python中的类

最新推荐文章于 2022-04-13 16:27:07 发布
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博客介绍了在编程中使用构造方法__init__来初始化属性，并且说明了在方法里通过self.属性名的方式访问属性，这是编程中常见的操作技巧。

用构造方法__init__初始化属性，在方法中用self.属性名访问。

用python实现Apriori算法
weixin_43699672的博客
12-22 4408
用python实现Apriori算法 Apriori算法是一种关联规则挖掘算法，用来找频繁项集和关联规则，Apriori算法利用了频繁项集的子集也一定是频繁的这一思想，例如，如果{A，B} 是频繁项集，则 {A}和{B} 也一定是频繁项集 从1到k（k项集）递归查找频繁项集，再用得到的频繁项集生成关联规则 例题 在这里，我用如下一题进行讲述： 提取以下购物篮数据中的频繁项集和强关联规则（参数设置：...
Python基础练习（三）：0的组合
April_0911
05-22 1659
Python基础练习（三）：0的组合
Apriori算法（Python篇）
Max_Leo的博客
02-06 1601
关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，最早是针对购物篮分析问题提出的，其目的是为了发现交易数据库中不同商品之间的联系规则，这些规则刻画了顾客购买行为模式，可以用来指导商家科学地安排进货，库存以及货架设计等。而Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。 以如下的场景为例，使用Python快速实现Apriori算法： 1.场景与需求 一家超市的业务数据库中有销售订单表...
Python中类的介绍及使用
西岸贤
04-13 1万+
本文的主要内容是Python中类的介绍及使用，具体包括面向对象与面向过程的介绍、类的创建和使用、使用类和实例、继承、类的导入和Python标准库的使用，文中附有代码以及相应的运行结果辅助理解。
学习笔记之——Python中类和对象的理解
Jock2018的博客
01-16 1万+
学习笔记之——Python中类和对象的理解一、 面向对象的含义和特性二、类1. Python中类的定义、结构、创建1. Python类的定义2. Python类的结构3. 类的创建4. 类的属性5. 类的方法三、对象1. 对象的创建四、参考资料 这个还有待完善。 一、 面向对象的含义和特性 面向对象是将世界中的具体事物进行抽象，从而能够更好的帮助我们归纳总结，解决复杂问题的一种解决问题的思路。 面...
Python 中类的定义和理解
热门推荐
Zephyr Hou 的博客
07-23 1万+
Python 中类的定义和理解前言一、类的定义二、具体的案例分析1. 定义一个类2. 类的实例化3. 内置__init__方法 欢迎学习交流： zengf.hou@bit.edu.cn 前言 面向对象最重要的概念就是 类（class） 和 实例（instance），类是抽象的模板，比如学生这个抽象的事物，可以用一个Student类来表示。而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每一个对象都从类中继承有相同的方法，但各自的数据可能不同。 一、类的定义 python中的类是用来描述具有相同的属性和方法的
python中类与模块的关系
青阳的博客
04-29 2402
Python中类与模块的关系 模块与类的区别让人费解，因为它们都与命名空间有关，其区别简而言之如下： 模块： 1.是数据/逻辑包 2.通过编写Python文件和C扩展来创建 3.通过导入import来使用 类： 1.实现新的对象 2.由class语句创建 3.通过调用来使用 4.总是位于一个模块中 5.class中可以用def init(self，参数1，参数2，参数3）初始化。 ...
Python中类的多继承
兰枫
05-21 1万+
文章目录Python中类的多继承多继承Python多继承实现多继承的缺点Mixin*思路1**思路2**思路3**思路4*Mixin类 Python中类的多继承 Python2.2之前类是没有共同的祖先的，之后，引入object类，它是所有类的共同祖先类object。Python2中为了兼容，分为古典类（旧式类）和新式类。Python3中全部都是新式类。新式类都是继承自object的，新式类可以使...
python中类的首字母一定得大写吗_Python学习
weixin_30558697的博客
01-29 3546
Python的安装、环境配置及IDE推荐https://www.cnblogs.com/feeland/p/4345104.htmlpython是一种动态类型的语言，一个变量是什么类型，需要看程序在运行过程中变量所代表的值是什么列表是一种容器型的序列，字符串则是扁平型的序列Python中的boolean类型首字母一定要大写，如：True,False命名规范1，必须以字母或者下划线开始2，可以包含字...
python中类方法重写_Python中的方法重写
cunfen6312的博客
07-27 4737
python中类方法重写 Python中的方法重写 (Method Overriding in Python) Method overriding is a concept of object oriented programming that allows us to change the implementation of a function in the child class that...
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
12-20
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遥感监测基于Sentinel-2的铁氧化物指数反演：孟加拉国加济布尔地区2024年地表铁含量时空分布分析
12-20
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Sentinel-2遥感影像处理流程，用于计算孟加拉国加济布尔地区2024年度的铁氧化物含量指数（Ferrous Iron Index, FII）。流程包括区域选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、加载并过滤Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像、结合云概率图层（MSK_CLDPRB）与场景分类图层（SCL）进行云与阴影掩膜处理，随后逐景计算FII指数（使用B12、B8、B3、B4波段），生成年度中值合成影像与月度时间序列。同时，提取每月FII均值用于绘制趋势折线图，并添加交互式图例展示FII强度分级。最后支持将结果导出至Google Drive。; 适合人群：从事遥感、环境监测或地理信息系统的科研人员及技术人员，具备一定GEE平台JavaScript脚本编写经验者；; 使用场景及目标：①实现矿区、土壤或地质变化监测中的铁氧化物分布分析；②构建长时间序列遥感指数分析流程；③学习GEE中影像集合操作、时间序列分析与可视化方法；; 阅读建议：建议结合GEE开发环境实际运行脚本，逐步调试各阶段输出，重点关注云掩膜逻辑、FII计算公式及月度统计实现方式，并可根据研究区调整参数复用该流程。
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
12-20
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【顶级EI完整复现】DRCC考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）
12-20
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）》的技术资源，聚焦于电力系统中低碳经济调度问题，结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束（DRCC）方法，提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现，涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程，适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源，涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向，展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①复现高水平期刊（如EI/SCI）关于低碳经济调度的研究成果；②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法；③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究；④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码与案例数据，按照目录顺序逐步学习，并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式，同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
derfulwang_pandas_note_5092_1766045771839.zip
12-20
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【电力负荷预测】基于K近邻回归的MATLAB实现：多特征融合与模型优化用于短期电力需求预测系统设计 项目介绍 MATLAB实现基于K近邻回归（KNN）进行电力负荷预测（含模型描述及部分示例代码）
12-20
内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目，采用K近邻回归（KNN）算法进行建模。项目从背景意义出发，阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战，提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程，并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程，包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤，增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识，从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生；适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员； 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，辅助电网调度与发电计划制定；②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用；③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持；④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型； 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分，深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法，并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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（11页PPT）新基建和数字孪生赋能某省市大脑建设方案.pptx
12-20
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