编码为utf-8，这样就可以省掉后续encode（‘utf-8’）的手续（而且这种属性的使用并不方便。比如在list元素中就没有这一属性）。在看完上
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2023-06-16 21:08:30
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Python 输出 "Hello, World!"，英文没有问题，但是如果你输出中文字符"你好，世界"就有可能会碰到中文编码问题。Python 文件中如果未指定编码，在执行过程会出现报错：#!/usr/bin/python
print "你好，世界";以上程序执行输出结果为：File "test.py", line 2
SyntaxError: Non-ASCII char
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2023-06-26 14:32:03
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1 多标签分类1.1 定义 传统的多分类算法是对一个训练样本仅标记一个类别标签。而多标签分类(Multi-label Classification, MLC)是指对每个训练样本分配一个或一个以上的类别标签。其数学模型如下： 给定一个维输入空间和一个输出标签。多标签实例可以定义为一对，其中并且，其中被称为标签集。当标签和实例相关时，为1，否则为0。MLC的目标就是构建一个预测模型。 MLC
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2023-07-08 22:06:09
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