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Python字典(Dictionary)操作全解【创建、读取、修改、添加、删除、有序字典、浅复制、排序】

字典是“键-值”对的无序可变序列,字典中的每个元素可以分为两部分,“键”和“值”。定义字典时,每个元素的“键”和“值”用冒号分隔,相邻元素之间用逗号分隔,所有元素放在一对大括号”{“和”}“中。字典中的“键”可以是Python中任意不可变数据,例如整数,实数,复数,字符串,元组等等,但不能使用列表、集合、字典作为字典的“键”,因为这些对象是可变的。另外,字典中的“键”不允许重复,而值是可以重复的...

2020-04-09 13:26:07

Python计数器collections.Counter用法详解

Python collections.Counter用法详解,Counter 计数器,顾名思义就是用来计数的,最主要的作用就是计算“可迭代序列中”各个元素(element)的数量。具体用法参看目录,基本涵盖了主要用法。目录01.统计“可迭代序列”中每个元素的出现的次数02.统计出现次数最多的元素03.elements()和sort()方法04.计算元素总数/Keys()&...

2019-08-11 13:53:35

Python中Numpy.append的用法解析

之前只见过列表list的append方法,昨天写代码的时候,看到了numpy库的append方法,记录一下。简单的说,该方法功能就是将一个数组附加到另一个数组的尾部。目录官方帮助文档参数返回值示例axis无定义axis=0的情况axis=1的情况axis=0和axis=1的图示先看一个官方的帮助文档,嫌麻烦的可以直接看示例。看完示例再反过头看文档,其实理...

2019-05-16 00:51:14

Numpy.array()详解 、np.array与np.asarray辨析、 np.array和np.ndarry的区别

记录一下numpy.array()的详细用法,以及与np.asarray()和np.ndarray()的区别。目录1. Numpy.array()详解1.1 函数形式1.2 参数详解1.3 具体用法2.Asarray和Array辨析2.1 object对象是普通迭代序列时2.2object对象是ndarray对象时3.Numpy.ndarray()1. ...

2019-04-06 15:25:45

Huffman树(哈夫曼树)、哈夫曼编码、最优前缀码、前缀码

目录基本概念:哈夫曼树的构造哈夫曼树的应用——哈夫曼编码附:前缀码基本概念:需要了解的一些基概念:路径:结点序列满足是的双亲。路径长度:路径的分支数。L=k-1扩充二叉树:在一般二叉树中,将原来的每个空指针都指向一个特殊的结点——外结点,这样的二叉树称为扩充二叉树。内结点——原来二叉树中的结点。结点个数S=内结点个数+1树的内路径长度:从根结点到各个...

2019-03-14 23:13:11

机器学习的两个指标:ROC曲线和AUC值

目录 ROC曲线的作用相关概念ROC空间ROC曲线曲线下面积(AUC)ROC曲线的作用先看一下ROC的字面意思:ROC曲线即接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve)。该曲线是一种坐标图式的分析工具,有两大作用: (1) 选择最佳模型、舍弃次佳的模型。 (2) 在同一模型中设定最佳阈值。ROC曲线...

2019-01-22 13:43:20

Python zip函数详解+和izip和zip_longest的比较辨析

目录 1. zip()函数1.1 zip()函数的用法1.2 zip()函数的应用1.3 *zip()的用法2. itertools.izip()3. itertools.zip_longest()1. zip()函数zip是Python的内置函数,通过help查看其使用方式如下:help(zip)Help on built-in function z...

2018-12-20 20:18:06

Python 字典dict操作详解-Python字典的排序创建读取修改复制浅复制……

总结一下字典的基本用法。内容参看目录,个人认为还是比较详细的。目录1. 什么是字典2.字典的创建2.1 手动创建2.2 使用内置函数dict()创建3. 字典元素的读取3.1下标方式读取Value3.2 get()读取Value3.3 keys()方法返回“键” 3.4 values()方法返回“值”3.5 items()方法返回“键-值”对4. 字...

2018-12-20 00:38:50

Python序列中元素的访问方式(四)Python数组和列表切片的区别

Python序列中元素的访问方式(一)Python字符串元素的访问、切片与索引Python序列中元素的访问方式(二)Python列表元素的访问、切片与索引Python序列中元素的访问方式(三)Python.numpy数组元素的访问、切片与索引Python序列中元素的访问方式(四)Python数组和列表切片的区别还是蛮有意思的一个东西。数组的切片是原始数组的视图,也就是说数据没有...

2018-11-24 22:49:22

Python序列中元素的访问方式(三)Python.numpy数组元素的访问、切片与索引

 Python序列中元素的访问方式(一)Python字符串元素的访问、切片与索引Python序列中元素的访问方式(二)Python列表元素的访问、切片与索引Python序列中元素的访问方式(三)Python.numpy数组元素的访问、切片与索引Python序列中元素的访问方式(四)Python数组和列表切片的区别 目录1.一维数组2.二维数组3.多维数组1....

2018-11-24 18:46:50

Python列表的切片操作与元素访问详解

得到Python的各种序列后,接下里就要知晓如何访问或取出序列中的数据。看似很简单,其实门道很多,而且随着所学的序列越来越多后,比如字符串、列表、元组、字典、一维数组、多维数组、Series、DataFrame,渐渐的脑子就会混乱,所以打算梳理一下。方便之后自己查找。其他序列可以参看鄙人的其他博文。目录1. 列表的切片操作1.1 切片的概念1.2 切片用法示例 1.3 ...

2018-11-23 22:54:10

Python字符串元素的访问与截取

 得到Python的各种序列后,接下里就要知晓如何访问或取出序列中的数据。看着很简单,但是随着所学的序列越来越多后,比如字符串、列表、元组、字典、一维数组、多维数组、Series、DataFrame,渐渐的脑子就会混乱,所以打算梳理一下。先从最简单的字符串开始。其他序列可参看鄙人其他博文,如果我写了的话。 字符串可以单个访问,也可以切片访问。访问单个元素给出下标即可,第一个元素的下...

2018-11-23 20:55:41

TP真阳性, FP假阳性, FN假阴性, TN真阴性

看着简单,但每次一用就晕,总结一下。 TP、True Positive   真阳性:预测为正,实际也为正FP、False Positive  假阳性:预测为正,实际为负FN、False Negative 假阴性:预测与负、实际为正TN、True Negative 真阴性:预测为负、实际也为负。也就是说,预测和实际一致则为真,预测和实际不一致则为假;如果预测出来是“正”的,则...

2018-10-27 19:06:43

Python Numpy随机数总结——numpy.random.rand/randn/randint/random/uniform/seed

在学习一些算法的时候,经常会使用一些随机数来做实验,或者说用随机数来添加一些噪声。下面就总结我平常用到的几个numpy.random库中的随机数和seed函数。目录1.rand基本用法2.randn基本用法3.指定数学期望和方差的正态分布4.random基本用法及和rand的辨析5.randint基本用法6.uniform基本用法7.seed基本用...

2018-10-02 20:48:00

Python.numpy极简入门

Numpy库一直在用,但从没有去了解过numpy到底是个什么东西,属于知其然但不知其所以然的境界,虽然也没什么大碍,但今天看到某本书里有介绍,看了一下,觉得还不错,可以算是个简单入门吧,所以依照书上的框架复述一遍,写了这篇博文。目录1. Numpy简介2. ndarray对象2.1 数组的创建2.2 数组的形状获取和改变2.3 数组元素类型的指定3. ufunc对象...

2018-09-09 16:47:15

利用Python读取和修改Excel文件(包括xls文件和xlsx文件)——基于xlrd、xlwt和openpyxl模块

本文介绍一下使用Python对Excel文件的基本操作,包括使用xlrd模块读取excel文件,使用xlwt模块将数据写入excel文件,使用openpyxl模块读取写入和修改excel文件。目录1、使用xlrd模块对xls文件进行读操作1.1获取工作簿对象1.2获取工作表对象1.3获取工作表的基本信息1.4按行或列方式获得工作表的数据1.5获取某...

2018-08-19 16:28:31

局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing)和MinHash介绍与实例

在实际应用中,我们所面对的数据是海量的,并且有着很高的维度。在对数据的各种操作中,查询操作是最常见的一种,这里的查询是指输入一个数据,查找与其相似的数据,那么怎样快速地从海量高维数据中,找到与某个数据最相似的数据,成为了一个难点和问题。低维的小数据集,可通过线性查找来解决,但如果是对一个海量的高维数据集采用线性查找的话,时间代价非常大,因此,为了解决该问题,我们需要采用一些类似索引的技术来加快...

2018-08-12 14:16:58

Python输出函数print()总结(python print())

 python版本:python3.5.1 ; IDE:pycharm2017.2目录一、print()函数概述二、变量的输出三、数据的格式化输出3.1 %字符3.2 最小字段宽度和精度3.3 转换标志3.4 格式字符归纳四、换行与防止换行一、print()函数概述print() 方法用于打印输出,是python中最常见的一个函数。该函数的语法如下:...

2018-07-22 16:34:42

Python输入函数input()的总结与相应拓展(python input()、 python3 input())

目录一、正常形式二、运用异常处理结构三、接收多个数据四、利用eval()函数Python3里面输入函数是input(),该函数将所有的输入都当做string来处理,但是实际运用中,需要各种类型的数据,需要进行转换,且在转换过程中可能会存在各种问题。我针对我最近遇到的几个小习题做了些总结,作为菜鸟,水平一般,如果有不全或错误,望海涵。 一、正常形式Python3提供了...

2018-07-22 02:07:15

分类问题的几个评价指标(Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1)

四个基本概念TP、True Positive 真阳性:预测为正,实际也为正FP、False Positive 假阳性:预测为正,实际为负FN、False Negative 假阴性:预测与负、实际为正TN、True Negative 真阴性:预测为负、实际也为负。【一致判真假,预测判阴阳。】以分类问题为例:(word公式为什么粘不过来??头疼。)...

2018-05-10 23:54:06
勋章 我的勋章
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
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    授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。
  • 学习力
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