变量本质分析

概念:既能读又能写的内存对象,称为变量;若一旦初始化后不能修改的对象则称为常量
变量定义形式: 类型 标识符, 标识符, … , 标识符 ;
例如:
int x ;
int wordCut , Radius , Height ;
double FlightTime , Mileage , Speed ;

变量本质

1、程序通过变量来申请和命名内存空间 int a = 0
2、通过变量名访问内存空间
变量的本质:一段连续内存空间的别名(是一个门牌号)
3、 修改变量有几种方法?

  1. 直接
  2. 间接。内存有地址编号,拿到地址编号也可以修改内存;于是横空出世了!(编程案例)
  3. 内存空间可以再取给别名吗?//可以,几个指针指向同一块内存
  4. 数据类型和变量的关系: 通过数据类型定义变量
  5. 总结及思考题
    1 对内存,可读可写;2通过变量往内存读写数据;3 不是向变量读写数据,而是向变量所代表的内存空间中写数据。问:变量跑哪去了?
    思考1:变量三要素(名称、大小、作用域),变量的生命周期?
    思考2:C++编译器是如何管理函数1,函数2变量之间的关系的?

void main44()
{
int a ;
int b; 
char *p ;
//p = 0xaa11
a = 10; //1 直接赋值  //cpu里面执行
printf("&a: %d\n", &a);

//2间接赋值 ==直接通过内存
 \*((int*)1245024) = 200;
 printf("a: %d\n", a);

 {
    p = 1245024;  // 间接赋值 通过指针
    *p = 300;
 }  
printf("hello...\n");
system("pause");
return ;
}
### 独热编码后变量的相关性分析 在机器学习的数据预处理阶段,独热编码是一种常见的技术,用于将分类变量转换为数值形式以便于算法处理[^1]。然而,在应用独热编码之后,由于其本质是创建多个二元列来表示原始的一个多类别的属性,这可能导致新产生的特征间存在完全共线性的现象。 当执行相关性分析时,可以利用皮尔逊相关系数衡量两个定量变量间的线性关联程度;对于经过独热编码后的哑变量,则可通过计算它们与其他连续型或已转化为相同格式的离散型输入要素之间的斯皮尔曼等级相关系数来进行评估。值得注意的是,因为独热编码引入了大量的冗余信息——即每一对来自同一原名义尺度测量的新特性总是呈现负的一对一反向变动趋势,所以在解释这类结果时需格外谨慎[^4]。 为了有效地开展此类分析工作,建议采用如下Python代码片段作为起点: ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # 假设df是一个Pandas DataFrame对象,其中包含了待编码的分类变量 encoder = OneHotEncoder(sparse=False) encoded_features = encoder.fit_transform(df[['categorical_column']]) feature_names = encoder.get_feature_names_out(['categorical_column']) encoded_df = pd.DataFrame(encoded_features, columns=feature_names) # 将新的独热编码特征加入到原有数据集中并移除旧版本的分类变量 final_df = pd.concat([df.drop('categorical_column', axis=1), encoded_df], axis=1) # 计算整个数据框内的所有成对组合的相关性矩阵 correlation_matrix = final_df.corr(method='pearson') # 或者使用'spearman'方法针对非参数情况 ``` 上述过程不仅实现了独热编码操作,还提供了获取最终扩展版数据集内部各字段相互依赖模式的方法。通过观察所得出的相关表,研究人员能够识别哪些经由独热编码转化而来的新因子可能彼此高度相关或是与目标输出有着密切联系,从而为进一步优化模型结构提供依据。
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