Python

分享Pandas库中的一些宝藏函数transform()

当我们处理一些需要对分组数据进行计算的任务时，例如计算数据的均值、中位数、标准差等，很可能就会需要用到Pandas库中提供的函数transform()。 transform()函数概述 transform()函数接受一个函数作为参数，在数据分组后对每个分组应用该函数，并返回一个Series或DataFr…

Python机器学习之逻辑回归

Python机器学习之逻辑回归 逻辑回归是一种常用的分类算法，它可以用于二分类和多分类问题。在这篇文章中，我们将介绍如何Python实现逻辑回归，并详细讲解实现原理。 实现原理 逻辑回归的实现原理比较简单，可以使用梯度下降算法来求解模型参数。具体实现步骤如下： 首先定义一个sigmoid函数，用于将线回…

Pandas计算元素的数量和频率的方法(出现的次数)

当我们需要统计数据中某一个元素出现的次数或频率时，Pandas提供了多种灵活的方法来实现。 方法一：value_counts() value_counts()是Pandas中最常用的计算元素数量和频率的方法。该方法可以对Series、DataFrame中某一列的元素进行计算，并返回一个具有唯一值和它们出…

详解Python的整数是如何实现的

Python的整数是如何实现的？ Python的整数是通过C语言中的long类型来实现的。在Python 2.x中，long类型是一个独立的类型，而在Python 3.x中，int类型可以表示任意大小的整，因此long类型已经被弃用。 Python的整数类型是一个对象，它包含了一个指向整数值的指针。当整…

python爬虫 正则表达式使用技巧及爬取个人博客的实例讲解

以下是详细讲解“python爬虫正则表达式使用技巧及爬取个人博客的实例讲解”的完整攻略，包括正则表达式的基本语法、常用的正则表达式符号、爬取个人博客的实例讲解以及两个示例说明。 正则表达式的基本语法 正则表达式是一种用于匹配文本的模式。在Python中，我们可以使用re模块来处理正则表达式。正则表达式的…

Python re正则表达式元字符分组()用法分享

以下是详细讲解“Python re正则表达式元字符分组()用法分享”的完整攻略，包括分组的概念、语法和两个示例说明。 分组的概念 在正则表达式中，分组是指将多个字符组合在一起，形成一个整体，以便对其进行操作。分组可以用括号()来表示，括号内的字符被视为一个整体。 分组可以用于多种正则表达式操作，如匹配、…

用Pytorch训练CNN(数据集MNIST,使用GPU的方法)

以下是使用PyTorch训练CNN（数据集MNIST，使用GPU的方法）的完整攻略。 步骤一：导入必要的库 首先，我们需要导入必要的库，包括PyTorch、torchvision、numpy和matplotlib等。 import torch import torchvision import nump…

PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别详情

以下是PyTorch实现MNIST数据集手写数字识别的完整攻略。 步骤一：导入必要的库 首先，我们需要导入必要的库，包括PyTorch、torchvision、numpy和matplotlib等。 import torch import torchvision import numpy as np im…

Python3 单行多行万能正则匹配方法

以下是详细讲解“Python3单行多行万能正则匹配方法”的完整攻略，包括单行和多行正则匹配的方法和两个示例说明。 单行正则匹配 单正则匹配是指在单行文本中匹配正表达式。在Python中，我们可以使用re模块的search函数单行正则匹配。 下面是一个例子，演示如何使用单行正则匹配： import re …

python实现决策树C4.5算法详解(在ID3基础上改进)

决策树C4.5算法简介 C4.5算法是在ID3算法的基础上进行改进的一种决策树算法。C4.5算法在ID3算法的基础上，对连续属性进行了处理，并且使用信息增益比来选择最优划分属性，避免了ID3算法中对取值数目较多的属性的偏好。C4.5算法的核心思想是通过信息增益比来选择最优划分属性，同时使用剪枝技术来避免…