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  • python实例化一个对象

    2021-03-06 02:31:48
    Python中的类为什么要实例化为一个对象才能使用打个比方: class 人类(object): def __init__(self,性别,年龄,姓名等等): self.性别=性别 self.年龄=年龄 self.姓名=姓名 def 说话...有关python实例化一个对象的问...

    Python中的类为什么要实例化为一个对象才能使用

    打个比方: class 人类(object): def __init__(self,性别,年龄,姓名等等): self.性别=性别 self.年龄=年龄 self.姓名=姓名 def 说话(self,要说的话): print(要说的话) .. 小明=人类(男,3岁,小明) 小明.说话('欢迎来到CSS布局HTML。

    有关python实例化一个对象的问题

    Python实例化一个对象

    Python中实例化一个类,比如Class hello这个类,实例化的时候只需要 hel第一个socket是包名

    class se(): s=[] def __init__(self,s): self.s.append(s) s = se('s')python的类中,以__(两个下划线)开头但不以__结束的就是私有的变量或者函数,私有函数和变量不能在class外调用到。 class test: def __init__(self, num): self.__num = num privateTest = test(100) privateTest.__num#会报错 当然也有办法调

    python对象和实例化的区别

    对类实例化的结果就是产生一个该类的对象 实例化是action 对象是value class MyException(Exception): pass class ValidationError(Exception): def __init__(self, message, errors): # Call the base class constructor with the parameters i

    Python函数后面的参数可以跟实例化的对象是同一个如图,这2个地方不懂。第一个这个func不是参数来的么?为什么可以单独拿没有学过c的,都有这一类问题 函数定义后,函数存入内存中的一个地址,你眼睛看到的foo,是一个函数名字,用来记载这个功能在哪,方便你用。你也可以给这个内存中的地址期其他名字,比如,fcc=foo,fxx=foo,都是指向同一个内存地址。

    python 根据字符串实例化对象

    class Men: a=[] def __init__(self,b): self.a.append(b) def sayHi(se欢迎来到CSS布局HTML: 代码改为如下: class Men: a=[] def __init__(self,b): self.a.append(b) def sayHi(self): print('hello my name is',self.a)w=Men(1)print(repr(w))print(str(w))w.sayHi()

    python面向对象入门的 关于对象实例化的一个问题?

    类实例化时 类后面跟着的括号里的参数 就认为时int这个构造函数里的参数题主欢迎来到CSS布局HTML, 你问题中的理解基本上就是正确的( ) 下面是官文中关于"类"以及"__init__()"方法的说明: *.文档中的内容我没有翻译,如果有需要题主可以追问 希望可以帮到题主, 欢迎追问

    python对象 请你实例化一个伟人,输出他的民字:

    class Person: def __init__(self, name): self.name = name def whoami可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。 实例化 python 对象 伟人 搜索资料 本地图片 图片链接 代码 提交回答为

    Python如果一个父类已经实例化了,现在想新建一个#For example class People: def __init__(self, name, age): self.nameclass Worker(People): def __init__(self, name, age,salary): self.name = name self.age = age self.salary=salary 或者你也可以用装饰器模式

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  • # 实例化方法(必须实例化类之后才能被调用) def func1(self): # self : 表示实例化类后的地址id print("func1") print(self) # 类方法(不需要实例化类就可以被类本身调用) @classmethod def func2(cls):...
    class A(object):
        # 属性默认为类属性(可以给直接被类本身调用)
        num = "类属性"
    
        # 实例化方法(必须实例化类之后才能被调用)
        def func1(self):  # self : 表示实例化类后的地址id
            print("func1")
            print(self)
    
        # 类方法(不需要实例化类就可以被类本身调用)
        @classmethod
        def func2(cls):  # cls : 表示没用被实例化的类本身
            print("func2")
            print(cls)
            print(cls.num)
            cls().func1()
    
        # 不传递传递默认self参数的方法(该方法也是可以直接被类调用的,但是这样做不标准)
        def func3(self):
            print("func3")
            print(A.num)  # 属性是可以直接用类本身调用的
    
    
    # A.func1() 这样调用是会报错:因为func1()调用时需要默认传递实例化类后的地址id参数,如果不实例化类是无法调用的
    A.func2()
    
    
    

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  • python实例怎么访问类变量发布时间:2020-12-14 09:13:14来源:亿速云阅读:102作者:小新这篇文章主要介绍了python实例怎么访问类变量,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获...

    python实例怎么访问类变量

    发布时间:2020-12-14 09:13:14

    来源:亿速云

    阅读:102

    作者:小新

    这篇文章主要介绍了python实例怎么访问类变量,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获。下面让小编带着大家一起了解一下。

    类变量定义在类的定义之后,实例变量则是以为self.开头。例如:class Foo(object):

    val = 0

    def __init__(self):

    self.val = 1

    if __name__ == '__main__':

    foo = Foo()

    print foo.val

    print Foo.val

    实例也能够访问类变量,如下:class Foo(object):

    val = 0

    def __init__(self):

    pass

    if __name__ == '__main__':

    foo = Foo()

    print foo.val

    print Foo.val

    拓展:

    类变量和实例变量的区别在于:类变量是所有对象共有,其中一个对象将它值改变,其他对象得到的就是改变后的结果;而实例变量则属对象私有,某一个对象将其值改变,不影响其他对象。

    感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享python实例怎么访问类变量内容对大家有帮助,同时也希望大家多多支持亿速云,关注亿速云行业资讯频道,遇到问题就找亿速云,详细的解决方法等着你来学习!

    展开全文
  • kNN算法及其Python实例

    2021-03-13 05:35:18
    2017 September 10kNNkNN算法及其Python实例在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上(ICDM, International Conference on Data Mining),与会的各位专家选出了当时的十大“数据挖掘算法”( top 10 data mining ...

    2017 September 10

    kNN

    kNN算法及其Python实例

    在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上(ICDM, International Conference on Data Mining),与会的各位专家选出了当时的十大“数据挖掘算法”( top 10 data mining algorithms ), kNN算法即位列其中。

    该算法思路简洁,但是在实践中却相当有效。如果你对其算法原理仍不甚了解,你可以参考本博客之前的文章《机器学习中的kNN算法及Matlab实例》。KNN算法不仅可以用于分类,还可以用于回归,但主要应用于分类。在此前的文章中,我们给出的实例是基于Matlab实现的。本文将演示在Python语言中利用scikit-learn提供的函数来进行基于 kNN的Classification实例。最后,本文还会介绍利用KNN进行回归的基本思路。

    一、在Python中读入iris数据集,并进行图形化的展示

    这里所使用的数据同样是经典的iris数据集,这一点同文章《机器学习中的kNN算法及Matlab实例》一致。注意原数据集中的每一个数据点都是一个4维向量,我们仅取Petal.Length和Petal.Width这两列数据,一共150行,三类鸢尾花每类各50行。

    首先引入各种必要的package。

    >>> import matplotlib.pyplot as plt

    >>> import numpy as np

    >>> from sklearn import neighbors

    >>> from sklearn import datasets

    接下来,载入数据集。

    >>> iris = datasets.load_iris()

    >>> X = iris.data[:, 2:4] ##表示我们只取特征空间中的后两个维度

    >>> y = iris.target

    然后我们可以借助下面的代码来用图形化的方式展示一下数据的分布情况:

    >>> color = ("red", "blue", "green")

    ###分别绘制三组样本的散点图

    >>> plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1], c = color[0], marker='o', label='setosa')

    >>> plt.scatter(X[50:100, 0], X[50:100, 1], c = color[1], marker='^', label='versicolor')

    >>> plt.scatter(X[100:, 0], X[100:, 1], c = color[2], marker='+', label='Virginica')

    >>> plt.xlabel('petal length')

    >>> plt.ylabel('petal width')

    >>> plt.legend(loc=2)

    >>> plt.show()

    执行上述代码,结果如下图所示:

    c34aca63280957aea0665c844940fac6.png

    二、利用scikit-learn进行基于kNN的分类

    回想一下,kNN分类器的基本原理。以近邻为基础的分类器是一类特殊的机器学习模型,因为它不像SVM或者感知机那样设法从一个hypothsis set中基于机器学习算法选出一个最佳的hypothsis。我们称这种以近邻为基础的分类器为基于实例的学习(instance-based learning)或者非泛化学习(non-generalizing learning):它不会尝试构建一个普遍的内部模型(general internal model),而只是把训练数据的实例简单的存储起来。最终的分类任务只是通过对需要分析或预测的点周围(一个邻域内或者固定数量的)最近邻,进行投票而完成的。

    scikit-learn中提供了两种不同的NN分类器:KNeighborsClassifier 和RadiusNeighborsClassifier,其中前者会接收用户输入的一个整数k,然后搜索k个最近邻(再进行投票)。后者则会需要一个浮点数r来作为半径,然后让这个半径范围内的点进行投票。下面将主要以 KNeighborsClassifier为例来演示kNN分类的具体实施。

    scikit-learn中提供的KNeighborsClassifier的参数有很多,其中比较常用的包括:n_neighbors 用以指定kNN中k的值(缺省值为5),algorithm 参数的可选值有:‘auto’, ‘ball_tree’, ‘kd_tree’, ‘brute’,这其实主要是指用来寻找最近邻的具体算法,如果设定为‘auto’,系统会根据传给fit方法的参数来选择最合适的算法。weights 参数指定了各个最近邻的权重分布方式,其默认值为‘uniform’,也就表示所有nearest neighbor的权重都一样。另外也可以选择‘distance’,此时就表示权重和距离相关。metric表示距离的度量方式,默认值为‘minkowski’,当p=2时,‘minkowski’距离其实就是欧几里得距离。其他参数的意义请参考文献【1】

    下面来利用KNeighborsClassifier为鸢尾花dataset建立kNN模型。注意,此处的kNN模型并不像SVM那样会从hypothesis set中pick up the best one,它其实只是把训练实例存起来,因此这里所建立的模型其实是把训练实例存进一棵Tree中(例如 k-d-tree),所得之模型也就是这样的一棵Tree。而这样的结构,主要是为了计算NN时更加快捷。

    >>> clf = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5,

    algorithm = 'kd_tree', weights='uniform')

    >>> clf.fit(X, y)

    KNeighborsClassifier(algorithm='kd_tree', leaf_size=30, metric='minkowski',

    metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=15, p=2,

    weights='uniform')

    然后利用已经建立的模型,预测一下两个新的数据点应该被分到哪一类中。

    >>> new_data = [[4.8, 1.6], [2, 0.6]]

    >>> result = clf.predict(new_data)

    >>> result

    array([1, 0])

    然后再进行一下图形化的显示。

    >>> plt.plot(new_data[0][0], new_data[0][1], c = color[result[0]], marker='x', ms= 8)

    >>> plt.plot(new_data[1][0], new_data[1][1], c = color[result[1]], marker='x', ms= 8)

    >>> plt.show()

    结果如下图所示,可见分类正确,新引入的点其分类以颜色来表示。

    baf8a3ca94819c5afc5440308677ac95.png

    三、基于kNN的回归

    kNN不仅可以用于分类,还可以用于回归。为了便于理解,下面将结合一个例子来说明,该例子来自文献【2】

    225ea0db3bf2e8bae708a80a0d0672ce.png

    例如,现在有一个数据是Age=48,Loan=142000,当k=1是,我们从已知的数据集中选择一个与这组数据最接近的,此时可以得到回归值为264,即

    D = Sqrt[(48-33)^2 + (142000-150000)^2] = 8000.01 >> HPI = 264

    如果k=3,则选取三个最近邻,并取平均,即

    HPI = (264+139+139)/3 = 180.7

    但是上面这个数据集如果简单使用欧式距离,会存在一个问题,即Loan的数值要远高于Age,所以其权重也会比较大。所以在很多时候,面对这种情况,我们需要对数据进行归一化。例如:

    1488b049d87bc088c8422fc21a2a681a.png

    以上便是利用KNN进行回归的基本原理。有兴趣的读者也可以利用scikit-learn 中提供的方法亲身体验一下kNN回归的应用。

    参考文献:

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