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决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它模拟了人类决策过程，通过一系列的问题来引导决策。决策树的构建涉及三个主要步骤：特征选择、树的构建和树的剪枝。 1. 特...

朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。尽管简单，朴素贝叶斯分类器在实际应用中表现出了出色的效果，尤其是在文本分类、垃圾邮...

K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种基本的分类与回归方法。这个算法的思想非常简单、直观，但却非常强大。它既可以用于分类，也可以用于回归。 KN...

使用 eval() 进行高效计算 eval() 函数在 Pandas 中是一种高效率的字符串表达式求值器，允许对 DataFrame 进行快速计算。这个功能基于 Numex...

选择数据 获取列 单列获取 要获取 DataFrame 的单个列，你可以使用列名以两种不同的方式： 使用点（.）操作符，这种方式更像是访问对象的属性。 使用方括号（[]）和...

Pandas 中的索引主要有两种形式：轴标签（行标签）和列名。 索引类型 Pandas 提供了多种索引类型，包括： Index：最常见的索引类型，用于索引 DataFram...

Pandas 的 DataFrame 是一个二维的、大小可变的、异质型表格数据结构，带有标签化的轴（行和列）。简单来说，你可以将 DataFrame 看作是一个 Excel...

Pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它是基于NumPy库构建的，使得数据预处理、清洗、分析变得更加快速和简单。P...

索引 基本索引 NumPy索引类似于Python列表的索引，但它提供了更多的功能。对于一维数组，你可以使用整数索引访问特定位置的元素： 对于多维数组，你可以使用逗号分隔的索...

numpy.array对象 numpy.array 对象是 NumPy 库的核心，它提供了一种高效的方式来存储和操作同质数据类型的多维数组。每个 numpy.array 对...

NumPy 是 Python 的一个开源数值计算扩展库，用于高性能的科学计算和数据分析。它提供了一个强大的N维数组对象ndarray，以及用于对这些数组进行操作的各种函数。...

文件操作 写入与读取 在Python中，操作文件的步骤为： 打开文件open()->读写文件read()或write()->关闭文件close()，打开文件通过函数来实现。...

Python 语法糖（Syntactic Sugar）是指 Python 中的一些语法特性，它们并不改变语言的功能，但能够使代码更加简洁、易读和优雅。 1. 列表推导式（L...

1. 迭代的概念与原理 迭代是一种重要的编程模式，它允许我们按顺序访问容器中的每个元素，而不必事先知道容器的大小。在 Python 中，几乎所有的容器对象都可以进行迭代，包...

time time 库是 Python 标准库中的一部分，提供了与时间相关的功能，包括获取当前时间、时间格式化、时间延迟等。使用 time 库可以方便地处理时间相关的任务。...

内置函数是指那些随Python环境提供，可以直接使用的函数，无需进行任何额外的导入（import）操作。这些函数是Python标准库的一部分，可以在任何Python程序中直...

面向对象编程（OOP）是一种编程范式，它使用 "对象" 来设计程序。Python 支持面向对象的编程技术，允许你定义类，从而创建具有属性（变量）和方法（函数）的对象。 基础...

在Python中，函数是一个重要的概念，它允许你将代码块封装成一个单元，这个单元可以接收输入参数，并返回一个结果。函数可以让你的代码更加模块化，增加代码的重用性，使得代码更...

条件语句（Conditional Statements） 条件语句允许程序根据条件的不同执行不同的代码段。这是实现决策逻辑、分支和循环的基础。 if 语句 if 语句是最基...