数据挖掘-padans初步使用
目录标题
- Jupyter Notebook
- 安装
- 启动
- Pandas快速入门
- 查看数据
- 验证数据
- 建立索引
- 数据选取
- ⚠️注意：
- 排序
- 分组聚合
- 数据转换
- 增加列
- 绘图
- 'line' 或 ''**（默认）：绘制折线图。
- 'bar'：绘制条形图。
- 'barh'：绘制水平条形图。
- 'hist'：绘制直方图。
- 'box'：绘制箱形图（Boxplot）。
- 'kde' 或 'density'：绘制核密度估计图（Kernel Density Estimate）。
- 'area'：绘制面积图。面积图下方区域将被填充。
- 'pie'：绘制饼图。饼图通常用于显示部分与整体之间的关系。
- 'scatter'：绘制散点图。散点图用于显示两个变量之间的关系。
- 'hexbin'：绘制六边形分箱图（Hexbin plot）。
- 写出数据
Jupyter Notebook
Jupyter（https://jupyter.org）项目是一个非营利性开源项目，于2014年由IPython项目中诞生，它能支持所有编程语言的交互式数据科学和科学计算。它的特点是能够在网页上直接执行编写的代码，同时支持动态交互，在做数据可视化时尤其方便
安装
# 安装Jupyter Notebook，使用清华大学下载源加快下载速度
pip install jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 安装 Jupyter Lab 的命令如下
pip install jupyterlab启动
jupyter notebook
这样就会在浏览器中打开一个网页
Pandas快速入门
import pandas as pd # 引入Pandas库，按惯例起别名pd# 以下两种效果一样，如果是网址，它会自动将数据下载到内存
# df = pd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx')
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下
# 如果是CSV，使用pd.read_csv()，还支持很多类型的数据读取
df
查看数据
import pandas as pd # 引入Pandas库，按惯例起别名pd# 以下两种效果一样，如果是网址，它会自动将数据下载到内存
# df = pd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx')
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下
# 如果是CSV，使用pd.read_csv()，还支持很多类型的数据读取
print(df.head()) # 打印前5行数据
print('================================================================')
print(df.tail()) # 打印后5行数据
print('================================================================')
print(df.sample()) # sample
print('================================================================')
验证数据
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Date : 2024/10/4
@File : pandas_start_one.py
@Author : lw
@Description :
"""import pandas as pd # 引入Pandas库，按惯例起别名pd# 以下两种效果一样，如果是网址，它会自动将数据下载到内存
# df = pd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx')
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下
# 如果是CSV，使用pd.read_csv()，还支持很多类型的数据读取
print('查看数据类型')
print(df.dtypes) # 查看数据类型
print('================================')
print('查看数据信息')
print(df.info) # 查看数据信息
print('================================')
print('查看数据统计信息')
print(df.describe()) # 查看数据统计信息 df.describe()会计算出各数字字段的总数（count）、平均数 （mean）、标准差（std）、最小值（min）、四分位数和最大值（max
print('================================')
print('查看数据索引')
print(df.axes)
print('================================')
print('查看数据列名')
print(df.columns)
查看数据类型
name object
team object
Q1 int64
Q2 int64
Q3 int64
Q4 int64
dtype: object
================================
查看数据信息
<bound method DataFrame.info of name team Q1 Q2 Q3 Q4
0 Liver E 89 21 24 64
1 Arry C 36 37 37 57
2 Ack A 57 60 18 84
3 Eorge C 93 96 71 78
4 Oah D 65 49 61 86
… … … … … … …
95 Gabriel C 48 59 87 74
96 Austin7 C 21 31 30 43
97 Lincoln4 C 98 93 1 20
98 Eli E 11 74 58 91
99 Ben E 21 43 41 74
[100 rows x 6 columns]>
================================
查看数据统计信息
Q1 Q2 Q3 Q4
count 100.000000 100.000000 100.000000 100.000000
mean 49.200000 52.550000 52.670000 52.780000
std 29.962603 29.845181 26.543677 27.818524
min 1.000000 1.000000 1.000000 2.000000
25% 19.500000 26.750000 29.500000 29.500000
50% 51.500000 49.500000 55.000000 53.000000
75% 74.250000 77.750000 76.250000 75.250000
max 98.000000 99.000000 99.000000 99.000000
================================
查看数据索引
[RangeIndex(start=0, stop=100, step=1), Index([‘name’, ‘team’, ‘Q1’, ‘Q2’, ‘Q3’, ‘Q4’], dtype=‘object’)]
================================
查看数据列名
Index([‘name’, ‘team’, ‘Q1’, ‘Q2’, ‘Q3’, ‘Q4’], dtype=‘object’)
Process finished with exit code 0
建立索引
以上数据真正业务意义上的索引是name列，所以我们需要使它成为索引：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pd # 引入Pandas库，按惯例起别名pd# 以下两种效果一样，如果是网址，它会自动将数据下载到内存
# df = pd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx')
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下
# 如果是CSV，使用pd.read_csv()，还支持很多类型的数据读取
print('\n 原始表格 \n')
print(df)
print('\n 姓名为索引 \n')
df.index = df['name']
print(df)
原始表格
name team Q1 Q2 Q3 Q4
0 Liver E 89 21 24 64
1 Arry C 36 37 37 57
2 Ack A 57 60 18 84
3 Eorge C 93 96 71 78
4 Oah D 65 49 61 86
… … … … … … …
95 Gabriel C 48 59 87 74
96 Austin7 C 21 31 30 43
97 Lincoln4 C 98 93 1 20
98 Eli E 11 74 58 91
99 Ben E 21 43 41 74
[100 rows x 6 columns]
姓名为索引
name team Q1 Q2 Q3 Q4
name
Liver Liver E 89 21 24 64
Arry Arry C 36 37 37 57
Ack Ack A 57 60 18 84
Eorge Eorge C 93 96 71 78
Oah Oah D 65 49 61 86
… … … … … … …
Gabriel Gabriel C 48 59 87 74
Austin7 Austin7 C 21 31 30 43
Lincoln4 Lincoln4 C 98 93 1 20
Eli Eli E 11 74 58 91
Ben Ben E 21 43 41 74
[100 rows x 6 columns]
Process finished with exit code 0
数据选取
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""import pandas as pd # 引入Pandas库，按惯例起别名pd# 以下两种效果一样，如果是网址，它会自动将数据下载到内存
# df = pd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx')
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下
# 如果是CSV，使用pd.read_csv()，还支持很多类型的数据读取
# 查看指定列
print('查看 name列')
print(df['name'])
print('================================')
print('查看 name和Q1列')
print(df[['name','Q1']])
print('================================')# 用指定索引选取
df[df.index == 'Liver'] # 指定姓名# 用自然索引选择，类似列表的切片
print('查看前三行')
print(df[0:3]) # 取前三行
print('================================')
print('每两个取一个')
print(df[0:10:2]) # 在前10个中每两个取一个
print('================================')
print('查看前10行')
print(df.iloc[:10,:]) # 前10个
查看 name列
0 Liver
1 Arry
2 Ack
3 Eorge
4 Oah...
95 Gabriel
96 Austin7
97 Lincoln4
98 Eli
99 Ben
Name: name, Length: 100, dtype: object
================================
查看 name和Q1列name Q1
0 Liver 89
1 Arry 36
2 Ack 57
3 Eorge 93
4 Oah 65
.. ... ..
95 Gabriel 48
96 Austin7 21
97 Lincoln4 98
98 Eli 11
99 Ben 21[100 rows x 2 columns]
================================
查看前三行name team Q1 Q2 Q3 Q4
0 Liver E 89 21 24 64
1 Arry C 36 37 37 57
2 Ack A 57 60 18 84
================================
每两个取一个name team Q1 Q2 Q3 Q4
0 Liver E 89 21 24 64
2 Ack A 57 60 18 84
4 Oah D 65 49 61 86
6 Acob B 61 95 94 8
8 Reddie D 64 93 57 72
================================
查看前10行name team Q1 Q2 Q3 Q4
0 Liver E 89 21 24 64
1 Arry C 36 37 37 57
2 Ack A 57 60 18 84
3 Eorge C 93 96 71 78
4 Oah D 65 49 61 86
5 Harlie C 24 13 87 43
6 Acob B 61 95 94 8
7 Lfie A 9 10 99 37
8 Reddie D 64 93 57 72
9 Oscar A 77 9 26 67Process finished with exit code 0#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Date : 2024/10/4
@File : pandas_start_one.py
@Author : liwei68
@Description :
"""import pandas as pd # 引入Pandas库，按惯例起别名pd# 以下两种效果一样，如果是网址，它会自动将数据下载到内存
# df = pd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx')
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下
# 如果是CSV，使用pd.read_csv()，还支持很多类型的数据读取
print('条件选择')
print(df[df['Q1'] > 80]) # 选择Q1列中大于80的行
print(df[df['Q1'] > 80]['name']) # 选择Q1列中大于80的行 name列
print(df[df['Q1'] > 80][['name','Q1']]) # 选择Q1列中大于80的行 name和Q1列
⚠️注意：
选择一列和切片一样的使用方式，多列的时候要使用二维数组切片形式
排序
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Date : 2024/10/4
@File : pandas_start_one.py
@Author : liwei68
@Description :
"""import pandas as pd # 引入Pandas库，按惯例起别名pd# 以下两种效果一样，如果是网址，它会自动将数据下载到内存
# df = pd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx')
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下
# 如果是CSV，使用pd.read_csv()，还支持很多类型的数据读取df = df.sort_values(by = 'Q1') # 按照Q1列进行排序
print(df)
df = df.sort_values(by = 'Q1',ascending=False) # 降序排序
print(df)df = df.sort_values(by = ['name','Q2'],ascending=[True,False]) # 先按照name升序，再按照Q2降序
print(df)
name team Q1 Q2 Q3 Q4
37 Sebastian C 1 14 68 48
39 Harley B 2 99 12 13
85 Liam B 2 80 24 25
58 Lewis B 4 34 77 28
82 Finn E 4 1 55 32
.. ... ... .. .. .. ..
3 Eorge C 93 96 71 78
88 Aaron A 96 75 55 8
38 Elijah B 97 89 15 46
19 Max E 97 75 41 3
97 Lincoln4 C 98 93 1 20[100 rows x 6 columns]name team Q1 Q2 Q3 Q4
97 Lincoln4 C 98 93 1 20
19 Max E 97 75 41 3
38 Elijah B 97 89 15 46
88 Aaron A 96 75 55 8
3 Eorge C 93 96 71 78
.. ... ... .. .. .. ..
82 Finn E 4 1 55 32
58 Lewis B 4 34 77 28
85 Liam B 2 80 24 25
39 Harley B 2 99 12 13
37 Sebastian C 1 14 68 48[100 rows x 6 columns]name team Q1 Q2 Q3 Q4
88 Aaron A 96 75 55 8
2 Ack A 57 60 18 84
6 Acob B 61 95 94 8
33 Adam C 90 32 47 39
94 Aiden D 20 31 62 68
.. ... ... .. .. .. ..
40 Toby A 52 27 17 68
46 Tommy C 29 44 28 76
79 Tyler A 75 16 44 63
18 William C 80 68 3 26
55 Zachary E 12 71 85 93[100 rows x 6 columns]Process finished with exit code 0
分组聚合
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Date : 2024/10/4
@File : pandas_start_one.py
@Author : li
@Description :
"""import pandas as pd # 引入Pandas库，按惯例起别名pd# 以下两种效果一样，如果是网址，它会自动将数据下载到内存
# df = pd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx')
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下
# 如果是CSV，使用pd.read_csv()，还支持很多类型的数据读取print(df.groupby('team').sum('Q1'))
print(df.groupby('team').mean('Q1'))
print(df.groupby(['team','name']).mean())
# 不同列不同的计算方法
df1 = df.groupby('team').agg({'Q1': sum, # 总和'Q2': 'count', # 总数'Q3':'mean', # 平均'Q4': max}) # 最大值print(df1)
数据转换
import pandas as pd
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下df1 = df.groupby('team').agg({'Q1': sum, # 总和'Q2': 'count', # 总数'Q3':'mean', # 平均'Q4': max}) # 最大值print(df1)
print(df1.T)
df.T 转置
转置前
Q1 Q2 Q3 Q4
team
A 1066 17 51.470588 97
B 975 22 54.636364 99
C 1056 22 48.545455 98
D 860 19 65.315789 99
E 963 20 44.050000 98
转置后
team A B C D E
Q1 1066.000000 975.000000 1056.000000 860.000000 963.00
Q2 17.000000 22.000000 22.000000 19.000000 20.00
Q3 51.470588 54.636364 48.545455 65.315789 44.05
Q4 97.000000 99.000000 98.000000 99.000000 98.00
增加列
直接切片增加索引的方式
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Date : 2024/10/4
@File : pandas_start_one.py
@Author : liwei
@Description :
"""import pandas as pd
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下df['one'] = 1 # 增加一个固定值的列
df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩列# # 将计算得来的结果赋值给新列
df['total2'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x:sum(x), axis=1)df['avg'] = df.total/4 # 增加平均成绩列print(df)
绘图
Pandas利用plot()调用Matplotlib快速绘制出数据可视化图形。注意，第一次使用plot()时可能需要执行两次才能显示图形。 可以使用plot()快速绘制折线图。
在Python中，使用pandas库的DataFrame对象的plot()方法可以很容易地绘制图表。默认情况下，df.plot()会将图表显示在Jupyter Notebook中，但不会自动保存为文件。如果你想保存图表，可以使用matplotlib.pyplot.savefig()函数。
以下是一个简单的例子
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Date : 2024/10/4
@File : pandas_start_one.py
@Author : liwei
@Description :
"""import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下df['one'] = 1 # 增加一个固定值的列
df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩列# # 将计算得来的结果赋值给新列
df['total2'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x:sum(x), axis=1)df['avg'] = df.total/4 # 增加平均成绩列df.plot()
plt.plot()
plt.savefig('team.png')
在pandas中，df.plot()是一个非常方便的函数，用于基于DataFrame或Series的数据快速生成图表。kind参数是df.plot()方法中一个非常重要的参数，它指定了要绘制的图表类型。kind参数可以接收多种不同的字符串值，以生成不同类型的图表。以下是一些常见的kind参数值及其对应的图表类型：
‘line’ 或 ‘’**（默认）：绘制折线图。
如果DataFrame有多列，则每列都会被绘制为一条线。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Date : 2024/10/4
@File : pandas_start_one.py
@Author : liwei
@Description :
"""import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下file_path_out = 'team_out.xlsx'
# groupby 分组，sum求和，reset_index重置索引
# 注意 此处如果不重置索引，df中将会没有groupBy的字段
df1 = df.groupby('team').sum('Q1').reset_index()with pd.ExcelWriter(file_path_out) as writer:df1.to_excel(writer, sheet_name='结果', index=False)print(df1)
df1.plot(x = 'team',y = 'Q1' ,kind = 'line')
plt.plot()
plt.savefig('team.png')
‘bar’：绘制条形图。
如果DataFrame有多列，则每列都会被绘制为独立的条形图组。
df1.plot(x = 'team',y = 'Q1' ,kind = 'bar')
‘barh’：绘制水平条形图。
与条形图类似，但条是水平的。
df1.plot(x = 'team',y = 'Q1' ,kind = 'barh')
‘hist’：绘制直方图。
这通常用于Series，但也可以用于DataFrame的每列，为每列绘制直方图。
df1.plot(x = 'team',y = 'Q1' ,kind = 'hist')
‘box’：绘制箱形图（Boxplot）。
箱形图用于显示数据分布的四分位数，并可能显示异常值。
‘kde’ 或 ‘density’：绘制核密度估计图（Kernel Density Estimate）。
这是一种用于估计单变量概率密度函数的非参数方法。
‘area’：绘制面积图。面积图下方区域将被填充。
如果DataFrame有多列，则堆叠这些区域（除非指定stacked=False）。
‘pie’：绘制饼图。饼图通常用于显示部分与整体之间的关系。
注意，饼图通常用于单个Series，因为DataFrame的每一行都会被解释为饼图的一部分。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Date : 2024/10/4
@File : pandas_start_one.py
@Author : liwei
@Description :
"""import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下file_path_out = 'team_out.xlsx'
# groupby 分组，sum求和，reset_index重置索引
# 注意 此处如果不重置索引，df中将会没有groupBy的字段
# 各组人数对比
df.groupby('team').count().Q1.plot.pie()plt.savefig('team_pie.png')
‘scatter’：绘制散点图。散点图用于显示两个变量之间的关系。
如果DataFrame有多列，则默认使用前两列作为x和y轴。
‘hexbin’：绘制六边形分箱图（Hexbin plot）。
这是一种用于表示两个变量之间关系的二维直方图。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Date : 2024/10/4
@File : pandas_start_one.py
@Author : liwei
@Description :
"""import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 生成一些随机数据
np.random.seed(19680801)
x = np.random.randn(10000)
y = np.random.randn(10000)# 绘制Hexbin plot
plt.hexbin(x, y, gridsize=50, cmap='viridis')# 添加颜色条
cb = plt.colorbar(label='counts in bin')# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title("Hexbin of 10,000 points")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")# 显示图表
plt.show()
写出数据
with pd.ExcelWriter(file_path_out) as writer:df1.to_excel(writer, sheet_name='结果', index=False)
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文章目录 从零实现 list 容器：细粒度剖析与代码实现前言1. list 的核心数据结构1.1节点结构分析： 2. 迭代器设计与实现2.1 为什么 list 需要迭代器？2.2 实现一个简单的迭代器2.2.1 迭代器代码实现：2.2.2 解释： 2.3 测试…...
【C#生态园】打造现代化跨平台应用：深度解析.NET桌面应用工具
选择最适合你的.NET UI框架：全面解析六种热门选择 前言 在现代软件开发中，选择合适的桌面应用框架和UI库对于开发人员来说至关重要。本文将介绍几种流行的.NET桌面应用框架和UI库，包括Eto.Forms、Avalonia、ReactiveUI、MahApps.Metro、Mat…...
第二十一章 （动态内存管理）
1. 为什么要有动态内存分配 2. malloc和free 3. calloc和realloc 4. 常⻅的动态内存的错误 5. 动态内存经典笔试题分析 6. 总结C/C中程序内存区域划分 1.为什么要有动态内存管理 我们目前已经掌握的内存开辟方式有 int main() {int num 0; //开辟4个字节int arr[10] …...
机器学习框架总结
机器学习框架是用于构建、训练、评估和部署机器学习模型的工具和库的集合。它们简化了模型开发过程，并提供了预构建的功能、优化的计算性能和对深度学习、监督学习、无监督学习等技术的支持。下面是一些主要的机器学习框架的详细介绍： 1. TensorFlow 1…...
docker pull 超时的问题如何解决
docker不能使用，使用之前的阿里云镜像失败。。。 搜了各种解决方法，感谢B站UP主 <iframe src"//player.bilibili.com/player.html?isOutsidetrue&aid113173361331402&bvidBV1KstBeEEQR&cid25942297878&p1" scrolling"…...
【数学分析笔记】第4章第3节 导数四则运算和反函数求导法则（2）
4. 微分 4.3 导数四则运算与反函数求导法则 双曲正弦函数 sh x e x − e − x 2 \sh x\frac{e^x-e^{-x}}{2} shx2ex−e−x 双曲余弦函数 ch x e x e − x 2 \ch x\frac{e^xe^{-x}}{2} chx2exe−x ch 2 x − sh 2 x 1 \ch^2 x-\sh^2 x1 ch2x−sh2x1 ( e…...
【2024】基于mysqldump的数据备份与恢复
基于mysqldump备份与恢复 mysqldump是一个用于备份 MySQL 数据库的实用工具。 它可以将数据库的结构（如数据库、表、视图、存储过程等的定义）和数据（表中的记录）导出为文本文件，这些文本文件可以包含 SQL 语句&#…...
家用无线路由器配置
一.首先进行线路连接。如下图："光猫LAN口"—网线—"路由器WAN口"。 注意：家用光纤宽带一般选择使用200兆宽带到1000兆，如果网速不达标请查看路由器是否是千兆路由器。千兆路由器通常是双频的，支持两个信号一个…...
模拟算法(4)_外观数列
个人主页：C忠实粉丝 欢迎 点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 C忠实粉丝 原创 模拟算法(4)_外观数列 收录于专栏【经典算法练习】 本专栏旨在分享学习算法的一点学习笔记，欢迎大家在评论区交流讨论💌 目录 1. 题目链…...
装饰模式（Decorator Pattern）重构java邮件发奖系统实战
前言 现在我们有个如下的需求，设计一个邮件发奖的小系统， 需求 1.数据验证 → 2. 敏感信息加密 → 3. 日志记录 → 4. 实际发送邮件 装饰器模式（Decorator Pattern）允许向一个现有的对象添加新的功能，同时又不改变其…...
。】2022-5-15)
【根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。】2022-5-15
缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下： struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...
深入理解JavaScript设计模式之单例模式
目录 什么是单例模式为什么需要单例模式常见应用场景包括 单例模式实现透明单例模式实现不透明单例模式用代理实现单例模式javaScript中的单例模式使用命名空间使用闭包封装私有变量 惰性单例通用的惰性单例 结语 什么是单例模式 单例模式（Singleton Pattern&#…...
2.Vue编写一个app
1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...
《用户共鸣指数（E）驱动品牌大模型种草：如何抢占大模型搜索结果情感高地》
在注意力分散、内容高度同质化的时代，情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现，消费者对内容的“有感”程度，正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中࿰…...
C#学习第29天：表达式树（Expression Trees）
目录 什么是表达式树？ 核心概念 1.表达式树的构建 2. 表达式树与Lambda表达式 3.解析和访问表达式树 4.动态条件查询 表达式树的优势 1.动态构建查询 2.LINQ 提供程序支持： 3.性能优化 4.元数据处理 5.代码转换和重写 适用场景 代码复杂性…...
jmeter聚合报告中参数详解
sample、average、min、max、90%line、95%line,99%line、Error错误率、吞吐量Thoughput、KB/sec每秒传输的数据量 sample（样本数） 表示测试中发送的请求数量，即测试执行了多少次请求。 单位，以个或者次数表示。 示例：…...
Caliper 配置文件解析：fisco-bcos.json
config.yaml 文件 config.yaml 是 Caliper 的主配置文件，通常包含以下内容： test:name: fisco-bcos-test # 测试名称description: Performance test of FISCO-BCOS # 测试描述workers:type: local # 工作进程类型number: 5 # 工作进程数量monitor:type: - docker- pro…...
:LeetCode 142. 环形链表 II（Linked List Cycle II）详解)
Java详解LeetCode 热题 100(26):LeetCode 142. 环形链表 II（Linked List Cycle II）详解
文章目录 1. 题目描述1.1 链表节点定义 2. 理解题目2.1 问题可视化2.2 核心挑战 3. 解法一：HashSet 标记访问法3.1 算法思路3.2 Java代码实现3.3 详细执行过程演示3.4 执行结果示例3.5 复杂度分析3.6 优缺点分析 4. 解法二：Floyd 快慢指针法（…...
拟合问题处理
在机器学习中，核心任务通常围绕模型训练和性能提升展开，但你提到的 “优化训练数据解决过拟合” 和 “提升泛化性能解决欠拟合” 需要结合更准确的概念进行梳理。以下是对机器学习核心任务的系统复习和修正： 一、机器学习的核心任务框架 机…...