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  1. pandasTrain.html python-pandas的一些小练习——东北大学大数据班数据挖掘实训Python基础二（2）

  2. python-pandas的一些小练习——东北大学大数据班数据挖掘实训Python基础二（2） 实训练习：练习使用pandas 包中的dataframe和方法。 1将数据读取为dataframe类型，命名为df 2查看数据的形状[了解数据有多少行、多少列] 3查看数据的最开始的7条数据和尾部的3条数据 4查看数据的各字段的类型 5查看数据是否有缺失值 6如果有缺失值，进行补0操作 7从df中按字段取出‘ date’’dist’和‘ flight’形成新的df1 8从df中按位置选取行为3和4，列

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-03-29
    • 文件大小：336896
    • 提供者：weixin_43124279

  1. 实用Python教程——Easy Python精编版.pdf

  2. 自己原创的Python教程，求捧场啦~ 作者：utmhikari 博客原文：https://utmhikari.github.io/categories/Easy-Python/ 语雀：https://www.yuque.com/hikari-zy5c0/easy-python 源代码：https://github.com/utmhikari/Easy_Python第一话: HelloWorld——输入、输出与函数 前言 原文地址 Helloworld,是代码世界的入口。当我们采用 Pytho

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-10-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u013842501

  1. GA求函数极值.zip

  2. python实现GA遗传算法求函数（一元函数和二元函数）最大值和最小值.

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：8192
    • 提供者：xsyciel

  1. python topk()函数求最大和最小值实例

  2. 主要介绍了python topk()函数求最大和最小值实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38516270

  1. python实现列表中最大最小值输出的示例

  2. 今天小编就为大家分享一篇python实现列表中最大最小值输出的示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：24576
    • 提供者：weixin_38639642

  1. python求最大值,不使用内置函数的实现方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇python求最大值,不使用内置函数的实现方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：26624
    • 提供者：weixin_38519660

  1. python如何求解两数的最大公约数

  2. 题目： 给定两个自然数，求这两个数的最大公约数。 分析： 单看题目的话，非常简单，我们可以循环遍历自然数，如果能够整除两个自然数，就把这个数记下来，在这些记录中找到最大的一个。 但是这样做有几个缺点：一是做除法计算量比较大，二是遍历所有自然数完全没有必要。另外，如果能够循环，还是不要递归，因为Python的函数递归最大栈空间是1000（如果我没有记错的话），如果数字大一些，很容易出现爆栈。 所以在这里有两种处理方法： 1、如果较大的自然数除较小的一个自然数，取得余数，较小的自然数和余数的最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38557896

  1. python实现梯度下降算法

  2. 梯度下降（Gradient Descent）算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法。当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。 本文主要以线性回归算法损失函数求极小值来说明如何使用梯度下降算法并给出python实现。若有不正确的地方，希望读者能指出。  梯度下降 梯度下降原理：将函数比作一座山，我们站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，能够下降的最快。 在线性回归算法中，损失函数为 在求极小值时，在数据量很小的时候，可以使用矩阵求逆的方式求最优的θ值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：259072
    • 提供者：weixin_38648037

  1. Python中max函数用于二维列表的实例

  2. 最近写一个和二维列表有关的算法时候发现的 当用max求二维列表中最大值时，输出的结果是子列表首元素最大的那个列表 测试如下 c=[[1,2,-1],[0,5,6]] a=[[0,3,-1],[1,4,6]] print(max(c),max(a)) 结果是这样的 [1, 2, -1] [1, 4, 6] 以上这篇Python中max函数用于二维列表的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38590996

  1. 阿尔法python练习(4-6答案)

  2. 文章目录4.基本数据类型判断奇偶数公倍数判断平闰年天天向上的力量第一问天天向上的力量第二问天天向上的力量第三问天天向上的力量第四问拼接最大字符删除字符插入字符回文字符串统计词量你中无我时间格式化文本进度条5.程序的控制结构大小写转换判断位数并打印各位的值地铁车票考试评级判断星期身体质量指数BMI阶乘水仙花数猴子摘桃素数随机密码生成圆周率的计算求pi的近似值篮球弹跳猜数字函数和代码复用打招呼函数能否组成三角形转换秒为时间最大公约数简单计算器实现杨辉三角七段数码管绘制斐波那契数列计算汉诺塔实践科赫雪

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：116736
    • 提供者：weixin_38514660

  1. 人工智能-梯度下降法Python实现

  2. 梯度法 什么是梯度 在高数的微积分中,我们学习过对多元函数求偏导,偏导数反映的是函数沿坐标轴方向的变化率,梯度就是偏导数构成的一个向量. 当变化方向与梯度相同或相反时,函数的变化率最大,当变化方向与梯度方向正交时,函数的变化率为0. ∇ f(x,y,z)= (∂ x,∂ y ,∂z) ,每一点的梯度都会因x,y,z的值不一样而变化,因此在每一个点我们都要求一次梯度值. 梯度下降和上升 在机器学习中,我们在求最小值时使用梯度下降法,求最大值时使用梯度上升法. 为了尽快的得到最小值或者最大值,我们尽

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：118784
    • 提供者：weixin_38614112

  1. Python入门程序 函数应用（判断素数、递归求n的阶乘、x的n次方、最大最小值、插入排序法）

  2. Python入门程序 函数应用（判断素数、递归求n的阶乘、x的n次方、最大最小值、插入排序法） 1.判断素数 #编写函数，判断一个数是否是素数。 def isprime(n): if n==1: return False for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38703906

  1. Python入门程序 函数应用（判断素数、递归求n的阶乘、x的n次方、最大最小值、插入排序法）

  2. Python入门程序 函数应用（判断素数、递归求n的阶乘、x的n次方、最大最小值、插入排序法） 1.判断素数 #编写函数，判断一个数是否是素数。 def isprime(n): if n==1: return False for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38654348

  1. 回归树的原理与Python实现

  2. 来源于知乎，本文就回归树的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲回归树是怎么一回事。如果预测某个连续变量的大小，最简单的模型之一就是用平均值。比如同事的平均年龄是28岁，那么新来了一批同事，在不知道这些同事的任何信息的情况下，直觉上用平均值28来预测是比较准确的，至少比0岁或者100岁要靠谱一些。我们不妨证明一下我们的直觉：1.定义损失函数L，其中y_hat是对y预测值，使用MSE来评估损失：2.对y_hat求导:3.令导数等于0，最小化MSE

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：185344
    • 提供者：weixin_38628362

  1. 梯度下降：使用python实现梯度下降。 我在BYU数学专业的python编码实验室Math 495R中完成了这个项目-源码

  2. 描述 该项目实现了两种不同的一维优化方法，牛顿法和梯度下降法。 牛顿法 牛顿法是一种求根算法，可以对实值函数的根（或零）连续产生更好的近似值。 在该项目中，我对输入函数的一阶导数实施牛顿方法，以识别输入函数的潜在最小和最大值。 牛顿法由下面的函数递归定义。 梯度下降 当二阶导数为正数时，牛顿法效果很好，但是当二阶导数为负数时，牛顿法有时无法收敛。 梯度下降是一种更有效的优化算法，它朝最大减小方向迈进，直到收敛到最小。 步长基于学习率，该学习率是使用从python包scipy导入的一维优化函数找

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42146086

  1. 回归树的原理与Python实现

  2. 来源于知乎，本文就回归树的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲回归树是怎么一回事。如果预测某个连续变量的大小，最简单的模型之一就是用平均值。比如同事的平均年龄是28岁，那么新来了一批同事，在不知道这些同事的任何信息的情况下，直觉上用平均值28来预测是比较准确的，至少比0岁或者100岁要靠谱一些。我们不妨证明一下我们的直觉：1.定义损失函数L，其中y_hat是对y预测值，使用MSE来评估损失：2.对y_hat求导:3.令导数等于0，最小化MSE

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38629939

  1. Python中常用的内置方法

  2. 1.最大值 max（3，4） ##运行结果为4 2.最小值 min（3,4） ##运行结果为3 3.求和 sum(range(1,101)) ##求1～100的和 使用过这个函数求1～100的偶数或者奇数的和更简单 sum(range(1,101,2)) ##1～100之间的奇数和 sum(range(2,101,2)) ##1～100之间的偶数和 4.枚举 返回索引值和对应的value值 for i,v in enumerate('hello'): print(i,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38707153

  1. Python学习教程之常用的内置函数大全

  2. 前言 内置函数，一般都是因为使用比较频繁或是元操作，所以通过内置函数的形式提供出来。在Python中，python给我们提供了很多已经定义好的函数，这里列出常用的内置函数，分享出来供大家参考学习，下面话不多说，来一起看看详细的介绍吧。 一、数学函数 abs() 求数值的绝对值 min()列表的最下值 max()列表的最大值 divmod() 取膜 pow() 乘方 round()浮点数 #abs 绝对值函数 输出结果是1 print abs(-1) #min 求列

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38706951

  1. Python实现统计英文文章词频的方法分析

  2. 本文实例讲述了Python实现统计英文文章词频的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 应用介绍： 统计英文文章词频是很常见的需求，本文利用python实现。 思路分析： 1、把英文文章的每个单词放到列表里，并统计列表长度； 2、遍历列表，对每个单词出现的次数进行统计，并将结果存储在字典中； 3、利用步骤1中获得的列表长度，求出每个单词出现的频率，并将结果存储在频率字典中； 4、以字典键值对的“值”为标准，对字典进行排序，输出结果（也可利用切片输出频率最大或最小的特定几个，因为经过排序sorte

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38742656

  1. python topk()函数求最大和最小值实例

  2. 函数介绍 a.topk()求a中的最大值或最小值，返回两个值，一个是a中的值（最大或最小），一个是这个值的索引。 代码示例 >>> import torch >>> a=torch.randn((3,5)) >>> a tensor([[-0.4790, -0.6308, 0.2370, 0.0380, -0.0579], [-0.6712, -3.5483, -0.2370, -0.8658, 0.4145], [-1.4126,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38730331
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