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RSS订阅原创 Python 字符串截取
print str[-3:-1] #截取倒数第三位与倒数第一位之前的字符。print str[::-1] #创造一个与原字符串顺序相反的字符串。print str[:-3] #截取从头开始到倒数第三个字符之前。print str[0:3] #截取第一位到第三位的字符。print str[-3:] #截取倒数第三位到结尾。print str[:] #截取字符串的全部字符。print str[-1] #截取倒数第一个字符。print str[:-5:-3] #逆序截取。
2022-12-14 17:14:50
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转载 Pandas中loc和iloc函数用法详解
loc函数：通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据（如取"Index"为"A"的行）iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据）
2022-12-14 14:46:40
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转载 python使用pandas实现筛选功能方式
1 、筛选出数据的指定几行数据2 、筛选出数据某列为某值的所有数据记录data=3 、模式匹配4 、范围区间值筛选5、 获取某一行某一列的某个值# 结果:16086 、获取原始的numpy二维数组7、 根据条件得到某行元素所在的位置importdf=8、 元素位置筛选9、删除多行/多列# 使用的前提是，dataframe的index和columns用的是数字，利用了drop（）和range()函数。
2022-12-13 22:01:03
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转载 机器学习——K近邻算法（KNN）（K Nearest Neighbor）
k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，k近邻法不具有显式的学习过程。k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。k值的选择、距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素。
2022-12-10 12:13:31
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空空如也
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