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
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2023-08-10 11:32:58
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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()
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2023-08-07 21:09:44
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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
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2023-05-26 20:09:27
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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] =
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2023-08-09 17:46:35
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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
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2023-08-04 13:28:39
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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
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2023-09-14 15:23:49
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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
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2023-08-17 21:59:51
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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]
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2023-08-09 16:59:19
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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(
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2023-08-05 12:24:26
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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
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2023-08-03 17:46:12
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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
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2023-08-16 16:25:53
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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≤
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2024-03-06 00:31:50
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数据类型-数据集 一、基本数据类型——列表列表的定义：定义：[] 内以逗号分隔，按照索引，存放各种数据类型，每个位置代表一个元素列表的创建：list_test=['张三', '李四', '王五']或list_test = list('王五') 列表的特点和常用操作特性：1. 可存放多个值2. 按照从左到右的顺序定义列表元素，下标从0开始顺序访问，有序3. 可修改指定索引位置对应
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2023-09-01 20:25:36
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一是仅利用一些工具，对数据的特征进行查看；二是根据数据特征，感知数据价值，以决定是否需要对别的字段进行探索，或者决定如何加工这些字段以发挥数据分析的价值。字段的选取既需要技术手段的支撑，也需要数据分析者的经验和对解决问题的深入理解。01 数值类型在进行数据分析时，往往需要明确每个字段的数据类型。数据类型代表了数据的业务含义，分为3个类型：1. 区间型数据（Interval）数值型数据的取值都是数值
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2023-09-02 20:20:11
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Text Classification with KNN and Naive Bayes Algorithm in Python简介模型knnnaive bayes数据Implementation with Python 简介Knn 是最常见，最简单的非参数机器学习的方法，它对 data generating process (DGP) 没有任何假设，所以适用于大多数场景。但是个人感觉，knn
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2024-07-08 10:14:37
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关于编码ascii : 8位 1字节 表示1个字符unicode 32位 4个字节 表示一个字符utf- 8 1个英文 8位，1个字节欧洲 16位 两个字节 表示一个字符亚洲 24位 三个字节 表示一个字符gbk 1个英文 8位，1个字节亚洲 16位 两个字节 表示一个字符由于ascii采用单字节表示，可表达的量有限，而unicode则因为采用4个字节而导致存储量偏大，因此，若需要将数据进行存储，
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2023-08-30 22:51:58
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将分类数据和顺序数据转换为标志变量1.分类数据和顺序数据是什么2.运用标志方法处理分类和顺序数据3.代码实操：Python标志转换 分类数据和顺序数据是常见的数据类型，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.分类数据和顺序数据是什么1-1 在数据建模过程中，很多算法无法直接处理非数值型的变量。例如KMeans算法用于基于距离的相似度计算，而字符串则无法直接计算距离.另
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2024-03-02 11:34:34
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（代码在最下面）正在学习人工智能课程，作业要求自己写一个贝叶斯分类器，分享一下，一起学习 题目描述：对于Wine数据库，用Python实现以下内容：1）利用非参数密度估计方法估计先验概率密度。2）建立最小错误率Bayes分类器。3）检验分类器性能。实验内容及数学原理：（1）利用非参数密度估计方法估计先验概率密度。设样本类型为Y，样本有Ck种类别，k=1,2,3非参数密度估计先验概率为：
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2023-10-20 15:49:36
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文章目录前言一、函数分类二、创建函数三、调用函数 前言 在前面的博客中，所有编写的代码都是从上到下依次执行的，如果某段代码需要多次使用，那么需要将该段代码复制多次，这种做法势必会影响开发效率，在实际项目开发中是不可取的。那么如果想让某一段代码多次使用，应该怎么做呢？函数解决这种问题。我们可以把实现某一功能的代码块定义为一个函数，然后在需要使用的时候，随时调用即可，十分方便。对于函数，简而言之就
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2023-10-04 09:11:01
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数据类型基础一、什么是数据类型其实可以明白数据类型指的就是变量值的不同类型，姓名可能是一种数据类型、年龄可能是一种数据类型、爱好可能又是另一种数据类型二、为何对数据分类变量的是用来反映状态以及状态变化的，毫无疑问针对不同的状态就应该用不同类型的数据去标识。三、不同数据类型[数字类型][字符串类型][列表类型][字典类型][布尔类型]数字类型整型(int)1.1 作用表示人的年龄、各种号码、级别1.
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2023-09-29 07:07:52
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