python基础-day20

本文详细解析了Python中继承的概念,包括单继承和多继承的特点,重点介绍了super函数的使用方法及其在不同继承情况下的行为差异。
# 如果两个选择,
# 1,BAT等大公司,工资低些,
# 2,小公司,工资高些,
# 分析:BAT等公司,可以帮你镀金,你在公司的职责更多是螺丝钉,而且你升级为核心人员比较难,也就是说你离职的可能比较大,
# 小公司,你反而比较有机会做核心业务,重要位置,



# 我打印的是__dict__信息,里面的信息是以字典的形式存在的,
# 注意看__doc__,这是说明信息,你可以理解为文档说明,
# 我主要想说明,原来这个信息,以这种信息存在与这里,帮助你理解python如何处理我们定义的函数or类的信息,



这张图主要是想说明,
在继承中,__init__()方法,
是如何继承的,
ps:补充说下,init方法的执行顺序,父类的先执行,子类的后执行,通过添加print语句可以看出;这个也符合抽象从上往下,具体从下往上??


# 这张图是想说,我们在实例化一个子类对象,
# 在图中标识的init方法中的self,都是指alex,
# 虽然父类的方法并没有客观存在与子类中,
# 但是你可以这样理解,父类的构造方法,就在子类中,
# 不过由于python一切皆是引用,同样的方法,多次使用,只需要知道这个方法的地址就可以了,!!!底层的东西,对错也说不清,凭感觉吧???



# 派生属性and派生方法,
# 就是子类在继承了父类之后,
# 又为自己添加了一些其它属性or方法,



# 这里主要讲了,子类调用父类__init__()方法的不同写法,
# 最开始:Animal.__init__(self,name,hp,ad),白话就是:父类类调用init方法,并向其中传入参数,
# 下面是两种不同的写法,第二种是最简的,
# super(Person,self).__init__(name,hp,ad)
# super().__init__(name,hp,ad)
# ps:图片中最后一种使用方式,是OK的,但是应该没人会这么用吧?


class Animal:
    def __init__(self,name,hp,ad):
        self.name = name
        self.hp = hp
        self.ad = ad
    def eat(self):
        print(self.name,'eating in Animal')
        self.hp += 20

class Person(Animal):
    def __init__(self,name,hp,ad,sex):
        super().__init__(name,hp,ad)
        self.sex = sex
        self.money = 100
    def attack(self,dog):
        print("%s攻击了%s"%(self.name,dog.name))
    def eat(self):
        super().eat()
        print('eating in Person')
        self.money -= 50

alex = Person('alex', 100, 10, 'female')

Animal.eat(alex)            # 若子类中定义了与父类同样的方法,此时你再调用,就是子类的方法,
super(Person,alex).eat()    # 但是又想调用父类的方法,可以这样写,
# alex eating in Animal
# alex eating in Animal


# ps:
# 子类中创造了父类中没有的,叫派生,
# 子类中写出了与父类中同样的方法,叫重写,

上面是单继承,

下面要开始讲多继承了,


class A:
    def func(self):
        print('A')

class B(A):
    def func(self):
        print('B')

class C(B):
    def func(self):
        print('C')

print(C.mro())
#打印结果:注意最后还有个object.
# [<class '__main__.C'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]





# 上面这张图和下面这张,应该说的就是同一个,
# 只不过下面那个标出了,继承方向,


class A(object):
    def func(self):
        print('A')

class B(A):
    def func(self):
        print('B')

class C(A):
    def func(self):
        print('C')

class D(B,C):   #注意这里D类中继承父类书写的顺序!!!
    def func(self):
        print('D')

print(D.mro())
#打印结果:
# 如果D(C,B),打印如下:
# [<class '__main__.D'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]
# 如果D(B,C)打印如下:
# [<class '__main__.D'>, <class '__main__.B'>, <class '__main__.C'>, <class '__main__.A'>, <class 'object'>]








# 新式类 多继承 寻找名字的顺序 遵循广度优先
class A:
    def func(self):
        print('A')
class B(A):
    def func(self):
        super().func()
        print('B')
class C(A):
    def func(self):
        super().func()
        print('C')
class D(B,C):
    def func(self):
        super().func()   # B
        print('D')

d = D()
d.func()
#结果有两个可能你觉得奇怪的,
#1,A类方法先出结果,那是因为每个类都一直在向上调用父类方法,并且你是先调用,后打印,!!!这个过程有必要想清楚
#2.super在你最初的印象中,是指向父类,而在多继承这里,其实也还是指向父类,只不过对何为父类的定义变了,
#ps:在单继承类似直线的情况下,父类必定是单纯的向上;
#而在多继承中,因为其排序依据是数据结构中的图,所以这个父类就得按图的规则来办事

#打印结果:
# A
# C
# B
# D
# super():
    # 在单继承中就是单纯的寻找父类
    # 在多继承中就是根据子节点 所在图 的 mro顺序找寻下一个类
# 遇到多继承和super
    # 对象.方法
        # 找到这个对象对应的类
        # 将这个类的所有父类都找到画成一个图
        # 根据图写出广度优先的顺序
        # 再看代码,看代码的时候要根据广度优先顺序图来找对应的super


# coding:utf-8
class A(object):
    pass
    # def func(self):
    #     print('A')
class B(A):
    pass
    # def func(self):
    #     print('B')
class C(A):
    def func(self):
        print('C')
class D(B,C):
    def func(self):
        super(D,self).func()
        print('D')

print(D.mro())
# 经典类 :在python2.*版本才存在,且必须不继承object
    # 遍历的时候遵循深度优先算法
    # 没有mro方法
    # 没有super()方法
# 新式类 :在python2.X的版本中,需要继承object才是新式类
    # 遍历的时候遵循广度优先算法
    # 在新式类中,有mro方法
    # 有super方法,但是在2.X版本的解释器中,必须传参数(子类名,子类对象)
d = D()
d.func()



#下面的整理,与前面有重复的,不过多一点总比少点好,
# 在py3中,都是新式类,
# 在py2中,你得手动继承自object,才是新式类,否则就是经典类,

# 经典类,
# 没有mro帮助我们看多继承的关系,ps:能不能这样理解,因为深度优先很好找,所以没有这个mro方法?
# 没有super,
# 并且是深度优先的,
#
# 关于广度优先搜索,
# 有个大原则,找得到的不着急找,具体表现就是,类A是下面几个类都会继承的,反正最后都会找到它,所以它在最后一次才被真正找到!!!
#
# 刚还在想,若是这种方式定义多继承的类,真是晕死了,
# 其实呢,现实中是不会这样定义的,因为这样做纯粹就是给自己挖坑,
# 关于mro,面试才会遇到,



标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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