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  • 如果是动态命名变量,需要动态获取变量变量名来进行操作。 源码测试 import inspect def retrieve_name(var): ''' utils: get back the name of variables ''' callers_local_vars = inspect.currentframe()....

    作用

    locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量。如果是动态命名变量,需要动态获取变量的变量名来进行操作。

    源码测试

    import inspect
    def retrieve_name(var):
        '''
        utils:
        get back the name of variables
        '''
        callers_local_vars = inspect.currentframe().f_back.f_locals.items()
        return [var_name for var_name, var_val in callers_local_vars if var_val is var]
    


    可以根据值或者变量名转为同名字符串;

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  • python 变量相互转化

    2019-07-10 10:15:28
    int()只能强转数字字符型的 ...ord 把非数字字符型转化为ASCII值 chr 把ASCII值转化为对应的字符 输入一串字符串,统计出每个字符的个数 list1 = [0] list1 = list1 * 2000 arr = input() for i i...

    int()只能强转数字字符型的

    ord() 函数是 chr() 函数(对于8位的ASCII字符串)或 unichr() 函数(对于Unicode对象)的配对函数

    ord 把非数字字符型转化为ASCII值

    chr 把ASCII值转化为对应的字符

    输入一串字符串,统计出每个字符的个数

    list1 = [0]
    list1 = list1 * 2000
    arr = input()
    for i in range(len(arr)):
        list1[ord(arr[i])]=list1[ord(arr[i])]+1
        
    for i in range(2000):
        if list1[i] != 0:
            print(chr(i),end='')
            print(list1[i])
            

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  • python 典型变量分析

    千次阅读 2018-04-18 11:17:01
    典型相关分析1.典型相关分析的基本思想是首先在每组...有了这样线性组合的最大相关,则讨论两组变量之间的相关,就转化为只研究这些线性组合的最大相关,从而减少研究变量的个数.#典型变量分析得到第一典型变量 d...

    典型相关分析

    1.典型相关分析的基本思想是首先在每组变量中找出变量的线性组合,使其具有最大相关性,然后再在每组变量中找出第二对线性组合,使其分别与第一对线性组合不相关,而第二对本身具有最大的相关性,如此继续下去,直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止.有了这样线性组合的最大相关,则讨论两组变量之间的相关,就转化为只研究这些线性组合的最大相关,从而减少研究变量的个数.






    #典型变量分析得到第一典型变量
    def CAA(X,Y):
    	R= corrcoef(X,Y,rowvar=0)
    	m, n = shape(X)
    	p, q = shape(Y)
    	# print(m,n)
    	# print(p,q)
    
    	R11=[]
    	R22=[]
    	R12=[]
    
    #计算相关系数
    	for i in range(n):
    		temp=R[i]
    		a=temp[0:n]
    		R11.append(a)
    
    	for j in range(n,n+q):
    		temp=R[j]
    		a=temp[n:n+q]
    		R22.append(a)
    
    	for s in range(n):
    		temp=R[s]
    		a=temp[n:n+q]
    		R12.append(a)
    
    	R11=matrix(R11)
    
    	R22 = matrix(R22)
    	R12 = matrix(R12)
    	R21=R12.T
    
    #计算特征值与特征向量
    	M=(R11.I)*(R12)*(R22.I)*(R21)
    	eigVals, eigVects = linalg.eig(mat(M))  # 计算特征值和特征向量
    	eigValInd = sorted(eigVals,reverse=True)  # 对特征值eigVals从大到小排序
    	sorted_indices = np.argsort(-eigVals)#根据特征值的顺序排列相应的特征向量
    	topk_evecs = eigVects[:, sorted_indices[:]]
    	eig=sqrt(eigValInd)#计算特征值开平方
    	# print("特征值开方=",eig)
    
    #计算第一对典型变量的相应的系数
    	k,l=shape(topk_evecs)
    	cout_t=[]
    	for i in range(l):
    		t=1.0/((topk_evecs[:,i].T)*R11*(topk_evecs[:,i]))
    		cout_t.append(t[0,0])
    	# print("cout_t=", cout_t)
    	tt=[sqrt(i) for i in cout_t]
    	# print("tt=",tt)
    
    	a1=tt[0]*topk_evecs[:,0]#第一个特征值开方所对应的特征向量
    	p1=(1.0/eig[0])*(R22.I)*R21*a1#第一个特征值开方所对应的特征向量
    	print("特征值开方=", real(eig[0]))
    	# print("a1=",a1)
    	# print("p1=",p1)
    	# print("a1.shape=", shape(a1))
    	# print("p1.shape=",shape(p1))
    
    	#进行显著性检验
    	U1 = []
    	V1 = []
    	A=1
    	for i in range(len(eigVals)):
    		A*=(1-eigVals[i])
    	Q1=-(m-1-1.0/2*(n+q+1))*log(A)
    	# print("Q1=",Q1)
    	if Q1>7.81:
    
    		# print("第一主成分为显著性关联")
    		for i in range(m):
    			temp1 = 0
    			for j in range(n):
    				temp1+=a1[j]*X[i,j]
    			# print(temp1)
    			U1.append(temp1[0,0])
    
    		for i in range(p):
    			temp2 = 0
    			for j in range(q):
    				temp2+= p1[j] * Y[i, j]
    			V1.append(temp2[0,0])
    
    		# print("U1,VI=",U1,V1)
    	else:
    		print("第一主成分不显著关联")
    
    	# A2=1
    	# for i in range(1,len(eigVals)):
    	# 	A2*=(1-eigVals[i])
    	# Q2 = -(m - 2 - 1.0 / 2 * (n + q + 1)+1.0/(sqrt(eig[0]))) * log(A2)
    	# print("Q2=", Q2)
    	# if Q2>37.65:
    	# 	print("第二主成分为显著性关联")
    	# else :
    	# 	print("第二主成分不显著关联")
    	#
    	# A3=1
    	# for i in range(2,len(eigVals)):
    	# 	A3*=(1-eigVals[i])
    	# Q3= -(m - 3 - 1.0 / 2 * (n + q + 1)) * log(A3)
    	# print("Q3=", Q3)
    	# if Q3>26.3:
    	# 	print("第三主成分为显著性关联")
    	# else :
    	# 	print("第三主成分不显著关联")
    	return U1,V1,eig[0]
    

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  • 在本篇内容里我们给大家整理了一篇关于Python将字符串常量转化变量方法的知识点总结,有需要的朋友们学习下。
  • pandas生成虚拟变量(哑变量) import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('train.csv') ...下面将其转化为虚拟变量或者one-hot编码: Department_dummy= pd.get_dummies(data['Depart

    pandas将分类变量转化为虚拟变量(哑变量)

    import pandas as pd
    import numpy as np
    data = pd.read_csv('train.csv')
    data.Department
    

    Department 代表员工所在部门,Sales销售部,Research & Development研发部,Human Resources人力资源部

    在这里插入图片描述

    下面将其转化为虚拟变量或者one-hot编码

    Department_dummy= pd.get_dummies(data['Department'],drop_first=False,prefix='Department')
    Department_dummy.head()
    

    在这里插入图片描述
    prefix 代表生成的dummy变量命名前缀,drop_first是剔除第一类的列,因为排除其他类别剩下的类别就是第一类(一般用于解决回归分析中的多重共线性问题)。

    下面的一行代码用于将虚拟变量和原始变量,拼在一起(类似矩阵分块,左边一块右边一块),用于建模分析。

    train=pd.concat([Department_dummy,data],axis=1)
    
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  • repr() 函数将对象转化为供解释器读取的形式 str是会漂亮的输出 格式化输出字符串 所以会进行转义 而repr是明确的 所以没有进行转义处理 参考 : https://www.geeksforgeeks.org/str-vs-repr-in-python/ ...
  • (1)Python语言是一种弱类型语言,即不用提前声明变量类型;(2)Python变量类型总共分为以下几类:(3)Python常用类型转换:
  • python变量和转换类型type函数

    千次阅读 2018-08-28 13:13:57
    一、Python 中的变量赋值不需要类型声明。 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。 等号(=)运算符左边是一个变量名,等号(=)运算符右边是存储在变量中的值。...
  • 1.python 变量 <1>变量的定义:变量名只有在第一次出现时,才是定义变量。当再次出现时,不是定义变量,而是直接使用之前定义的变量变量是一块地址空间,当对变量赋值时,就把这个值放进去,删除变量的值时...
  • python中的“变量”是一个可以被赋值的广义对象,更确切地说是“引用”,它仅仅只是一个标签,其作用就是将它与内存中的某个实际对象(狭义对象)相联系,从而通过操作这个标签来操作实际对象。 一个变量不能孤立...
  • python计算变量间相关性

    千次阅读 2019-10-06 14:18:09
    本文从连续性数据和分类数据来分别展开计算变量间的相关性系数,其中分类变量的相关性系数计算较为复杂,运用了两种方法:(1)根据熵来算相关系数;(2)根据Gini系数计算相关系数 其中连续性数据相关性分析的数据...
  • python设置变量精确度: 对于浮点数 a=1.36852 a=round(a,2) print a #结果1.36 通用方法 通用方法 a=1 a=("%.2f" % a) print a #结果1.00 去除列表空元素 有时候input()一个字符串 然后转化为列表...
  • 变量名的格式为`link12,link34,link56`这种形式的 例如获得了两个参数 `i='1', j='2'` 如何根据这两个参数找到link12这个变量并cao'zuo
  • 22、python数据处理虚拟变量转化

    千次阅读 2018-12-03 15:08:19
    虚拟变量(dummy variables):虚拟变量,也叫哑变量和离散特征编码。可用来表示分类变量、费数量因素可能产生的影响 01 离散特征的取值之间有大小意义 例如:尺寸(L、XL、XXL) 02 离散特征的取值之间没有大小...
  • 第一天学Python:变量与字符串

    千次阅读 2020-04-17 13:27:14
    格式转换 回到变量“age_Kang”,它存储的是一个字符串’18’,在Python中是可以把字符串强制转化的,如果我想把字符串18转化成数字18,则需要用到 函数int() 转为整数 同理,数字转化为字符串则需要 函数str() 而...
  • python中,因为python是若数据类型语言,在定义使用变量的过程中,不用声明变量的类型,解释器会自动根据变量值来判断。 python中的变量定义:变量名称 = 变量值 ,例如 a = 10 。 2、变量的命名规范 ...
  • https://stackoverflow.com/questions/592746/how-can-you-print-a-variable-name-in-python 过程如下: import inspect, re def varname ( p ) : for line in inspect.getframeinfo(inspect.currentframe...
  • python变量及其作用域,闭包

    千次阅读 2014-03-23 16:53:14
    建议参考[Python核心编程2ed.pdf: 11.8 变量作用域] Python 标识符与保留字(关键字) [Python 标识符与保留字(关键字) ] python全局变量python中,True和False是全局变量,因此: False = True if Fa...
  • 通过下面步骤转化为一条sql语句,当然也做了反向操作 for i in range(3): locals()['f'+str(i)]=[] import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame({"A":["&gt;=",5],...
  • python字典键值对转化为相应的变量名和变量值可以使用以下方法: globals().update({"name":"value"}) locals().update({"var":"val"}) 举例如下: >>> D={'a':1,'b':2,'c':3} >>> ...
  • 最初,星号变量是用在函数的参数传递上的,在下面的实例中,单个星号代表这个位置接收任意多个非关键字参数,在函数的*b位置上将其转化成元组,而双星号代表这个位置接收任意多个关键字参数,在**b位置上将其转化成...
  • 主要介绍了python函数中将变量名转换成字符串实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • Python变量和对象类型速记手册

    千次阅读 2016-03-15 19:11:21
    Python中关于变量和对象类型有一些重要的概念: 变量不受类型约束 变量并不是一块内存空间的标签,只是对象的名字,是没有类型的,相当于一个可以指向任何对象void指针。类型属于对象,而不是变量。 动态...
  • 首先解析一下,one_hot (独热)编码,和dummy variable(哑变量)的区别:  在用keras时候,有一个模块写好one_hot转换 from keras.utils import to_categorical data = [1, 3, 2, 0, 3, 2, 2, 1, 0, 1] ...
  • 本博文阅读目录: 1、什么是变量? 2、命名规则 3、变量赋值在内存中的原理 4、输入与输出[input raw_input,print] 5、常量 6、常用数据类型[整数,浮点数,布尔值,...10、python算术运算符 [+,-,*,/,//,%,**] 1...

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