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Python简介Python是开源的高级编程语言之一，广泛应用于人工智能、数据分析、爬虫等领域。由于它拥有大量的开源库和标准库，以及简单且贴近自然语言的语法，所以即便是从未接触过编程的人，也能快速上手。2021年10月，Python登顶Tiobe，成为全世界最热门的编程语言之一。以下摘自百度百科：Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。  需要注意的是，Python存在

文章目录1、问题描述：2、分析与解决办法：3、DataConversionWarning:Acolumn-vectorywaspassedwhena1darraywasexpected.Pleasechangetheshapeofyto(n_samples,),forexampleusingravel().4、总结1、问题描述：背景：机器学习时关于SVM的学习，之前线性回归、逻辑回归切分数据集时均是将X切分为（输入特征维数，样本数），例如（5，250）代表输入特征是5维，样本数是250个。那是因为之前手敲线性、逻辑回归时用到的数学公式要求维度是这样。但是如果直接使用sklearn库里的现成函数，需要的恰恰相反，即需要（样本数，输入特征维

Python+大数据-数据分析与处理(六)-综合案例案例一：Appstore数据分析学习目标掌握描述性数据分析流程能够使用pandas、seaborn进行数据分析和可视化1.案例介绍案例背景：对App下载和评分数据分析，帮助App开发者获取和留存用户通过对应用商店的数据分析为开发人员提供可操作的意见分析需求：免费和收费的App都集中在哪些类别收费App的价格是如何分布的，不同类别的价格分布怎样App文件的大小和价格以及用户评分之间是否有关分析流程：1）数据概况分析数据行/列数量缺失值分布2）单变量分析数字型变量的描述指标（平均值，最小值，最大值，标准差等）类别型变量（多少个分类，各自占比）3）多变量分析按类别交叉对比变量之间的相关性分析

目录第一章一、选择题二、填空题第二章一、选择题二、填空题第三章一、选择题二、填空题第四章一、选择题二、填空题第五章一、选择题二、填空题第八章一、选择题二、填空题第一章一、选择题Python语言属于CA.机器语言B.汇编语言C.高级语言D.以上都不是在下列选项中，不属于Python特点的是BC.可移植性D.免费和开源A.面向对象B.运行效率高在下列选项中，A是最信用的Pyton版本，也称之为CasiseyrhoipA.CPythonB.JythonC.IronPythonD.PyPyPython内置的集成开发工具是DA.PythonWinB.PydevC.IDED.IDLEPython解释

《Python编程的术与道：Python语言入门》视频课程《Python编程的术与道：Python语言入门》视频课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/27845嵌套(Nesting）嵌套是我们迄今为止最强大的概念之一。嵌套涉及将列表或字典放在另一个列表或字典中。通过嵌套，可以在程序中建模信息的能力大大扩展。字典嵌套：我们在这里看两个例子，一个是字典中的列表，另一个是字典中的字典。字典中的列表(Listsinadictionary）字典连接两条信息。这两条信息可以是Python中的任何类型的数据结构。我们使用字符串作为键，但将列表作为值。第一个例子涉及存储一些人最喜欢的数字。key由人名组成，值是每个人最喜欢的数字列表

目录STEP1：进入PyTorch官网查看安装版本和指令STEP2：为PyTorch单独创建conda环境STEP3：进入STEP2中创建的conda环境STEP4：输入STEP1中的安装指令安装PyTorchSTEP5：安装JupyterNotebook需要的环境包安装PyTorch之前，强烈建议先在Ubuntu中安装Anaconda，从而更好的管理PyTorch需要的包及包对应的版本。安装过程可以参考：超详细Ubuntu安装Anaconda步骤+Anconda常用命令：https://blog.csdn.net/KRISNAT/article/details/124041869STEP1：进入PyTorch官网查看安装版本和指令进入PyTorch官网查看安装指令，不同的系统和

python在使用pip安装的时候，一些小一点的还好，安装一些大的包的时候，会非常的慢甚至出现timeout的报错，这时我们就可以使用清华大学的镜像来安装，打开终端：pipinstall要安装的包-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple比如说要安装selenium包,可以这样写pipinstallselenium -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple可以把清华源设置为默认源首先要把pip升级到10以上pipinstallpip-U设置为默认源pipconfigsetglobal.index-url -ihttps://pypi.tun

最近，我被一款叫做ChatGPT的人工智能（AI）聊天机器人，刷屏了。网上有人说它是搜索引擎杀手，还有人说它将取代程序员...最后，我还是没扛住铺天盖地的赞美，跑去注册了个账号，抱着调侃“人工智障”的心态，想要调戏ChatGPT一番。于是就有了下面的对话：此时，我内心毫无波澜。此刻，我放下了傲慢与偏见。对不起，是我鲁莽了，我才是智障。不得不承认ChatGPT确实有点东西，然后我就问了一嘴它有没有开源。ChatGPT没有给出准确的答复，所以我去查了下截止到本文发布时ChatGPT并没有开源，而且官方也没有任何关于ChatGPT的开源计划。那ChatGPT未来会不会开源呢？为了回答这个问题，我去查了它背后的公司、创始人、提供的服务、开源的项目，综合了这些

目录0写在前面1什么是聚类？2K均值聚类原理2.1原型聚类2.2K-means算法流程3Python实现3.1算法复现3.2可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。?详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)本文的目标是基于K-均值聚类原理实现下面的可视化效果1什么是聚类？聚类(clustering)是无监督学习(unsupervisedlearning

文章目录一、文章前言二、具体流程及准备三、开发步骤四、完整代码一、文章前言最近在Dou音很火的AI绘画特效能够实现将人脸进行动漫化，让我们用小程序也制作一个吧。二、具体流程及准备2.1、注册百度开放平台及微信公众平台账号。2.2、下载及安装微信Web开发者工具。2.3、如需通过SDK调用及需准备对应语言的开发工具。三、开发步骤3.1、访问百度开放平台选择图像增强与特效并领取免费资源。3.2、在应用列表点击创建应用并填写表单所需要的各项信息。3.3、创建完毕后回到应用列表，将APIKey以及SerectKey复制出来，后面我们需要通过这些凭证来获取Token。3.4、应用创建好后，打开微信开发者工具，新建项目