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cfcfe544
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12月 05, 2019
作者:
W
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docs/10.md
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docs/126.md
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docs/3.md
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docs/70.md
docs/70.md
+1
-1
未找到文件。
docs/10.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -6,7 +6,7 @@ Python 内置了对[字符串](https://pythonbasics.org/strings/)替换的支持
可以使用字符串对象调用
`str.replace(old, new)`
方法。 本文演示了替换方法。
并非所有的编程语言都具有标准的字符串替换
功能。 Python 具有许多现成的功能
。
并非所有的编程语言都具有标准的字符串替换
函数。 Python 具有许多现成的函数
。
...
...
docs/126.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -18,7 +18,7 @@
监督学习的基础是称为培训数据的数据和一组培训示例。
带标签的训练集具有预测其他对象上未知标签的
功能
。
带标签的训练集具有预测其他对象上未知标签的
特征
。
它有两种类型:
...
...
@@ -55,9 +55,9 @@
因此,知道了这一点,就可以快速恢复六种机器学习算法。
*
**线性回归**
&
**线性分类器**
:如果有最简单的算法,应该使用这些算法。 当您具有成千上万的
功能
并需要提供不错的质量时,可以使用它。
*
**线性回归**
&
**线性分类器**
:如果有最简单的算法,应该使用这些算法。 当您具有成千上万的
特征
并需要提供不错的质量时,可以使用它。
比这些更好的算法可能会过拟合,而回归和分类器将确保大量
功能
。
比这些更好的算法可能会过拟合,而回归和分类器将确保大量
特征
。
*
**Logistic 回归**
:执行二进制分类,因此标签输出为二进制。 它采用特征的线性组合,并对其应用非线性函数。 这是非线性分类器最简单的算法。
...
...
@@ -65,6 +65,6 @@
*
**K-均值**
:如果您的目标是根据对象的特征分配标签,但是您没有任何标签,则称为聚类任务,该算法可以实现这一任务。 但是,有多种聚类方法具有不同的优缺点,应该首先考虑一下。
*
**主成分分析(PCA)**
:当您具有广泛的
功能
,彼此之间高度相关并且模型很容易适合大量数据时,可以应用它。 该算法在减少信息损失最小的情况下很好地减少了维数。
*
**主成分分析(PCA)**
:当您具有广泛的
特征
,彼此之间高度相关并且模型很容易适合大量数据时,可以应用它。 该算法在减少信息损失最小的情况下很好地减少了维数。
*
**神经网络**
:每个特定任务都有许多不同的体系结构或一系列层/组件。 在处理图像时,神经网络是理想的选择。 他们的训练需要巨大的计算复杂性,但却提出了算法的新时代。
\ No newline at end of file
docs/127.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -12,9 +12,9 @@
### 什么是 Scikit-Learn
Sсіkіt-lеаrn(
**sklearn**
)是一种由 PüthоnSüіn 所制造的新型产品。 这是用于 d 和 t d 的所有数据的简单明了的功能。 因为它是使用 BSD 所必需的
,所以无论是出于商业目的还是出于商业目的,都可以使用它。
Sсіkіt-lеаrn(
**sklearn**
)是一种免费使用的机器学习模块。 这是用于数据分析和机器学习的简有效的工具。 因为它在 BSD 协议下发布
,所以无论是出于商业目的还是出于商业目的,都可以使用它。
在 scikit-learn 中,用户可以
查询诸如 médélsеlte,nclustering,рrерrоsssing 和 mare 之类的过分不同的类别。 该模块是
实现完整的手段。
在 scikit-learn 中,用户可以
执行不同类别的多种任务,例如模型选择,聚类,预处理和更多。 该模块提供了
实现完整的手段。
### 为什么要学习 Scikit?
...
...
docs/128.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -11,7 +11,7 @@
在深入探讨之前,您需要知道 CSV 或逗号分隔的值是呈现机器学习数据的最常用格式。 在机器学习数据的 CSV 文件中,您需要了解一些零件和功能。 这些包括:
*
**CSV 文件标题**
:CSV 文件中的标题用于将名称或标签自动分配给数据集的每一列。 如果您的文件没有标题,则必须手动命名属性。
*
**注释**
:当一行以井号(
#
)开头时,您可以在 CSV 文件中标识注释。 根据您选择的加载机器学习数据的方法,您将不得不确定是否要显示这些注释,以及如何识别它们。
*
**注释**
:当一行以井号(
#
)开头时,您可以在 CSV 文件中标识注释。 根据您选择的加载机器学习数据的方法,您将不得不确定是否要显示这些注释,以及如何识别它们。
*
**定界符**
:定界符分隔字段中的多个值,并用逗号(,)表示。 制表符(
\
t)是可以使用的另一个定界符,但是必须明确指定它。
*
**引号**
:如果文件中的字段值包含空格,则通常会用引号引起来,并且表示该值的符号为双引号。 如果选择使用字符,则需要在文件中指定。
...
...
docs/129.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -20,9 +20,9 @@
**由于使用示例数据,因此请首先收集数据。**
像一组苹果和桔子的图像,并记下了特征。
**
功能
可用于区分两个类别**
。 特征是一种属性,例如颜色,形状或重量。 它可以表示为数值。
**
特征
可用于区分两个类别**
。 特征是一种属性,例如颜色,形状或重量。 它可以表示为数值。
关键任务之一是从训练数据中获得良好的
功能
。 写下每个图像的类别。 类别是类,对于苹果,您可以选择 0 类,对于橘子,您可以采用 1 类。
关键任务之一是从训练数据中获得良好的
特征
。 写下每个图像的类别。 类别是类,对于苹果,您可以选择 0 类,对于橘子,您可以采用 1 类。
您可以根据需要设置任意多个类,但是在此示例中,我们将使用 2 个类(苹果和橘子)。
...
...
docs/130.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -17,14 +17,14 @@
然后,您使用回归算法。
假设您要根据
功能
预测房价。 收集数据是
的第一步。
功能
可能是房间数量,以 m ^ 2 为单位的面积,邻里质量等。
假设您要根据
特征
预测房价。 收集数据是
的第一步。
特征
可能是房间数量,以 m ^ 2 为单位的面积,邻里质量等。
![
linear regression training data
](
img/79a66fc75d419b006ca2189da2f75d08.jpg
)
### 示例
写下
功能:#
area_m2。
写下
特征:#
area_m2。
对于我们的示例代码,如下所示。
```
py
...
...
docs/132.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -37,9 +37,9 @@
算法将其处理为:
> 决策树具有对象,而对象具有语句。
> 每个语句都有
功能
。
>
功能
是对象的属性。
> 算法会研究此过程,直到完成每个语句和每个
功能
。
> 每个语句都有
特征
。
>
特征
是对象的属性。
> 算法会研究此过程,直到完成每个语句和每个
特征
。
要以编程语言使用决策树,请执行以下步骤:
...
...
docs/134.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -4,7 +4,7 @@
数据是无限的。 数据科学家每天都要处理!
有时我们有数据,我们有
功能
,我们想尝试预测会发生什么。
有时我们有数据,我们有
特征
,我们想尝试预测会发生什么。
为此,数据科学家将这些数据放入机器学习中以创建模型。
...
...
docs/135.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -34,7 +34,7 @@ OpenCV 意味着“开放源代码计算机视觉”,它是一个最初用 C++
听起来确实对人脸检测准确。 OpenCV 可以使用机器学习算法在图片中搜索人脸。
但是这个过程很棘手,因为面孔很复杂。 必须匹配成千上万的小图案和
功能
。
但是这个过程很棘手,因为面孔很复杂。 必须匹配成千上万的小图案和
特征
。
![
opencv python
](
img/de39095660d68731ea5870a862a1f418.jpg
)
...
...
docs/14.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -2,7 +2,7 @@
> 原文: [https://pythonbasics.org/random-numbers/](https://pythonbasics.org/random-numbers/)
名为
`random`
的模块可用于在 Python 中生成随机数。 要使用模块,您需要输入
`import module`
。 这会将所有
功能
加载到模块内部。
名为
`random`
的模块可用于在 Python 中生成随机数。 要使用模块,您需要输入
`import module`
。 这会将所有
函数
加载到模块内部。
请记住,带有随机模块的随机数是伪随机数。 对于大多数程序来说,这很好。
...
...
@@ -19,7 +19,7 @@ import random
```
这个模块有几个
功能
,最重要的一个就是命名为
`random()`
。
`random()`
函数生成介于 0 和 1 之间的浮点数
`[0.0, 1.0]`
。
这个模块有几个
函数
,最重要的一个就是命名为
`random()`
。
`random()`
函数生成介于 0 和 1 之间的浮点数
`[0.0, 1.0]`
。
随机模块具有伪随机数生成器,这意味着它们并不是真正的随机数。
...
...
docs/15.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -10,7 +10,7 @@
## 示例
如果指定了参数,则输入
功能会提示文本。 该功能
从键盘读取输入,将其转换为字符串并删除换行符(
`Enter`
)。
如果指定了参数,则输入
函数会提示文本。 该函数
从键盘读取输入,将其转换为字符串并删除换行符(
`Enter`
)。
输入以下脚本并进行尝试(另存为
`key.py`
)
...
...
docs/154.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -35,7 +35,7 @@ def hello_world():
创建路由时可以使用参数。 参数可以是这样的字符串(文本):
`/product/cookie`
。
这将具有以下路由和
功能
:
这将具有以下路由和
函数
:
```
py
@
app
.
route
(
'/product/<name>'
)
...
...
docs/18.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -14,7 +14,7 @@
在下面的练习中,我们将对列表的每个项目重复执行操作。
第一个循环将为列表的每个项目重复打印
功能
。
第一个循环将为列表的每个项目重复打印
函数
。
第二个循环将对列表
`num`
的每个元素进行计算并打印结果。
在下面输入代码并运行程序。
...
...
docs/24.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -54,7 +54,7 @@ print(x)
首先,列表使用
`x.sort()`
排序。
然后将其提供给
功能
`reversed()`
,该函数以列表作为参数。 但是,该函数不会返回列表对象,而是返回迭代器。 方法
`list()`
转换
`reversed()`
的输出,并将其转换为列表对象。
然后将其提供给
函数
`reversed()`
,该函数以列表作为参数。 但是,该函数不会返回列表对象,而是返回迭代器。 方法
`list()`
转换
`reversed()`
的输出,并将其转换为列表对象。
![
sort list
](
img/f33baba9840d1f4a7c43d5bb70282c8e.jpg
)
...
...
docs/3.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -10,7 +10,7 @@
如果您是第一次编程,那么 Python 是一个不错的选择。 开始使用后,您会发现 Python 友好且易于学习,具有大量的应用程序并且是开源的。
它具有多种编程示例和面向对象
的功能
编程。
它具有多种编程示例和面向对象编程。
Python 被描述为一种解释型和动态编程语言,重点在于代码的可读性。 比 Java 或 C++ 具有更少的编码步骤。
...
...
docs/30.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -25,7 +25,7 @@ slice = pizza[0:2]
Python 从零开始而不是从 1 开始对字符串和列表元素编号。
在这种情况下,我们从比萨饼列表中获取了一个切片,将输出存储到新变量中。如果需要,可以将其直接传递给打印
功能
。
在这种情况下,我们从比萨饼列表中获取了一个切片,将输出存储到新变量中。如果需要,可以将其直接传递给打印
函数
。
### 列表切片
...
...
docs/32.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -53,7 +53,7 @@ print(balance)
请尝试以下练习:
1.
添加
功能减少量
以更改变量余额
1.
添加
函数
`subAmount`
以更改变量余额
2.
创建带有局部变量的函数
[
下载示例
](
https://gum.co/dcsp
)
\ No newline at end of file
docs/33.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -4,7 +4,7 @@
Python 可以使用模块
`time`
获得系统时间。
`time`
属于标准库。 您可以通过输入
`import time`
加载此模块。
时间模块具有各种与时间相关的
功能。 并非所有功能
都存在于所有操作系统上。
时间模块具有各种与时间相关的
函数。 并非所有函数
都存在于所有操作系统上。
时间模块从 1970 年 1 月 1 日开始。
...
...
docs/35.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -4,7 +4,7 @@
`pip`
是 Python 的软件包管理器。 您可以使用它来安装模块。 有时系统在商店中有两个版本的
`pip`
,您需要版本 3(最新版本)。
模块就是代码:以
功能
或对象的形式。 您可以将此包含在程序中并以此为基础。 您可以将其视为用于构建项目的预制部件。
模块就是代码:以
函数
或对象的形式。 您可以将此包含在程序中并以此为基础。 您可以将其视为用于构建项目的预制部件。
PyPI 是 Python 软件包的索引,用于存储 Python 的所有正式模块。
...
...
docs/53.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -4,11 +4,11 @@
在本教程中学习
**Python 装饰器**
。
使用装饰器向现有
功能
添加功能。 这称为元编程。
使用装饰器向现有
函数
添加功能。 这称为元编程。
一个函数可以将一个函数作为参数(要修饰的函数),并返回带或不带扩展名的相同函数。
扩展
功能
有时非常有用,我们将在本文稍后展示真实的示例。
扩展
函数
有时非常有用,我们将在本文稍后展示真实的示例。
...
...
@@ -65,13 +65,13 @@ obj = hello(name)
函数
`name()`
由函数
`hello()`
装饰。
它将
功能包装在另一个功能
中。
它将
函数包装在另一个函数
中。
![
python decorator
](
img/57fb7912dc28c38162a13f0cba302365.jpg
)
### 示例 2
可以通过包装
功能
来扩展它们。
可以通过包装
函数
来扩展它们。
```
py
def
who
():
...
...
@@ -128,7 +128,7 @@ obj = hello(name)
### 参数
参数可以与装饰器一起使用。 如果您有一个打印总和
`a + b`
的
功能
,例如
参数可以与装饰器一起使用。 如果您有一个打印总和
`a + b`
的
函数
,例如
```
py
def
sumab
(
a
,
b
):
...
...
docs/70.md
浏览文件 @
cfcfe544
...
...
@@ -10,7 +10,7 @@ Tk 中的框架可让您组织和分组小部件。 它像一个容器一样工
### Tkinter 框架按钮
下面的 Tkinter 程序演示了框架的使用。 它包括带有回调
功能
的按钮。 框架可以有填充。
下面的 Tkinter 程序演示了框架的使用。 它包括带有回调
函数
的按钮。 框架可以有填充。
```
py
from
tkinter
import
*
...
...
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