python生成器处理大数据 python用法？
python用法？
一.变量类型
1.变量赋值
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，在赋值前不会被创建。使用等号给变量赋值。
2.多个变量的赋值
当给多个变量赋值或在列表中交换数据时，可以使用这种赋值方法。
3.标准数据类型
内存中存储着多种类型的数据。Python定义了一些标准类型来存储各种类型的数据。下面列出了几种数据类型:
一，数字
数字数据类型用于存储数值，数字数据类型是不可变的数据类型。Python支持三种不同的数字类型:
Int:通常称为integer，没有小数，正整数和负整数都可以。注意python3没有python2 s长型。
Float:浮点型由整数部分和小数部分组成，浮点型可以用科学的计数方法表示。
复数:复数可以由实部和虚部组成。
b弦
String是python中最常用的数据类型，是一种不可变的数据类型，可以用单引号或双引号表示。支持切片操作。
c，列表
List是python中的基本数据类型，是一种可变数据类型。这些元素用方括号括起来，并用逗号分隔。支持切片操作。
Python 列表生成是一个非常方便的用法。
d，元组
Python元组类似于列表，只是元组的元素不能修改。元组是不可变的数据类型。支持切片操作。
E.词典
Dictionary是python中唯一的映射类型。它以键-值对的形式存储数据，字典的键必须是不可变的数据类型。
总而言之:
不可变数据类型:当该数据类型对应变量的值发生变化时，其对应的内存地址也会发生变化。对于这种数据类型，称为不可变数据类型。
变量数据类型:当这个数据类型对应的变量的值发生变化时，那么它对应的内存地址不变。对于这种数据类型，称为可变数据类型。
第二，迭代器和生成器
一、迭代器
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有元素都被访问。
创建迭代器对象有两种方法:1 .对于迭代器对象(列表、字符串、元组)，使用iter()方法创建一个迭代器数据类型的迭代器。2.使用 "元组生成和创建迭代对象。
有两种方法返回迭代器中的元素:1。next()方法，每次调用都依次返回迭代器中的元素。如果迭代器中没有元素，将会报告一个错误。2.使用for循环取出元素。
B.发电机
在Python中，使用yield的函数称为生成器。简单了解下一代迭代器就是迭代器。
在调用生成器运行的过程中，函数每次遇到yield都会暂停并保存当前所有运行信息，返回yield的值，下次执行next()方法时从当前位置继续运行。
类似地，也可以使用for循环调用生成器。
第三，条件语句
Python条件语句是由一个或多个语句的执行结果(真或假)决定的代码块。
Python中用elif代替else if，所以if语句的关键词是:if–elif–else。其中if和elif要跟条件，满足条件就执行代码块，执行代码；如果不满足，则在else之后执行代码块。
第四，循环语句
Python中的循环语句是for和while。
break语句可以跳出for和while的循环体。如果从for或while循环终止，则不会执行任何相应的循环else块。
continue语句用于跳过当前循环块中剩余的语句，然后继续下一个循环。
动词 （verb的缩写）功能
功能是一个有组织的、可重用的代码段，用于实现单个或相关的功能。函数可以提高应用程序的模块化和代码的重用率。
Python为列表、字典和字符串等数据类型提供了许多内置函数。以下是这些常用函数的描述:
列表的功能:
字符串的功能:
字典的功能:
除了Python 的内置函数，还可以设计自定义函数。
六、文件操作
Python open()方法用于打开文件并返回file对象。在处理文件的过程中需要这个功能。如果文件无法打开，将引发异常。
使用open()方法时，一定要关闭file对象，也就是调用close()方法。
open方法的两个常用参数是file(文件路径)和mode(读写文件的)。常用的模式方法有:
一般用With结构。使用with structur
如何在Python中用scikit-learn生成测试数据集？
测试数据集是一个小型设计数据集，允许您测试机器学习算法或测试工具。
数据集中的数据有完整的定义(如线性或非线性)，以便您可以探索特定的算法行为。scikit-learn Python库提供了一组函数，用于从可配置的测试问题中生成样本以进行回归和分类。
在本教程中，您将学习测试问题以及如何使用scikit-learn在Python中进行测试。
完成本教程后，您将了解:
如何生成多类分类预测试题
怎么生成二元分类预测测试问题
如何生成线性回归预测测试题
让 让我们开始吧。
教程概述
本教程分为三个部分，分别是:
1.测试数据集
2.分类试题
3.回归测试问题
测试数据集
开发和实现机器学习算法的一个问题是如何知道你是否正确地实现了它们。出现错误时，他们似乎还能工作。
测试数据集是一个小的设计问题，它允许你测试和调试算法和测试工具。它们也有助于更好地理解算法响应参数变化的行为。
以下是测试数据集的一些理想特征:
它们可以快速而容易地生成。
它们包含 "已知 "or "理解 "与预测进行比较的结果。
它们是随机的，每次生成都允许在同一个问题上随机变化。
它们很小，很容易在二维空间中可视化。
它们可以被放大。
我建议在开始新的机器学习算法或开发新的测试工具时使用测试数据集。
Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，它提供了生成一组测试问题的函数。
在本教程中，我们将查看一些为分类和回归算法生成测试问题的示例。
分类测试问题
分类是给数据分配标签的问题。
在这一节中，我们将研究三个分类问题:斑点、卫星和圆圈。
斑点分类问题
make_blobs() (_)函数可用于生成高斯分布的blobs点。
您可以控制生成的斑点数量、生成的样本数量以及一系列其他属性。
考虑到斑点的线性可分性，这个问题也适用于线性分类。
以下示例是一个多类分类预测问题，它生成一个具有三个斑点的2D样本数据集。
每个数据有两个输入和0、1或2类的值。
下面显示了一个完整的示例。
从生成器导入make _ blobs
从matplotlib导入pyplot
从熊猫进口数据框
#生成2d分类数据集
x，y生成斑点(n _样本100，中心3，n _特征2)
#散点图，按类值着色的点
df data frame(dict(xX[:，0]，yX[:，1]，labely))colors {0:r:blu:gr:的key，group
(axax，kindscatter，xx，yy，labelkey，colorcolors[key])
()
运行这个示例将生成问题的输入和输出，然后创建一个方便的2D图，用不同的颜色显示不同种类的点。
请注意，考虑到问题生成器的随机性，您的特定数据集和结果图会有所不同。这是特色，不是错误。
斑点测试分类问题的散点图
在下面的例子中，我们将使用相同的样本结构。
月亮分类问题
Make_moons()函数(_)用于二进制分类，将生成一个漩涡图案，或两个月亮。
您可以控制月亮形状的噪波数量和要生成的样本数量。
这个测试问题适用于可以学习非线性类边界的算法。
以下示例生成一个中等噪点的月亮数据集。
#生成2d分类数据集
x，y make_moons(n_samples100，noise0.1)
下面显示了一个完整的示例。
从进口make_moons
从matplotlib导入pyplot
从熊猫进口数据框
#生成2d分类数据集
x，y make_moons(n_samples100，noise0.1)
#散点图，按类值着色的点
df data frame(dict(xX[:，0]，yX[:，1]，labely))
colors {0:r:blu:的key，group
(axax，kindscatter，xx，yy，labelkey，colorcolors[key])
()
运行此示例将生成并绘制一个数据集以供参考，然后根据指定的类为样本着色。
Monns测试分类问题的散点图
圆分类问题
make_circles()函数(_)会生成数据集落入同心圆的二元分类问题。
同样，和月亮测试问题一样，你可以控制形状中的噪波数量。
该试题适合学习复杂的非线性流行算法。
在下面的示例中，生成了带有特定噪声的圆形数据集。
#生成2d分类数据集
x，y make_circles(n_samples100，noise0.05)
下面显示了一个完整的示例。
从导入make_circles
从matplotlib导入pyplot
从熊猫进口数据框
#生成2d分类数据集
x，y make_circles(n_samples100，noise0.05)
#散点图，按类值着色的点
df data frame(dict(xX[:，0]，yX[:，1]，labely))
colors {0:r:blu:的key，group
(axax，kindscatter，xx，yy，labelkey，colorcolors[key])
()
运行示例并绘制一个数据集以供参考。
圆测试分类问题的散点图
回归测试问题
回归是根据观测数据预测数量的问题。
make_regression() (_)函数将创建一个输入和输出之间具有线性关系的数据集。
您可以配置样本数量、输入要素数量、噪声级别等。
这个数据集适合可以学习线性回归函数的算法。
以下示例将生成100个中等噪声的示例，所有示例都有一个输入要素和一个输出要素。
#生成回归数据集
x，y mAK _ regression(n _ samples 100，n_features1，noise0.1)
下面显示了一个完整的示例。
从导入make_regression
从matplotlib导入pyplot
#生成回归数据集
x，y make_regression(n_samples100，n _ features1，noise0.1)
#绘制回归数据集
(X，y)
()
运行这个示例将生成数据并绘制x和y之间的关系，考虑到它是线性的，这很无聊。
回归测试问题的散点图
发展
这一部分列出了一些想法，您可能想探索这些想法来扩展本课程。
比较算法。选择一个测试问题，比较该问题的一系列算法并报告性能。
放大问题。选择一个测试问题，并探索如何放大它。用渐进的方法将结果可视化。你也可以探索一个特定的算法模型技巧和问题尺度。
其他问题。该库提供了一套其他测试问题；为每个问题编写了一个代码示例来展示它们是如何工作的。
进一步阅读
如果您想更深入地了解，本节提供了关于这个主题的更多资源。
sci kit-学习用户指南:数据集加载实用程序()
sci kit-了解API:数据集(#)
摘要
在本教程中，您了解了测试问题以及如何在Python中使用scikit-learn来使用它们。
具体来说，您学到了:
如何生成多类分类预测试题
如何生成二元分类预测测试题
如何生成线性回归预测测试题
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