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二级Python----Python的内置函数及标准库（DAY 8）python的内置函数（68个）
Python考核31个内置函数，
python内置了很多内置函数、类方法属性及各种模块 。当我们想要当我们想要了解某种类型有哪些属性方法以及每种方法该怎么使用时 ， 我们可以使用dir()函数和help()函数在python idle交互式模式下获得我们想要的信息 。
? dir()函数获得对象中可用属性的列表
Python中的关键词有哪些？
dir(__builtins__)：查看python内置函数
help(‘keywords‘)：查看python关键词
如微分积分方程的求解程序、访问互联网、获取日期和时间、机器学习算法等 。这些程序往往被收入程序库中，构成程序库 。
只有经过严格检验的程序才能放在程序库里 。检验，就是对程序作充分的测试 。通常进行的有正确性测试、精度测试、速度测试、边界条件和出错状态的测试 。经过检验的程序不但能保证计算结果的正确性，而且对错误调用也能作出反应 。程序库中的程序都是规范化的 。所谓规范化有三重含义：①同一库里所有程序的格式是统一的；② 对这些程序的调用方法是相同的；③ 每个程序所需参数的数目、顺序和类型都是严格规定好的 。
Python的库包含标准库和第三方库
标准库：程序语言自身拥有的库，可以直接使用 。help('modules')
第三方库：第三方者使用该语言提供的程序库 。
标准库： turtle 库（必?。?random 库（必?。?time 库（可?。?。
?turtle 库：图形绘制库
原理如同控制一只海龟，以不同的方向和速度进行位移而得到其运动轨迹 。
使用模块的帮助时，需要先将模块导入 。
例如：在IDLE中输入import turtle
dir(turtle)
help(turtle.**)
1.画布
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域, 我们可以设置它的大小和初始位置 。
setup()方法用于初始化画布窗口大小和位置 ， 参数包括画布窗口宽、画布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置 。
参数:width, height: 输入宽和高为整数时,表示 像素 ;为小数时,表示占据电脑屏幕的比例 。(startx,starty):这一坐标表示
矩形窗口左上角顶点的位置,如果为空,则窗口位于屏幕中心:
例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置开始创建640×480大小的画布窗体 。
2、画笔
? color() 用于设置或返回画笔颜色和填充颜色 。
例如：color(‘red’)将颜色设为红色，也可用fillcolor()方法设置或返回填充颜色，或用pencolor()方法设置或返回笔触颜色 。
[译] 高斯混合模型 --- python教程本文翻译自
上一节中探讨的k-means聚类模型简单易懂，但其简单性导致其应用中存在实际挑战 。具体而言，k-means的非概率特性及简单地计算点与类蔟中心的欧式距离来判定归属，会导致其在许多真实的场景中性能较差 。本节，我们将探讨高斯混合模型(GMMs)，其可以看成k-means的延伸，更可以看成一个强有力的估计工具，而不仅仅是聚类 。
我们将以一个标准的import开始
我们看下k-means的缺陷，思考下如何提高聚类模型 。正如上一节所示，给定简单，易于分类的数据，k-means能找到合适的聚类结果 。
举例而言，假设我们有些简单的数据点，k-means算法能以某种方式很快地将它们聚类，跟我们肉眼分辨的结果很接近：
从直观的角度来看，我可能期望聚类分配时，某些点比其他的更确定：举例而言，中间两个聚类之间似乎存在非常轻微的重叠，这样我们可能对这些数据点的分配没有完全的信心 。不幸的是，k-means模型没有聚类分配的概率或不确定性的内在度量（尽管可能使用bootstrap 的方式来估计这种不确定性） 。为此 ， 我们必须考虑泛化这种模型 。

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