Python基础100题打卡Day19

python打卡DAY19 print('shap_values[0,:,:]shape:',shap_values[0,:,:].shape)##这里也可以省略后面的写作shap_values[0】,代表第一个样本所有特征对所有类别的贡献,后面部位可以省略但是前面不能。# print(f'k={k}\n 惯性:{kmeans.inertia_:.2f}\n轮廓系数:{silhouette:.3f}\n CH系数:{ch:.2f}\n DB{db:.3f}') 阅读详情

题目七十五

请编写一个程序,随机打印7到15之间的整数。

提示:
使用random.randrange()函数

用法:
random.randrange ([start,] stop [,step])是返回从开始到结束数字集合的一个随机值,步长为step

代码实现

import random
print(random.randrange(7,16))

运行结果

14

题目七十六

请编写一个程序来压缩和解压字符串“hello world!hello world!hello world!hello world!”。

提示:
使用zlib.compress()进行压缩字符串
使用zlib.decompress()进行解压字符串

代码实现

import zlib

t = zlib.compress(b'hello world!hello world!hello world!hello world!')
print(t)
print(zlib.decompress(t))

运行结果

b'x\x9c\xcbH\xcd\xc9\xc9W(\xcf/\xcaIQ\xcc \x82\r\x00\xbd[\x11\xf5'
b'hello world!hello world!hello world!hello world!'

题目七十七

请编写一个程序来打印“1+1”的运行时间100次。

提示:
使用timeit()函数

代码实现

方法一

import datetime

before = datetime.datetime.now()
for i in range(100):
    x = 1 + 1
after = datetime.datetime.now()
execution_time = after - before
print(execution_time.microseconds)

方法二

import time

before = time.time()
for i in range(100):
    x = 1 + 1
after = time.time()
execution_time = after - before
print(execution_time)

运行结果

0.0

题目七十八

请写一个程序洗牌和打印名单[3,6,7,8]。

提示:
使用shuffle()函数

用法:
shuffle(lst) ,lst可以是序列或者元组,返回的是一个随机排列的序列

代码实现

方法一:

import random
lst = [1,2,3,4,5]
random.shuffle(lst)
print(lst)

方法二:

import random

# 添加随机种子,确定随机排序的顺序
lst = [3, 6, 7, 8]
seed = 7
random.Random(seed).shuffle(lst)
print(lst)

运行结果

[8, 6, 3, 7]

题目七十九

请编写一个程序,生成主语在[“i”、“you”]和动词在[“play”、“Love”中,宾语在[“Hockey”,“Football”]中的所有句子。

提示:
使用.format函数输出

代码实现

lst1 = ["I", "You"]
lst2 = ["Play", "Love"]
lst3 = ["Hockey", "Football"]
for i in lst1:
    for j in lst2:
        for k in lst3:
            print("{} {} {}".format(i, j, k))

运行结果

I Play Hockey
I Play Football
I Love Hockey
I Love Football
You Play Hockey
You Play Football
You Love Hockey
You Love Football
AI: 机器学习的模型是如何训练的?(在试错中学习) 一句话理解机器学习一般训练过程 :通过有标签样本来调整(学习)并确定所有权重Weights和偏差Bias的理想值。 训练的目标:最小化损失函数 (损失函数下面马上会介绍) 机器学习算法在训练过程中,做的就是:检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型;目标就是将损失(Loss)最小化 在这里插入图片描述 上图就是一般模型训练的一般过程(试错过程),其中 模型: 将一个或多个特征作为输入,然后返回一个预测 (y’) 作为输出。为了进行简化,不妨考虑一种采用一个特征并返回一个预测的模型,如下公式 阅读详情

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题目十八 网站要求用户输入用户名和密码才能注册。编写一个程序来检查用户输入的密码的有效性。 以下是检查密码的标准: 至少有一个大写字母 至少有一个小写字母 至少有一个数字 至少有[$#@]中的一个特殊符号 长度至少为6 长度至多为12 程序能够对以逗号相隔的密码输入时进行检测,并将符合条件的密码输出。 比如以下列作为输入: ABd1234@1,a F1#,2w3E*,2We3345 则输出为: ABd1234@1 代码实现 方法一 def up_check(x): for i in x:

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学python写代码的时候查文档是一个非常好用的方法,我目前就是结合w3school或者菜鸟教程官方python文档查看对应知识点的方法写代码,实在不行才能问ai,但是前三次打卡完全没必要。 2.打印列表的第二项: 3.负的索引 负索引表示从末尾开始,-1 表示最后一个项目,-2 表示倒数第二个项目,依此类推。 4.更改第二项: 5.遍历列表 可以使用 循环遍历列表项: 注意哦:这里输出是没有【】号的! 输出结果是这样:如需确定列表中有多少项,请使用 方法: 7.添

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取值范围:[-1, 1],绝对值越大相关性越强。基于决策树的特征分裂增益评估重要性。常用模型:随机森林、XGBoost。:对候选特征集使用RFE/SHAP。:正则化强度(越大选择特征越少)计算特征与目标变量的线性相关性。优势:捕捉非线性关系和交互作用。:使用方差筛选去除明显无关特征。假设:低方差特征包含信息量少。可能误删重要但取值稳定的特征。:交叉验证自动确定最优特征数。适用于:高维数据,线性关系。:基于随机置换后的精度下降。量化每个特征对预测的贡献度。:结合皮尔逊和树模型重要性。

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python基础训练 day19 小白打卡第19天! 题目来源 目录目录目python基础训练 day19第一题(按位取反)第二题(tkinter库画圆) 第一题(按位取反) # 学习使用按位取反~。 按位取反从结果上讲,就是原数加一乘负一。 print(~9) print(~-2) 运行结果: -10 1 实际过程如下: 首先对反码,补码,原码进行说明:正数的原码、反码、补码均一致,负数的原码与反码除符号位相同其他位相反,补码则在反码的基础上加1。 ~-9 # 对于 -9 对于它的二进制原码采用8位

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Python 训练营打卡 Day 19

它的核心逻辑是:计算每个特征与目标变量之间的相关系数(范围在-1到1之间,值越大表示正相关越强,值越小表示负相关越强,接近0表示几乎无关),然后根据相关系数的绝对值大小,选择与目标变量相关性较高的特征,剔除相关性较低的特征。它的核心逻辑是:特征的方差反映了数据的变化程度,方差很小的特征几乎没有变化,对模型的预测帮助不大。因此,方差筛选会设定一个方差阈值,剔除方差低于这个阈值的特征,保留那些变化较大的特征,从而减少特征数量,提高模型效率。利用皮尔逊相关系数筛选;以心脏病数据集为例,先运行之前的代码。

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python基础训练 day14 小白打卡第14天! 题目来源 目录:目录python基础训练 day14第一题(又见素数)第二题(排序)第三题(矩阵对角求和) 第一题(又见素数) # 求100之内的素数 求素数之前也有过,直接上代码。for—else结构(如果for循环没有被打断,则执行else后条件) for i in range(2, 100): for k in range(2, i): if i % k == 0: break else:

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Python学习打卡:day03

定义一个数字(1~10,随机产生),通过3次判断来猜出来数字。输出结果:(需要统一输入所有数据,才可最终输出结果)同时入职时间需满足大于两年,或者级别大于3才可领取。有3次机会猜测数字,通过3层嵌套判断实现。必须是大于等于18岁小于30岁的成年人。输出结果:(一个条件满足,立即输出)对比两种写法,注意更简洁写法的整洁性。每次猜不中,会提示大了或小了。数字随机产生,范围1-10。判断是互斥且有顺序的。

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python 打卡汇总

day1 day2 day3 day4 day5 day6 day7 day8 day9 day10 day11 day12 day13 day14 day15 day16 day17 day18 day19 day20 day21 day22 day23 day24 ...

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Python打卡训练营day19-特征筛选

方差筛选皮尔逊相关系数筛选lasso筛选树模型重要性shap重要性递归特征消除REF作业:对心脏病数据集完成特征筛选,对比精度:移除方差低于设定阈值的特征,适用于去除低信息量的特征。:计算特征与目标变量之间的相关性,选择相关性高的特征。:利用L1正则化的线性模型,将不重要的特征系数压缩为零,实现特征选择。:使用如随机森林等树模型评估特征的重要性。:基于博弈论的方法,提供每个特征对模型预测的贡献度。:递归地训练模型,移除最不重要的特征,直到达到预定的特征数量。

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百人计划-21天python打卡

这里我会放一些我在打卡过程中遇到的一些小问题 问题1:在编写Python时,当使用中文输出或注释时运行脚本,会提示错误信息:SyntaxError: Non-ASCII character ‘\xe5’ in file ******* 原因:python的默认编码文件是用的ASCII码,你将文件存成了UTF-8 解决方法:在文件开头加上# -- coding: UTF-8 -- 或者 #coding=utf-8 问题2:Mac升级后一直提示/usr/bin/env:python:No such f.

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