机器学习_(python数据类型详解)

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.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）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 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。

python语言的基本数据类型
Python语言是一种高级编程语言，具有简洁、优雅、易读、易学等特点。

在Python中，基本数据类型包括数字、字符串、布尔型、列表、元组和字典等。

下面我们来了解一下这些基本数据类型的详细内容。

1.数字类型
数字类型包括整型和浮点型。

整型就是整数，可以进行基本的数学运算，如加减乘除、求余数等。

浮点型则指带小数点的数字，同样可以进行基本的数学运算。

Python还支持复数类型，包括实部和虚部。

2.字符串类型
字符串类型就是一串字符，可以用单引号或双引号括起来。

字符串可以进行基本的字符串操作，如拼接、复制、截取等，还支持格式化输出、正则表达式、编码解码等高级操作。

3.布尔类型
布尔类型只有两个值，即True和False。

在Python中，可以使用布尔类型进行逻辑运算，如与、或、非等。

4.列表类型
列表类型是一种有序的集合，可以包含任意类型的元素。

列表可以进行基本的增删改查操作，如添加元素、删除元素、更新元素等。

5.元组类型
元组类型也是一种有序的集合，但是它不可修改。

元组一旦创建
就无法添加、删除或更新元素。

元组通常用于存储不可变的数据，如坐标、颜色等。

6.字典类型
字典类型是一种键值对的集合，可以用键来访问值。

字典可以进行基本的增删改查操作，如添加键值对、删除键值对、更新键值对等。

以上就是Python语言的基本数据类型的详细内容。

在实际开发中，我们需要根据具体的需求选择合适的数据类型，以便更好地完成任务。

Python 程序设计语言基础知识一、Python 的基本数据类型二、(1)算术运算符：**、*、/、//、%、＋、－。

(2)关系运算符：<、<＝、>、>＝、＝＝、！＝、in 。

“==”表示判断，“=”表示赋值。

(3)逻辑运算符：not 、and 、or 。

(5)x ＋＝1：将变量x 的值加1，与“x ＝x ＋1”等价，类似还有“－＝”、“*＝”、“/＝”、“%＝” (6)取某三位数n 各个位的方法：个位：n % 10 十位： n // 10 % 10 或n %100 // 10 百位： n //100 三、字符串字符串是用单引号(')、双引号(″)或三引号(''')括起来的一个字符序列，起始和末尾的引号必须要一致。

1.字符串的特点(1)字符串是不可变对象。

即一旦创建了一个字符串，那么这个字符串的内容是不可改变的。

(2)通过索引来访问字符串中的字符。

索引表示字符在字符串的位置，第一个元素的索引号是0，第二个元素的索引号是1，以此类推。

2.字符串的切片操作通过字符串的切片操作可以获得字符串的一个子串。

格式为：字符串名[start ：end ：step]step 默认为1，表示返回下标从start 到end －1的字符构成的一个子串。

四、列表列表是由0个或多个元素组成的序列，其中的元素可以是数字、字符串等混合类型的数据，甚至是其他的列表。

1.列表的特点(1)列表用[]表示，元素间用逗号分隔，不同类型的元素可以存储在同一列表中。

(2)列表的大小是可变的，可以根据需要增加或缩小。

(3)列表是可变对象。

一个列表被创建后，可以直接修改列表中的元素值。

2.列表的访问列表中的元素是通过索引来定位的，第一个元素的索引号是0。

列表中的元素可以通过索引进行访问。

3.列表的切片操作列表的切片形式为list[i ：j ：k]，i 为起始位置索引(包含)，默认为0，j 为终止位置索引(不含)，默认至序列尾；k 为切片间隔，默认为1。

python的基础知识Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、可读性强、可移植性好等特点，因此在科学计算、数据分析、人工智能等领域被广泛应用。

本文将介绍Python的基础知识，包括变量、数据类型、运算符、控制流程等内容。

一、变量在编程中，变量是用来存储数据的容器。

Python中的变量赋值非常简单，只需要使用等号（=）即可。

例如，下面的代码将整数1赋值给变量a：a = 1变量名可以由字母、数字和下划线组成，但不能以数字开头。

Python中的变量名区分大小写，例如，变量a和变量A是不同的变量。

二、数据类型Python中有多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、元组、字典等。

下面分别介绍这些数据类型。

1. 整数Python中的整数类型是int，可以表示正整数、负整数和零。

例如，下面的代码定义了三个整数变量：a = 1b = -2c = 02. 浮点数Python中的浮点数类型是float，可以表示带有小数点的数值。

例如，下面的代码定义了两个浮点数变量：a = 3.14b = -2.0在Python中，整数和浮点数可以进行基本的数学运算，例如加减乘除等。

3. 字符串Python中的字符串类型是str，用来表示文本。

字符串可以用单引号或双引号括起来，例如，下面的代码定义了两个字符串变量：a = 'Hello, world!'b = 'Python is cool!'字符串可以进行拼接、重复、截取等操作，例如，下面的代码将两个字符串拼接起来：a = 'Hello, 'b = 'world!'c = a + bprint(c) # 输出：Hello, world!4. 布尔值Python中的布尔值类型是bool，只有两个值True和False。

布尔值通常用于条件判断，例如，下面的代码判断变量a是否大于变量b：a = 1b = 2print(a > b) # 输出：False5. 列表Python中的列表类型是list，用来表示一组有序的元素。

五个python标准的数据类型在Python中，支持多种数据类型，每种数据类型都具有不同的特性和用途。

下面介绍Python中常用的五个标准数据类型，它们分别是：整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）、列表（list）和元组（tuple）。

1.整数（int）：整数是Python中最基本的数据类型之一，用来表示整数值，如1、2、-10等。

整数在Python中没有大小限制，可以表示非常大或非常小的数字。

可以进行基本的算术运算，如加法、减法、乘法和除法等。

2.浮点数（float）：浮点数用来表示有小数部分的数值，如3.14、0.5等。

浮点数在内存中以一种特殊的方式表示，因此可能会有一些精度问题。

与整数一样，浮点数也可以进行算术运算。

需要注意的是，浮点数的计算中可能会出现舍入误差。

3.字符串（str）：字符串用来表示文本数据，它由一系列字符组成。

在Python中，字符串可以使用单引号或双引号括起来。

字符串可以进行拼接、切片、替换等操作。

还可以使用一些内置函数进行操作，如查找子字符串、计算字符串长度、转换大小写等。

4.列表（list）：列表是Python中最常用的数据类型之一，用来存储一系列有序的元素。

列表中的元素可以是不同类型的数据，如整数、浮点数、字符串等。

列表可以进行修改、排序、拼接等操作。

可以使用索引访问列表中的元素，索引从0开始。

还可以使用切片操作获取子列表。

5.元组（tuple）：元组是一种不可变的数据类型，类似于列表。

元组中的元素可以是不同类型的数据。

与列表不同的是，元组的元素不可修改。

元组可以进行索引和切片操作，但不能进行修改、添加或删除元素。

元组通常用于存储一些不变的数据，如坐标、颜色值等。

除了上述五个标准数据类型外，Python还支持其他重要的数据类型，如字典（dict）、集合（set）、布尔值（bool）等。

字典用来存储键值对，提供了一种高效的数据查找方式；集合用来存储无序、唯一的元素；布尔值用来表示真或假。

用Python实现数据分析和机器学习在本文中，我们将探讨Python在数据分析和机器学习方面的应用，并介绍如何在Python中使用这些库。

我们将学习如何处理数据和应用机器学习算法来解决一些实际问题。

一、Python在数据分析方面的应用Python可用于数据的获取、处理、转换、统计和可视化等方面的应用，例如获取网络数据、处理CSV、Excel和数据库等格式的数据文件。

1. 获取数据当我们从互联网上获取数据时，可以使用Python的requests和BeautifulSoup来爬取网页内容。

requests 库用于HTTP协议的网络数据获取，而 BeautifulSoup 库则用于HTML和XML文件内容的解析。

requests 和 BeautifulSoup的优秀组合可以帮助我们获取互联网上的数据并将其转换为Python中的数据对象。

2. 数据处理在Python中， Pandas 库是一个非常强大的数据处理库。

Pandas 可以将Excel、CSV和数据库等各种数据格式转换为Python的数据帧（DataFrames），从而方便地进行数据处理和操作。

Pandas的数据帧具有类似于Excel中的工作表的结构。

数据帧有多种功能，例如数据筛选，数据排序以及数据汇总等等。

3. 数据可视化Matplotlib 是Python的一个重要的数据可视化工具。

这个库可以用来生成各种图表和图形，例如散点图、折线图、柱状图等等。

Matplotlib 对于数据分析师或机器学习人员来说非常有用，因为它可以让你更直观的了解所获得的数据。

二、Python在机器学习方面的应用Python在机器学习方面的应用同样是非常广泛的，特别是Scikit-learn 和TensorFlow。

Scikit-learn是一个开源的机器学习库，提供了包括分类、回归、聚类、降维等多种算法。

TensorFlow是Google开发的深度学习库，是目前最受欢迎的深度学习框架之一。

Python语言中的机器学习算法介绍机器学习作为一种可以让机器自动学习并改善性能的算法，是计算机科学领域中的一个重要分支。

而Python语言中，也有许多强大的机器学习算法，比如分类算法、聚类算法、回归分析等等。

本文将对Python语言中的机器学习算法做一个介绍，包括算法的基本原理和应用场景。

一、分类算法分类算法是机器学习中最常见的一种算法。

其基本思想是将给定的数据分为若干个类别，这些类别是已知的，模型的任务就是学习将数据映射到正确的类别上。

在Python语言中，应用比较广泛的分类算法有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。

（1）朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是最简单的分类算法之一，它的基本思想是利用贝叶斯定理计算在某些给定数据下某个类别的概率。

具体来说，朴素贝叶斯算法将数据转换为相应变量的条件概率，然后利用贝叶斯定理计算出某个类别的后验概率，最终确定数据所属的类别。

（2）决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法，其基本思想是通过一系列决策，将数据逐步分为不同的类别。

决策树算法的核心在于构建决策树模型，该模型对数据进行判断和分类，从而得出数据的分类结果。

决策树算法在实现上比较简单，且易于解释，因此得到了广泛的应用。

（3）支持向量机支持向量机是一种通过将数据映射到一个高维空间中，并在此空间中寻找最佳分类面的分类算法。

支持向量机的主要思想是在数据集中找到最近的一些数据点，也就是“支持向量”，并将其投影到一个超平面上。

支持向量机算法参数的调节对算法的性能有很大的影响，因此在实际应用中需要仔细调参。

二、聚类算法聚类算法是机器学习中寻找相似性的一种算法，其主要任务是将数据集中的数据划分为若干个类别，每个类别中的数据具有相似性，而不同类别中的数据则具有明显的差异。

Python语言中应用比较广泛的聚类算法有K-means、谱聚类等。

（1）K-meansK-means算法是一种基于距离的聚类算法，其基本思想是将数据集中的数据划分为K个簇，使得每个簇内的数据具有最小的距离，并且不同簇之间的距离最大。

Python 基础⼊门（2）-python 中的数据类型python 数据类型什么是数据类型？ 将数据分类，能有效的被电脑识别为什么会有多种数据类型？ 为了适应更多的使⽤场景，将数据划分为多种类型，每⼀种类型都有着各⾃的特点和使⽤场景，帮助计算机⾼效的处理以展⽰数据python 数据类型如图 ，其中整数和⼩数统称为数字类型如何知道⼀个变量是什么数据类型？可以通过python 内置函数type，使⽤⽅法为同样可以按照可变和不可变进⾏划分，如图 ：按照有序，⽆需分类—>针对存在多个字符的数据类型进⾏分类type(已经被赋值的变量名或变量)数字类型Python ⽀持三种不同的数字类型：整型(int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带⼩数点。

Python3 整型是没有限制⼤⼩的，可以当作 Long 类型使⽤，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。

布尔(bool)是整型的⼦类型。

浮点型(float) - 浮点型由整数部分与⼩数部分组成，浮点型也可以使⽤科学计数法表⽰（2.5e2 = 2.5 x 102 = 250）复数( (complex)) - 复数由实数部分和虚数部分构成，可以⽤a + bj,或者complex(a,b)表⽰，复数的实部a和虚部b都是浮点型。

声明数字类型#整型(int)num1=10num2=int(10)#浮点型(float)num3=3.14num4=float(3.14)#复数(complex)num5=3+4jnum6=comple(3+4)数字运算Python 解释器可以作为⼀个简单的计算器，您可以在解释器⾥输⼊⼀个表达式，它将输出表达式的值。

表达式的语法很直⽩： +, -, * 和 /, 和其它语⾔（如Pascal或C）⾥⼀样。

例如：>>> 2 + 24>>> 50 - 5*620>>> (50 - 5*6) / 45.0>>> 8 / 5 # 总是返回⼀个浮点数1.6注意：在不同的机器上浮点运算的结果可能会不⼀样。

Python3 基本数据类型Python 中的变量不需要声明。

每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。

在Python 中，变量就是变量，它没有类型，我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。

等号（=）用来给变量赋值。

等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。

例如：实例(Python 3.0+)#!/usr/bin/python3counter =100# 整型变量miles =1000.0# 浮点型变量name ="runoob"# 字符串print(counter)print(miles)print(name)运行实例»执行以上程序会输出如下结果：1001000.0runoob以上实例，两个整型对象 1 和 2 的分配给变量 a 和b，字符串对象"runoob" 分配给变量c。

标准数据类型Python3 中有六个标准的数据类型：•Number（数字）•String（字符串）•List（列表）•Tuple（元组）•Set（集合）•Dictionary（字典）Python3 的六个标准数据类型中：•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）。

此外还可以用isinstance 来判断：实例>>> a =111>>>isinstance(a,int)True>>>isinstance 和type 的区别在于：•type()不会认为子类是一种父类类型。

•isinstance()会认为子类是一种父类类型。

数值运算实例>>>5 + 4# 加法9>>>4.3 - 2# 减法2.3>>>3 * 7# 乘法21>>>2 / 4# 除法，得到一个浮点数0.5>>>2 // 4# 除法，得到一个整数>>>17 % 3# 取余2>>>2 ** 5# 乘方32注意：•1、Python可以同时为多个变量赋值，如a, b = 1, 2。

Python的基础和应用Python是一种高级编程语言，其使用灵活、易读易写、可扩展性强等特点，使得它在近年来得到了越来越广泛的应用。

本文将从基础语法、数据类型、函数、文件输入输出和库使用等方面介绍Python的基础知识，同时探讨Python在数据分析、机器学习和Web开发等领域的应用。

一、基础语法Python是解释型语言，与编译型语言相比，特点在于能够直接运行程序，无需编译。

下面是一些基础语法：1.注释：以#开头的部分为注释，不会被编译器执行。

2.缩进：Python缩进规则很严格，类似于C中的花括号。

所有同一块级别的语句必须保持同样的缩进。

3.代码行：语句可以分为多行，使用“\”连接。

4.标识符：变量、函数以及其他对象需要命名，Python中的标识符可以是字母、数字、下划线，但不能以数字开头。

二、数据类型Python有多种数据类型，数据类型如下：1.数字类型：包括整数(int)、浮点数(float)、复数(complex)。

2.字符串类型：字符串是由一系列字符组成的，使用单引号或双引号来表示。

3.列表类型：列表是由一系列元素组成的有序集合，使用[]来表示，元素之间用逗号隔开。

4.元组类型：元组也是由一系列元素组成的有序集合，使用()来表示，元素之间用逗号隔开，但是不能修改元素的值。

5.字典类型：字典是由一系列键值对组成的无序集合，使用{}来表示。

三、函数Python可以定义函数，使用def关键字，如下：def function_name(arguments):statement1statement2...return result四、文件输入输出Python可以进行文件输入输出，文件打开的方式有三种：只读模式(r)、只写模式(w)、读写模式(r+)。

代码如下：#打开一个新文件file = open('filename','r')#读取文件内容到变量data = file.read()#关闭文件file.close()#打开一个新文件file = open('filename','w')#写入数据到文件file.write('This is a test')#关闭文件file.close()五、库使用Python有大量的库可以使用，其中包括数据分析库pandas、机器学习库scikit-learn以及Web开发库Flask等等。

学机器学习，不会数据处理怎么⾏？——⼀、NumPy 详解最近学习强化学习和机器学习，意识到数据分析的重要性，就开始补Python 的⼏个科学计算库，并总结到博客中。

本篇博客中⽤到的在这⾥下载。

什么是Numpy ？NumPy 是Python 数值计算最重要的基础包，⽀持⾼级⼤量的维度数组与矩阵运算，⼤多数提供科学计算的包都是使⽤Numpy 的数组作为构建基础。

Numpy 内部解除了Python 的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是⼤量机器学习框架的基础库! 其部分功能如下：ndarray ，⼀个具有⽮量算术运算和复杂⼴播能⼒的快速且节省空间的多维数组。

⽤于对整组数据进⾏快速运算的标准数学函数（⽆需编写循环）。

⽤于读写磁盘数据的⼯具以及⽤于操作内存映射⽂件的⼯具。

线性代数、随机数⽣成以及傅⾥叶变换功能⽤于集成由C 、C++、Fortran 等语⾔编写的代码的⼯具需要⼀提的是，NumPy 本⾝没有提供那么多⾼级的数据分析功能，但理解NumPy 数组，以及⾯向数组的计算将有助于更加⾼效地使⽤诸如pandas 之类的⼯具。

当然，如果只是想⽤pandas 简单处理下数据，可以跳过NumPy 的学习，直接学习pandas 。

对于⼤部分数据分析应⽤⽽⾔，需要关注的功能主要集中在：⽤于数据整理和清理、⼦集构造和过滤、转换等快速的⽮量化数组运算。

常⽤的数组算法，如排序、唯⼀化、集合运算等。

⾼效地描述统计和数据聚合/摘要运算。

⽤于异构数据集的合并/连接运算的数据对齐和关系型数据运算。

将条件逻辑表述为数组表达式（⽽不是带有if-elif-else 分⽀的循环）。

数据的分组运算（聚合、转换、函数应⽤等）。

为什么要使⽤NumPy ？NumPy 数组在数值运算⽅⾯的效率优于Python 提供的list 容器。

使⽤NumPy 可以在代码中省去很多循环语句，因此其代码⽐等价的Python 代码更为简洁。

NumPy 数组⼀般是同质的（但有⼀种特殊的数组类型例外，它是异质的），即数组中的所有元素类型必须是⼀致的。