Python 基础 —— from __future__ import

本文介绍了从Python2到Python3中打印功能的变化,特别是在Python3中如何使用from __future__ import print_function来实现与Python2兼容的打印操作,并展示了如何指定文件关键字参数将输出定向到不同的文件流。

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  • 这是 python 2 的概念,显然 python 3 对于 python2 就是 future了
  • 该句必须治愈文件的头部

from __future__ import print_function

指定 file 关键字参数,打印到文件流当然也可以是标准输入输出流

from __future__ import print_function
import sys
print('error happens!', file=sys.stderr)
构建新冠肺炎的预测模型需要收集大量的数据,并且需要考虑到多种因素,例如感染人数、传播途径、病毒变异等等。以下是一个简单的构建预测模型的步骤: 1. 收集数据:收集新冠肺炎疫情相关的数据,包括感染人数、死亡人数、治愈人数、地理位置等等。可以从世界卫生组织、各国卫生部门等官方渠道获取数据。 2. 数据预处理:对收集到的数据进行清洗、去重、缺失值处理等预处理操作。 3. 特征工程:对数据进行特征提取和转换,例如使用时间序列分析方法提取时间相关的特征。 4. 模型选择:选择适合的模型进行预测,可以使用回归模型、分类模型等。 5. 模型训练:使用训练数据集对模型进行训练,调整模型的参数和超参数。 6. 模型评估:使用测试数据集对模型进行评估,计算预测的准确率、召回率等指标。 7. 模型应用:将模型应用到实际场景中,进行预测和分析。 对于具体的代码实现,可以使用Python中的机器学习库如scikit-learn、TensorFlow等来实现。以下是一个简单的Python代码实现: ```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 数据预处理 data.drop_duplicates(inplace=True) data.dropna(inplace=True) # 特征工程 data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) data['dayofyear'] = data['date'].dt.dayofyear # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['dayofyear']], data['confirmed'], test_size=0.2) # 模型训练 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 score = model.score(X_test, y_test) print('模型准确率:', score) # 模型应用 future_days = pd.date_range('2022-01-01', '2022-12-31') future_dayofyear = [dayofyear for dayofyear in future_days.dayofyear] future_confirmed = model.predict(pd.DataFrame({'dayofyear': future_dayofyear})) print('2022年新增确诊人数预测:', int(future_confirmed.sum())) ``` 以上代码以线性回归模型为例,使用了时间序列分析方法提取时间相关的特征。其他模型的实现方式类似,可根据具体情况进行选择。
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