机器学习_(python数据类型详解)
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Python知识点Python是一种高级的、动态类型的编程语言，广泛应用于数据科学、Web开发、机器学习等领域。
以下是Python的一些重要知识点：1.基础语法：Python使用缩进来表示代码块，使用简洁的语法来定义变量、条件语句和循环语句。
2.数据类型：Python中有多种数据类型，包括整数、浮点数、复数、字符串、列表、元组、字典和集合。
这些数据类型使Python能够处理各种复杂的数据结构。
3.函数：Python中的函数是一段可重复使用的代码块，可以接受输入参数并返回结果。
函数使代码更加模块化，易于维护和重用。
4.文件操作：Python提供了多种文件操作方法，如打开文件、读取文件、写入文件和关闭文件。
这些方法使Python能够处理各种文件格式，如文本文件、CSV文件和JSON文件。
5.异常处理：Python中的异常处理用于捕获和处理程序中的错误和异常情况。
Python提供了try/except语句来处理异常，使程序更加健壮和可靠。
6.面向对象编程：Python支持面向对象编程范式，包括类、对象、继承和多态等概念。
这些概念使Python能够更好地模拟现实世界中的复杂对象和关系。
7.模块和包：Python中的模块和包是组织代码的方式，可以将相关的函数和类组织在一起，方便代码的管理和维护。
8.迭代器和生成器：Python中的迭代器和生成器是处理集合数据结构的高效方式，可以逐个访问集合中的元素，而不需要一次性加载整个集合到内存中。
9.多线程和多进程：Python中的多线程和多进程可用于实现并发和并行计算，提高程序的执行效率。
10.网络编程：Python中的网络编程可用于实现各种网络应用，如Web开发、网络爬虫等。
python语言的基本数据类型
python语言的基本数据类型Python是一种动态的面向对象的编程语言，支持多种数据类型。
在Python中，数据类型是一个重要的概念，因为它决定了可以在变量中存储哪些数据，并且决定了可以对这些数据执行哪些操作。
Python支持以下基本数据类型：1. 整数(int)：表示整数，如-3、0、1、100等。
整数可以使用十进制、二进制、八进制、十六进制表示。
2. 浮点数(float): 表示带有小数点的数字，如-0.5、3.14等。
浮点数也可以使用科学计数法表示，如1.23e9表示1.23乘以10的9次方。
3. 布尔值(bool)：表示True或False两个值中的一个。
布尔值通常用于控制程序的流程。
4. 字符串(str)：表示文本字符串，由一系列字符组成。
字符串可以用单引号、双引号或三引号表示，例如'hello'、'world'、'''python'''等。
5. 列表(list)：表示一组有序的数据，可以包含任意类型的数据，包括整数、浮点数、布尔值、字符串、甚至是另一个列表。
列表可以通过索引访问和修改。
6. 元组(tuple)：类似于列表，但是元组是不可变的，一旦创建就无法修改。
元组通常用于存储不可变的数据，如坐标、RGB颜色等。
7. 集合(set)：表示一组无序的唯一数据，不允许重复。
集合支持并、交、差等集合运算。
8. 字典(dict)：表示一组键值对数据，可以用任意类型的数据作为键，但是键必须是唯一的。
字典可以通过键来访问和修改。
这些基本数据类型是Python编程中常用的数据类型，掌握它们的特点和用法，有助于编写更加丰富和灵活的程序。
Python数据分析与机器学习入门
Python数据分析与机器学习入门一、引言数据分析与机器学习在当前的信息时代中越来越受到人们的关注。
作为一种高效、快速、准确的数据处理和分析工具，Python被越来越多的数据分析师和机器学习工程师所使用。
本文将对Python数据分析和机器学习做一个入门介绍。
二、Python数据分析1. 数据分析的基本概念数据分析是指对收集来的数据进行有效的处理和分析，以提取有用信息和知识的过程。
数据分析一般包括数据预处理、数据分析、数据可视化等环节。
2. Python数据分析的优势（1）Python是一种开源的脚本语言，语法简单易懂，易学易用；（2）Python有庞大的数据分析生态系统，如NumPy、Pandas等库，可以方便地对数据进行处理和分析；（3）Python有强大的图形库，如pyplot、matplotlib等，可以帮助用户进行数据可视化。
3. Python数据分析库（1）NumPy：Python科学计算的基础包，提供了高性能的数组和矩阵运算功能。
（2）Pandas：Python数据分析的核心库，提供了数据结构和数据分析工具，可以处理结构化数据、缺失数据等数据分析中的问题。
（3）Matplotlib：Python的2D绘图库，支持各种图表，如直方图、折线图、散点图等，方便进行数据可视化。
（4）Seaborn：Python的高级数据可视化库，基于Matplotlib，对数据进行统计可视化，简单易用。
三、Python机器学习1. 机器学习的基本概念机器学习是一种人工智能的应用，是指通过对大量数据进行学习和训练，让机器具有自我学习、自我优化、自我适应的能力，以达到提高机器性能和性能预测的目的。
2. Python机器学习的优势（1）Python机器学习工具库丰富，如Scikit-learn、TensorFlow等，支持多种算法和模型；（2）Python机器学习库易学易用、灵活性强，可以根据需要自己定义算法和模型。
Python基础-数据类型总结归纳.
Python基础-数据类型总结归纳.1.1、python3 数据类型：类型含义⽰例int整型1float浮点型 1.0bool布尔值True或Falsecomplex复数a+bjstring字符串‘abc123’list列表[a,b,c]tuple元组(a,b,c)set集合{a,b,c}dictionary字典{a:b,c:d}1.2、备注说明类型说明complex复数的虚数部分不能省略string（字符串）字符串不能包括有 ‘\’ ,否则输出的不是原来的字符串list（列表）和tuple（元组）list可以修改元素，tuple不能，但是tuple可以包括list等多种数据类型，占⽤资源多于listset（集合）没有排列的顺序（没有索引，不能通过索引取值）及不会有重复的元素dictionary（字典）⼀个键对应多个值(值可以是列表、字典、集合等)，⼀个值也可对应多个键。
但是不能有相同的键、列表作为值可以重复、字典和集合作为值不能重复。
不可变数据（3 个）：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）；可变数据（3 个）：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。
可变数据类型：value值改变，id值不变；不可变数据类型：value值改变，id值也随之改变。
（元组不可修改，所以元组是不可变类型）变量以及类型<1>变量的定义在程序中，有时我们需要对2个数据进⾏求和，那么该怎样做呢？⼤家类⽐⼀下现实⽣活中，⽐如去超市买东西，往往咱们需要⼀个菜篮⼦，⽤来进⾏存储物品，等到所有的物品都购买完成后，在收银台进⾏结账即可如果在程序中，需要把2个数据，或者多个数据进⾏求和的话，那么就需要把这些数据先存储起来，然后把它们累加起来即可在Python中，存储⼀个数据，需要⼀个叫做变量的东西，如下⽰例:1. num1 = 100 #num1就是⼀个变量，就是⼀个模具2. num2 = 87 #num2也是⼀个变量3. result = num1 + num2 #把num1和num2这两个"模具"中的数据进⾏累加，然后放到 result变量中说明:所谓变量，可以理解为模具（内存空间），如果需要存储多个数据，最简单的⽅式是有多个变量，当然了也可以使⽤⼀个列表程序就是⽤来处理数据的，⽽变量就是⽤来存储数据的变量定义的规则：变量名只能是字母、数字或下划线的任意组合变量名的第⼀个字符不能是数字以下关键字不能声明为变量名['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']想⼀想：我们应该让变量占⽤多⼤的空间，保存什么样的数据？<2>变量的类型Python采⽤动态类型系统。
机器学习经典分类算法——k-近邻算法（附python实现代码及数据集）
机器学习经典分类算法——k-近邻算法（附python实现代码及数据集）⽬录⼯作原理存在⼀个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每⼀数据与所属分类的对应关系。
输⼊没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进⾏⽐较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类特征。
⼀般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不⼤于20的整数。
最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
举个例⼦，现在我们⽤k-近邻算法来分类⼀部电影，判断它属于爱情⽚还是动作⽚。
现在已知六部电影的打⽃镜头、接吻镜头以及电影评估类型，如下图所⽰。
现在我们有⼀部电影，它有18个打⽃镜头、90个接吻镜头，想知道这部电影属于什么类型。
根据k-近邻算法，我们可以这么算。
⾸先计算未知电影与样本集中其他电影的距离（先不管这个距离如何算，后⾯会提到）。
现在我们得到了样本集中所有电影与未知电影的距离。
按照距离递增排序，可以找到k个距离最近的电影。
现在假定k=3，则三个最靠近的电影依次是He's Not Really into Dudes、Beautiful Woman、California Man。
python实现⾸先编写⼀个⽤于创建数据集和标签的函数，要注意的是该函数在实际⽤途上没有多⼤意义，仅⽤于测试代码。
def createDataSet():group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels = ['A','A','B','B']return group, labels然后是函数classify0()，该函数的功能是使⽤k-近邻算法将每组数据划分到某个类中，其伪代码如下：对未知类别属性的数据集中的每个点依次执⾏以下操作：（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（2）按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最⼩的k个点；（4）确定前k个点所在类别的出现频率；（5）返回前k个点出现频率最⾼的类别作为当前点的预测分类。
Python数据类型详解
Python数据类型详解Python是一种高级编程语言，被广泛应用于数据处理、分析、科学计算、人工智能等领域。
Python中有多种数据类型，每种类型都有其特定的用法和应用场景。
本文将对Python中常见的数据类型进行详细介绍。
1.数字类型在Python中，数字类型分为整数、浮点数和复数。
其中，整数可以表示正整数、负整数和零；浮点数可以表示小数；复数可以表示实数和虚数。
整数类型可以使用int关键字定义，例如：a = 123b = -456c = 0浮点数类型可以使用float关键字定义，例如：a = 3.14b = -1.23c = 0.0复数类型可以使用complex关键字定义，例如：a = 1 + 2jb = -2.3 + 4.5jc = 0j数字类型可以进行基本的算术运算，例如加减乘除和取余，也可以进行高级的数学运算，例如幂运算、平方根、三角函数等。
2.布尔类型布尔类型只有两个值，即True和False。
可以使用bool关键字定义，例如：a = Trueb = False布尔类型常用于逻辑判断和条件判断，例如if语句中的条件表达式。
3.字符串类型字符串类型可以表示一组字符序列。
在Python中，字符串类型可以使用单引号、双引号或三引号定义，例如：a = 'Hello, World!'b = "Python Programming"c = '''This is amulti-line string'''字符串类型支持多种操作，例如拼接、切片、查找、替换等。
同时，字符串类型还支持格式化输出和正则表达式等高级应用。
4.列表类型列表类型可以表示一组有序的元素序列。
在Python中，列表类型可以使用方括号[]定义，元素之间用逗号分隔，例如：a = [1, 2, 3, 4, 5]b = ['apple', 'banana', 'orange']c = [1, 'apple', True]列表类型支持多种操作，例如添加元素、删除元素、排序、反转等。
Python 数据分析与机器学习
Python 数据分析与机器学习Python 是一种高级编程语言，它的易于使用和灵活性使它成为许多数据分析和机器学习的首选语言。
Python 有着丰富的库和工具，可以加速数据的处理和分析，此外，它也可以很容易地将分析结果可视化展示出来。
Python 可以处理几乎所有的数据类型和文件格式，可以在 Web、移动应用、桌面应用、服务器等各种平台上使用。
本文将介绍 Python 数据分析和机器学习的基础知识，重点在于讲解一些可以实际解决问题的案例。
数据分析入门Python 的数据分析库主要有 pandas、numpy、matplotlib 等。
pandas 提供了灵活的数据结构，可以支持数据的筛选、整合和计算。
numpy 提供了高效的数值计算库，包括向量、矩阵等的计算。
matplotlib 则可以将数据可视化，让数据更加生动、直观。
下面我们将简单介绍数据读取、清理、筛选和计算。
首先我们需要指定数据的文件路径，这里以csv格式文件为例:```pythonimport pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')```读取数据后，我们可以通过 DataFrame 提供的方法进行数据清理和筛选。
举个例子，我们要筛选某个城市的所有房子价格，可以使用以下代码：```pythondf_city = df[df['city'] == 'Beijing']df_price = df_city['price']```这里，我们首先通过 DataFrame 索引筛选出某个城市的所有房子数据，然后从中取出价格一列。
接下来我们计算一下该城市房屋的平均价格：```pythonaverage_price = df_price.mean()print(average_price)```这里的 mean 方法是 pandas 库中提供的计算平均值的方法。
python的常见数据类型
python的常见数据类型Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强、可扩展性强等特点。
在Python中，常见的数据类型包括数字类型、字符串类型、列表类型、元组类型、字典类型和集合类型。
下面将对这些数据类型进行详细介绍。
一、数字类型Python中的数字类型包括整数和浮点数两种。
其中，整数可以是正整数、负整数或零；浮点数则是带有小数点的数字。
Python还支持复数，但这里不做详细介绍。
1. 整数在Python中，可以使用int()函数或直接赋值的方式来创建整数变量。
例如：a = 10b = int(20)2. 浮点数在Python中，可以使用float()函数或直接赋值的方式来创建浮点数变量。
例如：c = 3.14d = float(2)二、字符串类型字符串是由一系列字符组成的序列，在Python中用单引号（'）或双引号（"）表示。
字符串还支持切片操作和连接操作等。
1. 创建字符串变量在Python中，可以使用单引号或双引号来创建字符串变量。
例如：e = 'hello'f = "world"2. 字符串切片操作通过对字符串进行切片操作，可以获取到其中的子串。
例如：g = "abcdefg"print(g[1:4]) # 输出 bcd3. 字符串连接操作通过使用加号（+）来连接多个字符串。
例如：h = "hello"i = "world"j = h + iprint(j) # 输出 helloworld三、列表类型列表是Python中最常用的数据类型之一，它可以存储任意类型的数据，并且支持增删改查等操作。
1. 创建列表变量在Python中，可以使用方括号（[]）或list()函数来创建列表变量。
例如：k = [1, 2, 3]l = list(range(5))2. 列表增删改查操作通过对列表进行增删改查操作，可以实现对其中元素的添加、删除、修改和查询。
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python数据类型详解目录1、字符串2、布尔类型3、整数4、浮点数5、数字6、列表7、元组8、字典9、日期1、字符串1.1、如何在Python中使用字符串a、使用单引号(')用单引号括起来表示字符串，例如：str='this is string';print str;b、使用双引号(")双引号中的字符串与单引号中的字符串用法完全相同，例如：str="this is string";print str;c、使用三引号(''')利用三引号，表示多行的字符串，可以在三引号中自由的使用单引号和双引号，例如：str='''this is stringthis is pythod stringthis is string'''print str;2、布尔类型bool=False;print bool;bool=True;print bool;3、整数int=20;print int;4、浮点数float=2.3;5、数字包括整数、浮点数。
5.1、删除数字对象引用，例如：a=1;b=2;c=3;del a;del b, c;#print a; #删除a变量后，再调用a变量会报错5.2、数字类型转换int(x [,base]) 将x转换为一个整数float(x ) 将x转换到一个浮点数complex(real [,imag]) 创建一个复数str(x) 将对象x转换为字符串repr(x) 将对象x转换为表达式字符串eval(str) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象tuple(s) 将序列s转换为一个元组list(s) 将序列s转换为一个列表chr(x) 将一个整数转换为一个字符unichr(x) 将一个整数转换为Unicode字符ord(x) 将一个字符转换为它的整数值hex(x) 将一个整数转换为一个十六进制字符串oct(x) 将一个整数转换为一个八进制字符串5.3、数学函数abs(x) 返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回10ceil(x) 返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回5cmp(x, y) 如果x < y 返回-1, 如果x == y 返回0, 如果x > y 返回1exp(x) 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045fabs(x) 返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0floor(x) 返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回4log(x) 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0log10(x) 返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回2.0max(x1, x2,...) 返回给定参数的最大值，参数可以为序列。
min(x1, x2,...) 返回给定参数的最小值，参数可以为序列。
modf(x) 返回x的整数部分与小数部分，两部分的数值符号与x相同，整数部分以浮点型表示。
pow(x, y) x**y 运算后的值。
round(x [,n]) 返回浮点数x的四舍五入值，如给出n值，则代表舍入到小数点后的位数。
sqrt(x) 返回数字x的平方根，数字可以为负数，返回类型为实数，如math.sqrt(4)返回2+0j6.1、初始化列表，例如：list=['physics', 'chemistry', 1997, 2000];nums=[1, 3, 5, 7, 8, 13, 20];6.2、访问列表中的值，例如：'''nums[0]: 1'''print "nums[0]:", nums[0]'''nums[2:5]: [5, 7, 8] 从下标为2的元素切割到下标为5的元素，但不包含下标为5的元素''' print "nums[2:5]:", nums[2:5]'''nums[1:]: [3, 5, 7, 8, 13, 20] 从下标为1切割到最后一个元素'''print "nums[1:]:", nums[1:]'''nums[:-3]: [1, 3, 5, 7] 从最开始的元素一直切割到倒数第3个元素，但不包含倒数第三个元素'''print "nums[:-3]:", nums[:-3]'''nums[:]: [1, 3, 5, 7, 8, 13, 20] 返回所有元素'''print "nums[:]:", nums[:]6.3、更新列表，例如：nums[0]="ljq";print nums[0];6.4、删除列表元素del nums[0];'''nums[:]: [3, 5, 7, 8, 13, 20]'''print "nums[:]:", nums[:];6.5、列表脚本操作符列表对+和*的操作符与字符串相似。
+号用于组合列表，*号用于重复列表，例如：print len([1, 2, 3]); #3print [1, 2, 3] + [4, 5, 6]; #[1, 2, 3, 4, 5, 6]print ['Hi!'] * 4; #['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!']print 3 in [1, 2, 3] #Truefor x in [1, 2, 3]: print x, #1 2 36.6、列表截取L=['spam', 'Spam', 'SPAM!'];print L[2]; #'SPAM!'print L[-2]; #'Spam'print L[1:]; #['Spam', 'SPAM!']6.7、列表函数&方法list.append(obj) 在列表末尾添加新的对象list.count(obj) 统计某个元素在列表中出现的次数list.extend(seq) 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值(用新列表扩展原来的列表) list.index(obj) 从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置，索引从0开始list.insert(index, obj) 将对象插入列表list.pop(obj=list[-1]) 移除列表中的一个元素(默认最后一个元素)，并且返回该元素的值list.remove(obj) 移除列表中某个值的第一个匹配项list.reverse() 反向列表中元素，倒转list.sort([func]) 对原列表进行排序7、元组(tuple)Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改；元组使用小括号()，列表使用方括号[]；元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号(,)隔开即可，例如：tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000);tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 );tup3 = "a", "b", "c", "d";创建空元组，例如：tup = ();元组中只有一个元素时，需要在元素后面添加逗号，例如：tup1 = (50,);元组与字符串类似，下标索引从0开始，可以进行截取，组合等。
7.1、访问元组tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000);#tup1[0]: physicsprint "tup1[0]: ", tup1[0]#tup1[1:5]: ('chemistry', 1997)print "tup1[1:5]: ", tup1[1:3]7.2、修改元组元组中的元素值是不允许修改的，但我们可以对元组进行连接组合，例如:tup1 = (12, 34.56);tup2 = ('abc', 'xyz');# 以下修改元组元素操作是非法的。
# tup1[0] = 100;# 创建一个新的元组tup3 = tup1 + tup2;print tup3; #(12, 34.56, 'abc', 'xyz')7.3、删除元组元组中的元素值是不允许删除的，可以使用del语句来删除整个元组，例如:tup = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000);print tup;del tup;7.4、元组运算符与字符串一样，元组之间可以使用+号和*号进行运算。
这就意味着他们可以组合和复制，运算后会生成一个新的元组。
7.5、元组索引&截取L = ('spam', 'Spam', 'SPAM!');print L[2]; #'SPAM!'print L[-2]; #'Spam'print L[1:]; #['Spam', 'SPAM!']7.6、元组内置函数cmp(tuple1, tuple2) 比较两个元组元素。
len(tuple) 计算元组元素个数。
max(tuple) 返回元组中元素最大值。
min(tuple) 返回元组中元素最小值。
(seq) 将列表转换为元组。
8、字典8.1、字典简介字典(dictionary)是除列表之外python中最灵活的内置数据结构类型。
列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。
两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。
字典由键和对应的值组成。
字典也被称作关联数组或哈希表。
基本语法如下：dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'};也可如此创建字典：dict1 = { 'abc': 456 };dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 };每个键与值必须用冒号隔开(:)，每对用逗号分割，整体放在花括号中({})。