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Python减法聚类函数 python进行聚类

IT技术函数

python里面有哪些自带函数？python系统提供Python减法聚类函数了下面常用的函数Python减法聚类函数：
1. 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数；
2.复数模块（cmath）提供了用于复数运算的函数；
3.随机数模块（random）提供了用来生成随机数的函数；
4.时间（time）和日历（calendar）模块提供了能处理日期和时间的函数 。
注意：在调用系统函数之前Python减法聚类函数 ， 先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中Python减法聚类函数，然后就可以访问模块中的任何函数，其方 法是在函数名前面加上“模块名.” 。
希望能帮到Python减法聚类函数你 。
python内置函数有哪些python常见的内置函数有：
1. abs()函数返回数字的绝对值 。
2. all() 函数用于判断给定的参数中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False 。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True；空元组、空列表返回值为True 。
3.any() 函数用于判断给定的参数是否全部为False ， 是则返回False ， 如果有一个为True，则返回True 。元素除了是 0、空、False外都算 TRUE 。
4. bin()函数返回一个整数int或者长整数long int的二进制表示 。
5. bool() 函数用于将给定参数转换为布尔类型，如果参数不为空或不为0，返回True；参数为0或没有参数，返回False 。
6. bytearray()方法返回一个新字节数组 。这个数组里的元素是可变的 ， 并且每个元素的值范围: 0 = x256（即0-255） 。即bytearray()是可修改的二进制字节格式 。
7. callable()函数用于检查一个对象是否可调用的 。对于函数、方法、lambda函式、类以及实现了 __call__ 方法的类实例, 它都返回 True 。（可以加括号的都可以调用）
8. chr()函数用一个范围在range(256)内（即0～255）的整数作参数，返回一个对应的ASCII数值 。
9. dict()函数用来将元组/列表转换为字典格式 。
10. dir()函数不带参数时，返回当前范围内的变量、方法和定义的类型列表；带参数时，返回参数的属性、方法列表 。
扩展资料：
如何查看python3.6的内置函数？
1、首先先打开python自带的集成开发环境IDLE；
2、然后我们直接输入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下划线都是两个；
3、回车之后我们就可以看到python所有的内置函数；
4、接下来我们学习第二种查看python内置函数的方法，我们直接在IDLE中输入"import builtins",然后输入"dir(builtins)"；
5、然后回车，同样的这个方法也可以得到所有的python内置的函数；
6、这里我们可以使用python内置函数len（）来查看python内置函数的个数，这里我们直接输入"len(dir(builtins))"；
7、回车之后我们可以看到系统返回值153，说明我们现在这个版本中有153个内置函数；
8、最后我们介绍一个比较有用的内置函数"help"，python内置函数有一百多个 ， 我们当然不能记住所有的函数，这里python提供了一个"help"函数 ， 我们来看一个例子一起来体会一下help函数的用法 ， 这里我们直接输入"help(len)",然后回车，会看到系统给我们对于内置函数"len"的解释，当然对于其他函数可能会有更加详细的解释以及用法提示 。
Python的函数都有哪些【常见的内置函数】
1、enumerate(iterable,start=0)
是python的内置函数Python减法聚类函数，是枚举、列举的意思，对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值 。
2、zip(*iterables,strict=False)
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组 ， 然后返回由这些元组组成的列表 。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用*号操作符 ， 可以将元组解压为列表 。
3、filter(function,iterable)
filter是将一个序列进行过滤，返回迭代器的对象，去除不满足条件的序列 。
4、isinstance(object,classinfo)
是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数，如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例，
返回True 。如果object不是一个给定类型的的对象，则返回结果总是False
5、eval(expression[,globals[,locals]])
用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果，表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表) ， 采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间 。
【常用的句式】
1、format字符串格式化
format把字符串当成一个模板 ， 通过传入的参数进行格式化，非常实用且强大 。
2、连接字符串
常使用 连接两个字符串 。
3、if...else条件语句
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块 。其中if...else语句用来执行需要判断的情形 。
4、for...in、while循环语句
循环语句就是遍历一个序列，循环去执行某个操作，Python中的循环语句有for和while 。
5、import导入其Python减法聚类函数他脚本的功能
有时需要使用另一个python文件中的脚本，这其实很简单，就像使用import关键字导入任何模块一样 。
减法聚类如何用Python实现下面是一个k-means聚类算法在python2.7.5上面的具体实现，你需要先安装Numpy和Matplotlib：
from numpy import *
import time
import matplotlib.pyplot as plt
# calculate Euclidean distance
def euclDistance(vector1, vector2):
return sqrt(sum(power(vector2 - vector1, 2)))
# init centroids with random samples
def initCentroids(dataSet, k):
numSamples, dim = dataSet.shape
centroids = zeros((k, dim))
for i in range(k):
index = int(random.uniform(0, numSamples))
centroids[i, :] = dataSet[index, :]
return centroids
# k-means cluster
def kmeans(dataSet, k):
numSamples = dataSet.shape[0]
【Python减法聚类函数 python进行聚类】# first column stores which cluster this sample belongs to,
# second column stores the error between this sample and its centroid
clusterAssment = mat(zeros((numSamples, 2)))
clusterChanged = True
## step 1: init centroids
centroids = initCentroids(dataSet, k)
while clusterChanged:
clusterChanged = False
## for each sample
for i in xrange(numSamples):
minDist= 100000.0
minIndex = 0
## for each centroid
## step 2: find the centroid who is closest
for j in range(k):
distance = euclDistance(centroids[j, :], dataSet[i, :])
if distanceminDist:
minDist= distance
minIndex = j
## step 3: update its cluster
if clusterAssment[i, 0] != minIndex:
clusterChanged = True
clusterAssment[i, :] = minIndex, minDist**2
## step 4: update centroids
for j in range(k):
pointsInCluster = dataSet[nonzero(clusterAssment[:, 0].A == j)[0]]
centroids[j, :] = mean(pointsInCluster, axis = 0)
print 'Congratulations, cluster complete!'
return centroids, clusterAssment
# show your cluster only available with 2-D data
def showCluster(dataSet, k, centroids, clusterAssment):
numSamples, dim = dataSet.shape
if dim != 2:
print "Sorry! I can not draw because the dimension of your data is not 2!"
return 1
mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', ' r', 'sr', 'dr', 'r', 'pr']
if klen(mark):
print "Sorry! Your k is too large! please contact Zouxy"
return 1
# draw all samples
for i in xrange(numSamples):
markIndex = int(clusterAssment[i, 0])
plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex])
mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', ' b', 'sb', 'db', 'b', 'pb']
# draw the centroids
for i in range(k):
plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i], markersize = 12)
plt.show()
关于Python减法聚类函数和python进行聚类的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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