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RSS订阅原创 11-面向对象的三大特性：封装、继承、多态
封装，即根据职责将属性和方法封装在一个抽象的类中 继承，实现代码的重用 多态，不同的对象调用相同的方法，产生不同的执行结果，增加代码灵活度。01-封装将 属性 和 方法 封装 到一个抽象的 类 中 外界 使用 类 创建 对象，然后 让对象调用方法 对象方法的细节 都被 封装 在 类的内部 一个对象的 属性 可以是另外一个类创建的对象 02-继承2.1 概念：子类拥有父类的所有方法和属性。2.2 语法：class 子类名(父类名1, 父类名2...)..
2022-03-22 18:43:10
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原创 10-面向对象中的私有属性和私有方法
应用场景在实际开发中，对象的某些属性和方法可能只希望在对象的内部被使用，而不希望在外部被访问到。显而易见，私有属性就是对象不希望公开的属性，私有方法就是对象不希望公开的方法。怎样定义私有属性、私有方法呢？在 定义属性或方法时，在 属性名或者方法名前 增加 两个下划线，定义的就是 私有 属性或方法。例如 __ageclass Women: def __init__(self, name): self.name = name # 不要问女生的年龄
2022-03-22 16:37:23
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原创 9-python中的一些内置方法和属性
1. __init__方法（初始化） 当使用 类名() 创建对象时，会 自动 执行以下操作： 为对象在内存中 分配空间 —— 创建对象 为对象的属性 设置初始值 —— 初始化方法(init) 这个 初始化方法 就是 __init__ 方法，__init__ 是对象的内置方法，创建对象时会被自动调用。 __init__ 方法是 专门 用来定义一个类 具有哪些属性的方法！在初始化方法内部定义属性在开发中，如果希望在 创建对象的同时，就设置对象的属性
2022-03-21 23:06:51
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原创 8-关于变量的引用
变量 和 数据 都是保存在 内存 中的 在 `Python` 中 函数 的 参数传递 以及返回值都是靠 引用 传递的1. 引用的概念在python中，变量和数据是分开存储的。数据保存在内存中的一个位置；变量中保存着数据在内存中的地址，也就是记录数据的地址，即引用。使用 id() 函数可以查看变量中保存数据所在的 内存地址。注意：如果变量已经被定义，当给一个变量赋值的时候，本质上是 修改了数据的引用。变量 不再 对之前的数据引用 变量 改为 对新赋值的数据引用2. 函数的参数和返回值的传递
2022-02-28 19:13:56
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原创 7-字符串
1.字符串的定义字符串 就是 一串字符，是编程语言中表示文本的数据类型。在 Python 中可以使用 一对双引号 " 或者 一对单引号 ' 定义一个字符串。虽然可以使用 \" 或者 \' 做字符串的转义，但是在实际开发中： 如果字符串内部需要使用 "，可以使用 ' 定义字符串 如果字符串内部需要使用 '，可以使用 " 定义字符串 可以使用 索引 获取一个字符串中 指定位置的字符，索引计数从 0 开始 也可以使用 for 循环遍历 字符串中每一个字符 大多数.
2022-02-28 18:46:55
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原创 6-字典dict（高级变量类型）
1.字典的定义 dictionary（字典） 是 除列表以外 Python 之中 最灵活 的数据类型。字典同样可以用来 存储多个数据，通常用于存储 描述一个 物体 的相关信息。字典用 {} 定义， 字典使用 键值对 存储数据，键值对之间使用逗号分隔 键 key 是索引 值 value 是数据 键 和 值 之间使用 : 分隔 键必须是唯一的 值 可以取任何数据类型，但 键 只能使用 字符串、数字或 元组 .
2022-02-28 18:37:19
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原创 5-元组tuple（高级变量类型）
1. 元组的定义 Tuple（元组）与列表类似，不同之处在于元组的 元素不能修改 元组 表示多个元素组成的序列 元组 在 Python 开发中，有特定的应用场景 用于存储 一串 信息，数据 之间使用逗号分隔；元组用 () 定义；元组的 索引 从 0 开始 索引 就是数据在 元组 中的位置编号 info_tuple = ("zhangsan", 18, 1.75)元组中 只包含一个元素 时，需要 在元素后面添加逗号 info_t
2022-02-28 18:21:32
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原创 4-列表list（高级变量类型）
1.列表的定义list（列表）是python中使用最频繁的数据类型，在其他语言中通常叫做数组。它专门用于存储一串信息，列表用 [ ] 定义，数据之间使用逗号分隔。列表的索引从0开始。（索引就是数据在列表中的位置编号，索引又可以被称为下标）。如下所示，name_list就是一个列表：name_list = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"]2.列表的常用操作在ipython中，假设定义一个空列表name_list = []，输入name_list.按下TAB键，
2022-02-28 17:56:36
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原创 3-运算符(python基础)
之前有写过算数运算符，那么其他类型的运算符，你了解吗？本小节涵盖了算数运算符、比较（关系）运算符、逻辑运算符、赋值运算符，并强调了它们的优先级。由此，延伸出了一道面试官特别喜欢问的题：is 和 ==（在比较运算符中）是一样的吗？文章的最后我们解答一下。1. 算数运算符 是完成基本的算术运算使用的符号，用来处理四则运算 运算符 描述 实例 + 加 10 + 20 = 30 - 减 10 - 20 = -10 * 乘 10 * 20
2022-02-28 17:26:08
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原创 2-变量的基本使用
1.变量的定义 在 Python 中，每个变量 在使用前都必须赋值，变量 赋值以后 该变量 才会被创建 等号（=）用来给变量赋值【变量名 = 值】 = 左边是一个变量名 = 右边是存储在变量中的值 变量定义之后，后续就可以直接使用了。示例如下：...
2022-02-28 17:16:52
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原创 1-python中的算数运算符
python中都有哪些算数运算符呢？算数运算符是 运算符的一种，用来处理四则运算。 运算符 描述 实例 + 加 10 + 20 = 30 - 减 10 - 20 = -10 * 乘 10 * 20 = 200 / 除 10 / 20 = 0.5 // 取整除 返回除法的整数部分（商） 9 // 2 输出结果 4 % 取余数 返回除法的余数 9 % 2 = 1 **
2022-02-28 16:48:45
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原创 numpy中数据类型的变换--astype
假设当前 a 中的元素为字符串类型，想要将其转化为数字类型a = np.array(["1","2","3"])print(a.dtype)>> <U1a = a.astype(float)打印一下会输出什么结果呢?print(a)>>[ 1. 2. 3.]print(a.dtype)>>float64...
2021-07-26 08:42:07
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原创 Numpy中的基础运算
上小节说到了numpy中如何查看特定值的存在，但常常需要查找的特定值有好多个，这就需要用到表示条件的逻辑关系表达。1、表示【条件与】。例如查找a 中是否有既等于5，又等于10的现象import numpy as npa = np.array([5,10,15,20])print(a)>>[ 5 10 15]print(a.shape)>>(4, )b = (a == 5) & (a == 10) #表示条件与print(c)&...
2021-07-26 08:36:00
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原创 numpy中的特定值查询
查看是否有特定值存在，及特定值所在行或者列，并返回布尔类型的一个矩阵一、① 假设 t2 为一个二维的 3*3 的矩阵，查看是否有等于25的值#打印t2t2 = np.array([[5,10,15],[20,25,30],[35,40,45]])print(t2)>>[[ 5 10 15] [20 25 30] [35 40 45]]② 查看t2的形状print(t2.shape)>>(3, 3)③ 查看t2中是否有等于25的值存在，并输出结果
2021-07-11 19:33:27
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原创 科学计算库numpy中的shape使用
Numpy是Python的一种开源的数值计算扩展，可以用来存储或处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。首先，引用numpy计算库import numpy as np第二步，使用arange函数引进一个一维数组，打印出来可以看到为0~10的一组数据，其形状为(11,)是一个一维数组，其中11代表有11个元素。t1 = np.arange(11)print(t1)print(t1....
2021-07-04 11:03:17
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原创 什么是机器学习？计划怎么学？
一、机器学习是什么？机器是一门多领域交叉科学，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门科学； 专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能； 是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。二、机器学习的本质是什么？数学原理推导 实际应用技巧 “哎呀，怎么又是数学”这是许多小伙伴的第一反应。巧得很，这些数学原理推导恰恰又是机器学习的精华。但是，【重要部分来了~~】如果你分分钟把这些推导原理搞明白了...
2021-07-02 00:02:12
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原创 将anaconda3成功卸载干净
之前已经接触过python，学习过一段时间的机器学习，由于工作等原因，把之前学的知识都还给老师了。现在有了重新拾起来的决心，然后就华丽丽地诞生了今天的第一篇文章。
2021-06-19 21:49:27
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空空如也
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