目录：对象、类型与类总结对象之间的交互继承与派生多态与多态性封装绑定与非绑定面向对象的软件开发python中关于OOP的常用术语一、对象、类型与类总结 1、工厂函数(id, is, ==)id 身份（在pyhton中为python内存指向地址，与type，value组成对象的三个重要元素）is、 == 身份运算 1 # x=1 #x=int(1)
2 # #id
3 # #t
1.groupby技术import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],
df
#按key1进行分组，计算data1的平均值
grouped=df['data1'].groupby(df['key1']
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2023-11-05 12:16:44
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需求描述：这是一个实际生活中遇到的需求，一共有8个人需要在一周的5个工作日值班，每天都需要5个人完成值班任务，其中有一个人是个组长。要求组长在这5天里一共值班4次，其他人员均值班3次，每天的5个值班人员是8个人中的5人随机组合。 分析：乍一看，好像有点无从下手，咱们细细分析就可以这样考虑，我们假设每个人都有分身术，组长一共有4个分身，其他人均有3个分身，这时正好25个人，组合后正好可以满
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2023-08-10 20:56:27
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# Python中的5折交叉验证
在机器学习模型的评价中，交叉验证是一种重要的技术。它可以帮助我们更好地了解模型在未见数据上的表现。本文将详细介绍5折交叉验证的原理，以及如何在Python中实现这一方法。
## 什么是5折交叉验证？
5折交叉验证是一种用于评估机器学习模型性能的技术。它的基本思路是将原始数据集分为5个相等的部分（或称为“折”）。在每一次迭代中，选取其中一个部分作为验证集，其余
上周内容回顾什么是ORM# 1.对象映射关系
类 》表
对象 》记录
属性 》字段值
# 2.如何来使用
class User(models.Model):
# id int primary key auto_increment
id = models.AutoField(primary_key=True) # 如果表的主键名就是ID 则可以省略
# Python 随机分组函数实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白学习如何实现一个“Python 随机分组函数”。在本文中，我将详细介绍实现该功能的流程，并提供必要的代码示例和注释。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述实现随机分组函数的步骤：
| 序号 | 步骤描述 | 备注
原创
2024-07-19 13:40:28
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# Python成员随机分组指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要将成员随机分组的情况。这篇文章将指导你如何使用Python来实现这一功能。
## 流程概览
首先，让我们通过一个流程图来了解整个分组过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{是否有成员列表？}
B -- 是 --> C[创建成员列表]
C --> D[确定
原创
2024-07-25 11:17:12
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# 随机森林及k折交叉验证
随机森林(Random Forest)是一种集成学习(Ensemble Learning)方法，它是通过构建多个决策树来进行分类或回归的算法。它的基本思想是通过随机选择特征和样本，构建多个决策树，并将它们结合起来进行预测。
## 随机森林算法
随机森林算法的核心是决策树，决策树是一种基于树结构的分类器。随机森林通过构建多个决策树来进行预测，每个决策树的预测结果作为
原创
2023-12-20 08:15:20
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# Python 分层随机分组实现方法
## 1. 确定分组的层级关系
在进行 Python 分层随机分组之前，首先需要确定分组的层级关系。假设我们需要分成三个层级，分别是 A、B、C。
```python
# 定义层级关系
levels = ['A', 'B', 'C']
```
## 2. 准备待分组的数据
接下来，我们需要准备待分组的数据，假设我们有一个名为 `data` 的列表，
原创
2024-03-14 05:19:57
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# 使用 k 折交叉验证和随机森林进行模型评估
在机器学习中，k 折交叉验证是一种常用的验证方法，可以有效评估模型的性能。本文将教你如何在 Python 中实现 k 折交叉验证并使用随机森林模型进行分类任务。
## 流程
下面的表格展示了实现的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3
原创
2024-10-06 04:14:41
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URL函数的使用（支持正则表达式）、无名分组、有名分组、反向解析（无名分组和有名分组）、Django2中的path函数支持的5中转换器、路由分发、伪静态的概念、虚拟环境
URL函数的使用（支持正则表达式）# django1中使用的是url
url('test', views.test),
url函数的第一个参数是支持正则表达式的
如果匹配到一个路由，就
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2024-05-31 06:46:26
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python3 模块2标准模块随机模块random假设导入 import random as R函数：R.random() 返回一个[0 ,1) 之间的随机数R.getrandbits(nbit) 以长整型的形式返回用nbit未来表示的随机数；R.uniform(a,b) 返回（a，
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2024-04-11 21:03:33
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# Python 5折交叉验证代码实现
## 整体流程
在实现Python的5折交叉验证代码前，我们首先需要了解整个流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将数据集划分为5份 |
| 2 | 依次选择一份作为验证集，其余4份作为训练集 |
| 3 | 训练模型并在验证集上进行评估 |
| 4 | 循环5次，每次选择不同的验证集 |
| 5 |
原创
2024-03-31 04:13:05
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在机器学习的实践中，评估算法性能的方法之一是利用 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线。通过5折交叉验证，我们可以更为全面和准确地了解模型在未见样本上的表现。在这篇博文中，我们将详细探讨如何在 Python 中实现“ROC 5折交叉验证”，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等方面。接下来，让我们直接进入具体内容。
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time库、random随机数、pyinstaller库、集合、列表、字典操作符和函数、jieba函数的使用获取时间的函数时间格式化程序计时基本随机数函数扩展随机数函数PyInstaller库常用参数集合操作符4个增强操作符集合处理方法序列操作符列表类型字典类型jieba库的使用 获取时间的函数函数描述time（）获取当前时间戳，浮点数ctime()获取当前时间并以易读方式表示，返回字符串gmt
随机森林算法属性随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。随机森林和使用决策树作为基本分类器的（bagging）有些类似。以决策树为
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2024-03-28 17:08:19
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交叉验证交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。比如在我日常项目里
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2024-06-07 15:01:39
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# 如何实现“python 分组 随机抽样”
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在python中实现分组随机抽样。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步实现每个步骤。
## 流程步骤
下面是实现“python 分组 随机抽样”的整个流程，我们可以用表格展示出来：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|------|------------|-------
原创
2024-06-15 04:55:54
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# Python 如何实现随机分组
## 问题描述
在许多场景中，我们经常需要将一组数据随机分成若干个小组。例如，一个班级的学生需要随机分组进行小组讨论，或者一个公司的员工需要随机分组进行团队合作等。
本文将使用 Python 来解决这个问题，通过编写一个随机分组的函数来实现。
## 解决方案
### 1. 随机分组的原理
随机分组的基本原理是将一组数据随机打乱顺序，然后按照一定大小进
原创
2023-12-04 14:47:55
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# Python男女随机抽签分组教程
## 流程图
```mermaid
journey
title 教程流程
section 整体流程
开始 --> 安装random库 --> 生成人员列表 --> 分组 --> 结束
```
## 步骤及代码
### 安装random库
首先，我们需要安装Python的random库，这个库提供了生成随机数的功能。
``
原创
2024-06-21 03:54:57
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