python 里面无非就是三种类型最为重要：字符串，列表，字典这几种类型首先应该要学会的是 索引，切片，和迭代： 字符串 ''字符串在内存中一但创建就不可修改，如果要修改内存会重新创建一个字符串''' 1.字符串切片，及索引： 1 test = 'pangrou'
2 v= test[3]
3 print(v)
4 #拿索引范围-1为最后位置（切片）
5 v= test[0:1]
转载
2023-08-09 16:59:19
58阅读
分类数据是常见的数据模型，这些值主要集中在围绕数据实体的属性和描述的相关字段和变量中。（1）分类数据：分类数据指某些数据属性只能归于某一类别的非数值型数据，例如性别中的男和女就是分类数据。分类数据中的值没有明显的高、低、大、小等包含等级、顺序、排序、好坏等逻辑的划分，只是用来区分两个或多个具有相同或相当价值的属性。例如性别、颜色，它们都是相同衡量维度上的不同属性分类而已。（2）顺序数据：顺序数据只
转载
2023-07-27 19:36:01
180阅读
Python内置数据类型总结（数字类型）数据类型是一种值的集合以及定义在这种值上的一组操作。一切语言的基础都是数据结构，所以打好基础对于后面的学习会有百利而无一害的作用。python内置的常用数据类型有：数字、字符串、Bytes、列表、元组、字典、集合、布尔等想想设置这么多类型的原因是什么？1、在数据组织上方便统一管理，提供同样的方法去调用。区分数据类型，也和人们日常对事物的分类认识一致，便于人们
转载
2023-09-27 13:41:07
141阅读
假设你的任务是训练ML模型，以将数据点分类为一定数量的预定义类。 一旦完成分类模型的构建，下一个任务就是评估其性能。有许多指标可以帮助你根据用例进行操作。在此文章中，我们将尝试回答诸如何时使用？ 它是什么？ 以及如何实施？ 文章目录混淆矩阵技术提升准确率 Accuracy精度 Precision召回率 RecallF1分数AUC-ROCPrecision @ klog损失Brier分数 混淆矩阵混
转载
2024-10-21 23:23:35
17阅读
1. 数据类型概述
python中的字符串，列表，元组，字典，集合这五种数据类型均是可迭代的，可以使用for循环访问，涵盖了三类数据结构分别为序列、散列、集合。
序列：
字符串 str
列表 list()
元组 tuple()
散列：
字典 dict()
集合:
set()
转载
2023-08-07 21:09:44
417阅读
上一篇文章我们简单的介绍了python中的字符串，数字类型和运算符等，接下来，我们将继续学习python中的基本数据类型，如列表，元组，字典，集合。数据类型是根据数据本身的性质和特征来对数据进行分类，在python中，常见的数据类型有：：Number（数字）String（字符串）List（列表）Tuple（元组）Set（集合）Dictionary（字典）。对于python数据类型·，有很多的分类方
转载
2023-08-10 11:32:58
365阅读
1、常见的分类算法主要有：（1）KNN算法（2）贝叶斯方法（3）决策树（4）人工神经网络（5）支持向量机（SVM）2、KNN算法（1）KNN应用场景：比方说样本中有很多零食、很多电器、很多服装，给一个未知样本，把样本归于哪一类？就可以用KNN算法。分别计算未知样本和已知的每个样本之间距离，选择前K个距离最近的样本，把该未知样本归到这K个样本所在类别较多的类当中。（2）KNN算法实现步骤①计算已知类
转载
2023-05-26 20:09:27
232阅读
# Python 如何分类：解决鸢尾花数据集分类问题
在数据科学中，分类是常见的数据分析任务之一。通过分类，可以基于特征预测目标变量的类别，广泛应用于金融、医疗、图像处理等多个领域。本篇文章将通过鸢尾花（Iris）数据集的分类问题，介绍如何使用 Python 进行分类建模，包括数据预处理、模型选择、训练与预测，以及结果可视化。
## 1. 鸢尾花数据集简介
鸢尾花数据集包含三种鸢尾花（Set
原创
2024-10-05 06:11:22
26阅读
常用数据类型在介绍 Python 的常用数据类型之前，我们先看看 Python 最基本的数据结构 – 序列(sequence)。序列的一个特点就是根据索引(index，即元素的位置)来获取序列中的元素，第一个索引是 0，第二个索引是 1，以此类推。所有序列类型都可以进行某些通用的操作，比如：索引(indexing)分片(sliceing)迭代(iteration)加(adding)乘(multip
转载
2023-08-04 13:28:39
76阅读
前言将近两年前，我写过一篇同名文章（见使用Python实现子区域数据分类统计）。当时是为了统计县域内的植被覆盖量，折腾了一段时间，解决了这个问题。最近，又碰到了一个类似的需求，也需要统计某个小范围内的数据。简单来说，这个需求是将两个 shp 文件的任意两个对象做相交判断，最后形成一个新的空间对象集合，最后对此集合进行简单统计分析即可。解决方案明白了这一点之后，再看之前的代码，就发现当时用了很笨的方
转载
2023-09-14 15:23:49
90阅读
数据类型小结(各数据类型常用操作)一.数字/整型intint()强行转化数字二.bool类型False&Truebool()强行转化布尔类型.0,None,及各个空的字符类型为False.其余均为Ture.三.字符串strstr()强行转化字符串#列表转化字符换
nums = [11,22,33,44]
for a in range(0,len(nums)):
nums[a] =
转载
2023-08-09 17:46:35
111阅读
1.问题定义 在日常银行、电商等公司中，随着时间的推移，都会积累一些客户的数据。在当前的大数据时代、人工智能时代，数据就是无比的财富。并且消费者需求显现出日益差异化和个性化的趋势。随着我国市场化程度的逐步深入，以及信息技术的不断渗透，对大数据的分析已是必然趋势。本案例就是使用机器学习聚类算法对客户进行分组，为销售人员进行精准营销提供帮助。2.数据收集本数据是
转载
2023-08-28 11:04:30
41阅读
在数据处理中，数据分类是一项基础而重要的工作。本文将介绍如何使用Python pandas库，根据某一列的数据将所有数据分类。1. 读取数据文件，生成数据框（DataFrame）对象首先，需要读取数据文件，生成数据框（DataFrame）对象。这里以读取CSV格式的数据文件为例，代码如下：import pandas as pd
# 读取数据文件，生成数据框对象
df = pd.read_csv(
转载
2023-08-05 12:24:26
901阅读
本文主要介绍描述统计知识要点及Python案例实践。(一)描述统计知识要点在我们谈论描述统计知识要点前，我们先明确一下数据的类型，一般数据可以分为分类型数据和数值型数据。分类型数据是识别变量的类型，比如“男”“女”。数值型数据就是表示数据的大小或多少，比如1000元、500.2斤。分类型数据和数值型数据可以相互转换，比如男生身高在180CM以上我们分类为‘’高个子”，身高在150CM以下我们分类为
转载
2023-08-03 17:46:12
132阅读
目录前言1. 列表2. 元组3. 集合4. 字典 前言直奔主题： Python 四种集合数据类型：列表（List）是一种有序和可更改的集合。允许重复的成员。元组（Tuple）是一种有序且不可更改的集合。允许重复的成员。集合（Set）是一个无序和无索引的集合。没有重复的成员。词典（Dictionary）是一个无序，可变和有索引的集合。没有重复的成员。常用的几种类型如上面所示 下面将一一讲解四种类型
转载
2023-08-16 16:25:53
104阅读
一、数据分类处理描述信息社会，有海量的数据需要分析处理，比如公安局分析身份证号码、 QQ 用户、手机号码、银行帐号等信息及活动记录。采集输入大数据和分类规则，通过大数据分类处理程序，将大数据分类输出。数据范围：1 \le I,R \le 100 \1≤I,R≤100 ，输入的整数大小满足 0 \le val \le 2^{31}-1\0≤val≤
转载
2024-03-06 00:31:50
80阅读
数据聚合数据处理的最后一步为数据聚合，通常指的是转换数据，是每一个数组生成一个单一的数值。我们已经做过多种数据聚合操作，例如sum( )、mean( )和count( )。这些函数均是操作一组数据，得到的结果只有一个数值。然而，对数据进行分类等聚合操作更为正式，对数据的控制力更强。数据分类是为了把数据分成不同的组，通常是数据分析的关键步骤。之所以把它归到数据转换过程，是因为先把数据分为几组，再为不
转载
2023-08-17 21:59:51
124阅读
多标签多分类主要有两种解决方案：①改造数据适应算法这种做法不推荐，因为会损失数据的质量②改造算法适应数据目前主流的算法包括ML-KNN、ML-DT、Rank-SVM、CML等，其中ML-KNN算法思想最简单，最朴素。 ML-KNN借鉴了KNN的思想寻找K个近邻样本，并运用贝叶斯条件概率，来计算当前标签为1和0的概率，概率大的标签定为样本最终的标签。代码实现如下：import numpy as np
转载
2023-10-13 20:14:17
62阅读
本文代码以及相应数据集 ID3算法：核心是在决策树各个节点上应用 信息增益 准则选择特征，递归的构建决策树。具体方法是：从根结点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点递归的调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择为止。ID3算法还存在另一个问题，它不能直接出来连续型特征。只有事先将连续
转载
2023-11-28 12:27:40
39阅读
Python数据处理从零开始----第四章（可视化）(10)二分类ROC曲线www.jianshu.com
===============================================混淆矩阵机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价，混淆矩阵中存在多个评价指标，这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣，以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详
