1. 缘起程序处理无非输入、处理和输出，其中输出以文本居多，文本的格式化是绕不过去的问题，不如索性好好研究一下搞定，省的每次遇到都尴尬。2. 探索根据PEP 3101，Python有两种典型的文本格式化方法The '%' operator for strings.The string.Template module.其中%的方法和C语言printf的格式化很像，简单实用，但在Python里面有很多
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2023-12-18 14:03:18
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python编码规范文件及目录规范文件保存为 utf-8 格式。程序首行必须为编码声明：# -*- coding:utf-8 -*-文件名全部小写。代码风格空格设置用空格符替换TAB符。代码缩进为4个空格符。仅在运算符前后（如+,-,=,==）各加一个空格，不要在用于指定关键字参数或默认参数值的'='号周围使用空格，其他语句和表达式中都不要加空格。分行程序头部声明和import之间、import和
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2023-08-21 15:09:59
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一. 常用的feature scaling方法最大最小规范化 最小-最大规范化也称为离散标准化，是对原始数据的线性变换，将数据值映射到[0, 1]之间。公式为： 离散标准化保留了原来数据中存在的关系，是消除量纲和数据取值范围影响的最简单方法。这种处理方法的缺点是若数值集中且某个数值很大，则规范化后各值接近于0，并且将会
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2023-12-05 20:49:28
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通过将属性值按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如0.0～1.0，对属性规范化。对于涉及神经网络或距离度量的分类算法（如最近邻分类）和聚类，规范化特别有用。如果使用神经网络后向传播算法进行分类挖掘（见第6章），对于训练元组中量度每个属性的输入值规范化将有助于加快学习阶段的速度。对于基于距离的方法，规范化可以帮助防止具有较大初始值域的属性（如income）与具有较小初始值域的属性（如二元属性）相
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2024-07-27 18:31:39
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给恢复快给航空港和开好福德宫华帝股份好
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精选
2015-04-20 14:47:19
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数据库设计是构建高效、可靠应用系统的关键环节，而规范化与反规范化是数据库设计中两个核心概念。规范化旨在消除数据冗余、提高数据一致性，而反规范化则是为了提升查询性能而有意引入冗余。在PostgreSQL这样功能强大的数据库系统中，理解并正确运用这两种策略对于构建高质量的数据库系统至关重要。
规范化理论基础
规范化是数据库设计中消除数据冗余和异常的系统化方法。该理论由E.F. Codd提出，通过一系列
# Python特征规范化
在机器学习中，特征规范化是一个至关重要的步骤。它帮助提高模型的性能和稳定性，使多个特征的数据分布相似。本文将探讨特征规范化的意义及其实现方法，并提供一些代码示例，最后通过状态图和旅行图来更好地理解这一过程。
## 什么是特征规范化？
特征规范化是将数据集中的特征转换为一个特定的范围或分布的过程。在很多情况下，特征的值范围差异很大，会影响到模型的学习过程。例如，当构
在处理数据时，CSV（Comma-Separated Values）格式是常用于存储和交换信息的标准格式。然而，当我们接收到的 CSV 数据格式不一致或缺乏统一规范时，就需要进行 CSV 规范化。本文将详细介绍如何利用 Python 实现 CSV 规范化，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境中已正确安装所需的依赖包。以下
# Python 范数规范化：深入理解与代码实现
在机器学习和数据预处理过程中，规范化是一个非常重要的步骤。特别是在处理不同尺度的数据时，范数规范化（Norm Normalization）被广泛使用。本文将深入探讨什么是范数规范化，以及在 Python 中如何实现这一过程。我们将以代码示例的形式展示关键技术，并使用类图将相关类与方法可视化。
## 什么是范数规范化？
范数规范化是一种将数据进
## Python 地址规范化
### 介绍
在Python编程中，经常会遇到需要对地址进行规范化的情况。地址规范化是指将输入的地址进行格式化，使其符合一定的规则和标准。通过地址规范化，我们可以确保地址的准确性和统一性，方便后续的数据处理和分析。
本文将介绍Python中常用的地址规范化方法，并通过代码示例演示如何使用这些方法。
### 地址规范化的方法
在Python中，有多种方法可以
原创
2023-11-11 08:20:21
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文章目录print()常用方法简单的字符串输出字符串格式换输出formt() 函数无参key value列表字典类魔法参数叹号用法f-string简单使用表达式求值与函数调用引号、大括号与反斜杠多行f-string格式类型相关格式描述符lambda表达式 print()常用方法print()函数是一个标准格式化输出函数 print(*object(s), sep=’’,end=’\n’, fil
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2023-10-18 22:44:15
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Python代码编写规范前言：Python之禅：一、代码排版规范二、空格使用规范三、命名规范四、注释规范五、语法规范六、常见英文缩写 前言：为了保证代码的易读性，可维护性，稳定性，以及提高脚本的美观度，运行性能，并提前发现一些隐藏的BUG，特制定这一系列通用的规则来统一大家的编写风格，各自业务组可以制定更详细的规则，如模块的划分，引用关系等。Python之禅：优美胜于丑陋（Python 以编写优
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2023-08-04 14:36:48
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文章目录一、数据规范化1、小数定标规范化2、最小—最大规范化3、零-均值规范化（z-score规范化）二、数据离散化 一、数据规范化数据规范化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作。不同评价指标往往具有不同的量纲，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合
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2023-11-06 13:56:42
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数据规范化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作。不同评价指标往往具有不同的量纲，数值见的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。如将工资收入属性值映射到[-1, 1]或者[0, 1]内。数据规范化对于基于距离的挖掘算法尤为重要。（1）最小-最大规范化 最小
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2023-10-11 16:40:05
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https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets/splitting-data零-均值规范化（z-score标准化）零-均值规范化也称标准差标准化，经过处理的数据的均值为0，标准差为1。转化公式为：其中为原始数据的均值，为原始数据的标准差，是当前用得最多的数据标准化方式。标准差分数可以
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2023-11-12 10:10:16
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1 推荐风格:
(1) k&r风格 (又称为c语言风格、unix内核代码风格), 优点是代码紧凑 :
indent -kr -o xxx.out xxx.c
(2) linux风格, 比中K&R风格在横向上占空间, 但代码的可读性更好:
indent -linux -o xxx.out xxx.c
2 其它风格, 可以根据自己编
原创
2011-06-16 11:47:36
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URL规范化(url normalization)其实就是一个标准化URL的过程，其实也就是将一个URL转化为一个符合规范的等价URL(如http://www.cnblogs.com/shuchao转化为http://www.cnblogs.com/shuchao/)，这样程序可以确定这两个URL是等价的。
URL规范化用于搜索引擎可以减少对页面的重复索引，同时也可以减少爬虫的重复抓
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精选
2013-01-07 11:03:50
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最近又在做一些实验，思路和去年年底的时候基本是一样，去年写的大部分代码也可以重用，但是发现用的时间还是很多。究其原因，主要是过去的代码写的很潦草，而且没有规范的注释，所以重新读代码的时间，几乎和重新写差不多。 从今年年初开始养成了写科研笔记的习惯，刚开始的时候是迫于组会的要求，慢慢的习惯了之后发现，写笔记的过程，也是学习的过程，而且以前的很多东西可以随手拿过来就重用。看着到现在已经60多页的笔记，心里感觉很充实。人生就是慢慢积累的过程。 希望自己在以后学习的过程中，可以养成一套属于自己的规范，比如用过的数据库，写过的代码，做到信手掂来，就可以想都不想的用。 fighting~
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2010-08-28 11:21:00
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规范化理论的函数依赖例如：在函数y= 中； 可以用x可以确定y的值，此时y的值是依赖于x取何值，故称作y依赖于x，可以写作x-->y，即x确定y，此为函数依赖。部分函数依赖传递函数依赖规范化理论的价值与用途
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