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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录1.理论知识2.代码实现2.1 导入库2.2 读入数据2.3 梯度下降法调参2.4 调用函数，将结果可视化1.理论知识提示：图片来自b站up主文小刀的教学视频2.代码实现2.1 导入库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt2.2 读入数据def read_data(filename): x=[] y=[] with open(f

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录数据集问题描述二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结数据集问题描述二、使用步骤1.引入库代码如下（示例）：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport s

项目场景：定义一个People类，类中有两个基本属性：姓名(name)、性别(sex)，一个私有属性：年龄(age)；类中有三个方法：一个构造函数，一个getInfo函数（输出基本信息）和一个 getAge函数（返回age的值）然后定义一个Student类，继承People类，并添加grade这一基础属性，在getInfo方法中输出类中属性的全部信息。问题描述：初始代码如下：class People: name='' sex='' __age=0 def __in

文章目录1. 问题描述2.解决方法3.正则表达式文章推荐1. 问题描述提取出字符串s='21029-李红, 2323_张飞 ,39239张三'中的中文名字部分。2.解决方法①初级版：import res='21029-李红, 2323_张飞 ,39239张三'#首先去除掉字符串s中的，-_和数字rs=re.split('[,\d_-]',s) #此时rs=['', '', '', '', '', '', '李红', ' ', '','', '', '', '张飞 ', '', '',

文章目录代码目标1. 文件写入2. 读取文件内容总结代码目标步骤一：将生成的九九乘法表写入文件mutiply_table.txt 中 步骤二：读取文件mutiply_table.txt 中的内容，并按行输出1. 文件写入代码如下：with open('mutiply_table.txt','w') as f: for i in range(1,10): for j in range(1,i+1): f.write("{}*{}={}\t".