1.Python有一个简单的字符串格式化方法，使用%做占位符，%后面跟变量。

2.%（占位符）

3./n（换行作用）

4.format

5.input(输入)

6.type(查询类型)

格式化符号：

1.%c

2.%s

3.%i

4.%d

5.%u

6.%o

7.%X

8.%e

9.%E

10.%f

11.%g

12.%G

hist 直方图

from matplotlib import pyplot as plt

from matplotlib import font_manager

a=[zifuchuan]

plot.hist(a.fenzushu)

细节

计算组数=num_bin= (max(a)-nim(b)//d)

d=5

组数= 极差/组距

x轴的刻度设置

plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d))

plt.show()

图形大小：plt.figure(figsze=(20,8),dpi=80)

{数据}

算术运算符：

1.+（加法）

2.-（减法）

3.*（乘法）

4.**（指数）

5.%（取余）

6./（除法）

7.//（地板除）

比较运算符：

1.==（等于）

2.！=（不等于）

3.>（大于）

4.<（小于）

5.>=（大于等于）

6.<=（小于等于）

Python基本类型：

1.字符串

2.元组

3.字典

4.列表

数字：

5..int

6.long

7.float

8.布尔值

9.变量必须以字母或下划线开头

10.其他字符可以是字母，数字或__(下划线)

11.变量区分大小写

12.不能用关键字来做变量名

1.变量=储存的数据。

2.变量不仅仅可以是数字，还可以是其他的任意类型。

3.我们可以通过定义变量来申请并命名这样的存储空间，并通过变量的名字来使用这段储存空间。

4.变量是程序中临时储存数据的场所。

数组的形状

shape即可查看数组的各个维度长度（输出按三维二维依次降低，块、行、个）

reshape方法可以重新设置行列，是有返回值的，而不改变本身

有返回值才会输出

结合shape和reshape可以做到在不清楚维度长度的情况下降维

flatten可以将数组展开变成一维

数组的计算

numpy数组对数字进行+*-/计算，是对全部单元进行计算

nan>>not a number 0/0

inf>>infinite x/0

数组对数组进行计算：

不同维度的数组进行计算至少有一个维度的长度相同

广播会在缺失或者长度为1的维度上进行（不同维度的计算本质上是广播）

广播原则：如果两个数组的后缘维度，即从末尾开始算起的维度轴长相符，或者某一方的长度为1，即广播jian'r

一维数组只有0轴，二维有0、1轴，三维有0、1、2轴

reshape(0,1,2)，shape输出(2,1,0)

CSV逗号分隔值文件

numpy的读取文件方法

unpack参数实现行列转置

transpose,T,swapaxes(1,0)方法实现行列转置

fsfada

numpy的索引和切片

索引从0开始

2:取得连续多行，[[2,5,6]]多一个[]取得不连续的行

:,1取得单列

:,1:取得连续列

:,[]取得不连续列

取得行列交叉的内容

取得不相邻的点

异常类型：

mysql数据查询

条件查询：

比较条件: > < = != <>   跟在where后面

in 查询 指定一个数据容器

between 表示一个区间  1到10  还可以表示时间范围

null值的判断 如果是一个空值对象的话 用is判断

如果是空字符串的话，则使用 = 判断

排序 order by  【asc升序 desc降序】可以指定多个字段排序；

聚合函数：

count()

max()

min()

length()

sum()

avg()

round()

date()

substr()   left right

分组和分页

分组 group by

as 取别名

分组条件的筛选 where having

where 跟在from后面

having跟在group by后面

limit分页 select * from student limit start（起始位置) count(读取数量）

连接查询

内连接：inner join 两种表共同的数据

左连接：left join 参考左边的表为基准查询表，右边的表用null填充；

右连接 right join 参考右边的表为基准查询表，左边的表用null填充

子查询

1、标量查询 一行一列查询 单个值

2、列级子查询 一行多列 多个值

3、行级子查询 多行一列

4、表级子查询 多行多列【用来做数据源】

保存查询结果：

insert into 表名 select 查询来充当数据源；

union去重输出

union all 输出多次查询的结果；

这个老师的逻辑能力和语言组织能力真的是匮乏 前言不搭后语 自己把自己绕进去了

讲的真垃圾

这课程讲的就和拿着稿子照本宣科一样

如果要计算某个维度下的用户数，不要直接count()

 #apply返回每个测试样本所在叶子节点的索引

clf.apply(xtext)

#predict返回每个测试样本的分类、回归结果

clf.predict(xtest)

#决策树
# from sklearn import tree#导入需要的模块
# clf=tree.DecisionTreeClassifier()#实例化
# clf=clf.fit(x_train,y_train)#用训练集数据训练模型
# result=clf.score(x_test,y_test)#导入测试集，从接口中调用需要的信息进行打分

citerion:不纯度，不纯的越低，训练集拟合越好

机器学习

排序：

字符串及常用方法：