作业16、创建一个类，有三个属性，属性的初始值为0，内部包含一个用于求和的类方法，一个用于打印求和结果的类方法。 作业17、定义一个类Person及其两个子类：Male和Female。所有类都有一个方法“getGender”，它可以为Male类打印“Male”，为Female类打印“Female”。
面向对象程序设计的三大特性是封装、继承和多态。其中，封装是基础，继承是核心，多态是补充。通过类将数据和对数据的处理过程封装为一个有机的整体。继承是提高软件可重用性的重要方法。多态则进一步增强了软件的可重用性和可维护性。本文将简单介绍一下多态。 一、多态
目录 多表连接查询 符合条件连接查询 子查询 本节主题 多表连接查询 复合条件连接查询 子查询 准备表表department与employee： #建表 create table department( id int, name varchar(20) ); create table employee( id int primary key auto_increment, name varch
1、数据处理 （1）原始数据 y_train=['male','male','male','male','famale','famale','famale','famale','famale'] [out]: (2)LableBinarizer()的fit_transform()方法---将数据标签二值化 from sklea
前期表准备 create table emp( id int not null unique auto_increment, name varchar(20) not null, sex enum('male','female') not null default 'male', #大部分是男的 age int(3) unsigned not null default 28, hire_date date not null,
序号:439 合影效果 Time Limit:1s Memory Limit:512MB 题目描述： 小云和朋友们去爬香山，为美丽的景色所陶醉，想合影留念。如果他们站成一排，男生全部在左（从拍照者的角度），并按照从矮到高的顺序从左到右排，女生全部在右，并按照从高到矮的顺序从左到右排，请问他们合影的效果
1 字面常量 3.14; "abced" 10; 2 const修饰的常变量 int num=20;是变量 num=10; printf函数输出 为20 在 int num 前面加上const 就能让num不变 称num为常变量 具有常属性 但不是常量 不能改变的属性 例如 这里n是变量 3 #define 定义的标识符常量 MA
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>form</title></head><body> <h2>text -user-password</h2> <form action="">
继上一篇文章Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上），这篇文章整理了剩下的一些Pandas常见方法，整体难度会比上一篇文章中的大一点，但还是比较容易理解的。话不多说，直接进入正题。 用于演示的数据如下： In [11]: data Out[11]: company gender salary age 0 B female
1、装包就是把未命名的参数放到元组中，把命名参数放到字典中 2、拆包的意义就是将传递给函数的一个列表，元组，字典，拆分成独立的多个元素然后赋值给函数中的参变量。 字典拆包：会拆成关键字参数 列表和元组拆包：会拆成位置参数 def marry(male,female)： print(male) print(f
下面零碎的16部分代码是Task1中的3个任务的代码实现。在本文的后面放置代码的输出部分。第一部分：代码实现 ''' df = pd.read_csv(r'C:\Users\DELL\Desktop\动手学习数据分析\hands-on-data-analysis-master\第一单元项目集合\train.csv') #print(df.head(3)) 输出前
掌握一些判断对象相等时用的关键字，Python 中，对象相等性比较相关关键字包括 is、in，比较运算符有 == is 关键字判断标识号是否相等 is 比较的是两个对象的标识号是否相等，标识号的获取用id()函数。 a=[1,2,3,4,5] b=[1,2,3,4,5] print(id(a)) print(id(b))a is boutput: 7696573018
推导式 Python从Haskell语言中取得灵感，创建了一系列的Python推导式（comprehension）。 它可以在不丧失代码可读性的前提下创建一系列容器，是Python颇受好评的特性。 列表推导式 应用场景 有一个列表中存了一些人名和性别的元组数据项，我需要将性别为男性（male）的数据项提取至一个新
import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apache.spark.sql.DataFrameReader import org.apache.spark.rdd.R
label标签来定义表单控制间的关系，当用户选择该标签时，浏览器会自动将焦点转到标签相关的表单控件上。 如： <form> <label for="male">Male</label> <input type="radio" name="sex" id="male" /> <br /> <label for="female">Fem
推荐使用函数 row_number() over(partition by k.f_id order by 1 desc) rn //这里的partition by 后面是想要去重的字段 //order by 必须要有，可以order by 常量用来提高性能 默认asc //rn 是别名 学号 姓名 成绩 性别 年龄 1 张三 97 male 27 2 李四 98 male 28 3
python 加载CSV文件的两种方法 1、使用python csv模块2、使用np.loadtxt函数使用方法如下 1、使用python csv模块 reader(csvfile, dialect='excel', **fmtparams) 2、使用np.loadtxt函数 loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, conver
本文是对《利用Python进行数据分析》中关于groupby进行分组聚合和运算的一个回顾性总结2。 目录 利用groupby进行数据聚合 分组级运算和转换 透视表 交叉表（了解） 案例 利用groupby进行数据聚合 含义：对于groupby后对象的数据操作，聚合指的是任何能够从数组产生标量值的数据转
字符串是python数据类型中比较常见的几种类型之一，它有很多内置的方法和函数，方便了我们日常代码的需要，下面就让我们来介绍一下。 msg = 'hello world' 6.1 # 只能取，不能改，一改就报错 msg[0] = 'H' # 这是一个错误的写法 6.2 切片 顾头不顾尾 res = msg[0:5] 了解（字符串的
http://joyfulpandas.datawhale.club/Content/index.html 第三章 索引 二、多级索引 1. 多级索引及其表的结构 为了更加清晰地说明具有多级索引的 DataFrame 结构，下面新构造一张表，读者可以忽略这里的构造方法，它们将会在第4小节被更详细地讲解。 In [70]: np.random.seed(0)
echart图表 公共样式： ul { width: 400px; height: 40px; margin: 20px auto; /* line-height: 40px; */ } ul li { float: left; list-style: none; } ul li a { display: block; font-size: 18px; color: orange; text-decoratio
label标签的作用—— for 简单举个栗子 男<input type="radio" name="sex" id="male"/> 女<input type="radio" name="sex" id="female"/> 运行如下，当我们点击任意一个小圆点，就会有选中效果 但我们可以看到，想要通过点击文字选中是不行的 于是像下面这样，我们在文字上添加
序列化： 将对象用一串标准的字符串表示 反序列化： 将一串标准的字符串转化为对象 字符串格式： 这个是从一个老哥那搬来的，主要是想放这里记着，找起来方便点 PHP中序列化和反序列化： https://blog.csdn.net/weixin_44677409/article/details/93884388 Object(O)： O:<class_na
以下代码定义了一个表示性别类的Gender枚举类型： public class Gender extends Enum{ public static final Gender FEMALE; public static final Gender MALE; } 假定Customer类有一个表示性别的gender属性，它是Gender枚举类型： @Column(name="GENDER") private Gender gender=G
基于方差阈值的特征选择介绍 今天，数据集拥有成百上千个特征是很常见的。从表面上看，这似乎是件好事——每个样本的特征越多，信息就越多。但通常情况下，有些特征并没有提供太多价值，而且引入了不必要的复杂性。 机器学习最大的挑战是通过使用尽可能少的特征来创建具有强大预测能力
