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Python函数的预计算 python 预测算法

IT技术计算

如何利用python机器学习预测分析核心算法您好
基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛 ， 存在大量的开发文档 。
可执行伪代码
Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code） 。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型 ， 如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作 。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单 。此外 ， 读者还可以使用自己熟悉的编程风格 ， 如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程 。不熟悉Python的读者可以参阅附录A，该附录详细介绍了Python语言、Python使用的数据类型以及安装指南 。
Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据 。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观 。
Python比较流行
Python语言使用广泛 ， 代码范例也很多 ， 便于读者快速学习和掌握 。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期 。
在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用 。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能 。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能 。本书将大量使用Python的NumPy 。
Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作 。Matplotlib可以绘制2D、3D图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形 ， 所以本书也将大量使用Matplotlib 。
Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容 。
Python开发环境将来还会集成Pylab模块 ， 它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境 。在本书写作时，Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它 。
python（16）：函数（3）==================================
将列表传递给函数后Python函数的预计算，函数就能直接访问其内容
假设有一个用户列表，要问候其中Python函数的预计算的每位用户
将列表传递给函数后，函数就可对其进行修改 ， 在函数中对这个列表所做的任何修改都是永久性的
一家为用户提交的设计制作3D打印模型的公司 ， 需要打印的设计存储在一个列表中，打印后转移到另一个列表中 。
有时候需要禁止函数修改列表 ， 为解决这个问题，可想向函数传递列表的副本而不是元件；这样函数所做的任何修改都只影响副本 ， 不影响元件
有时候，预先布置的函数需要接受多少个实参，python允许函数从调用语句中手机任意数量的实参
一个制作披萨的寒素，它需要接受很多配料，但无法确定顾客要多少种配料，下面函数只有一个形参*toppings,不管调用语句提供了多少实参 ， 这个形参都将他们统统收入囊中
如果要让函数接受不同类型的实参 ， 必须在函数定义中将接纳任意数量实参的形参放在最后
python先匹配位置实参和关键字实参，再将余下的实参收集到最后一个形参中
如果前边的函数还需要一个表示披萨尺寸的实参，必须将该形参放在*toppings的前面
有时候，需要接受任意数量的实参，但预先不知道传递给函数的会是射门杨的信息 ， 再这种情况下，可将函数编写成能够接受任意数量的键-值对，调用语句提供了多少就接受多少

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