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Python函数中单独一个星号或斜线作为形参的含义

在函数定义时，位于*parameter或单独一个星号*之后的所有参数都只能以关键参数的形式进行传值，不接收其他任何形式的传值。...>>> def demo(a, b, *, c):#参数c必须以关键参数进行传值 print(a+b+c) >>> demo(1, 2, c=3) #正确 6 >>> demo(1, 2, 3) #错误...，会发现sum()函数的最后一个参数是斜线，实际上这个斜线并不是sum()函数的参数，只是用来表明这个函数只接收位置参数，而不允许以关键参数的形式进行传值，如果遇到其他函数或对象方法显示这样的帮助文档也表示同样的含义...这样的函数是用C开发的，并对参数传值形式做的要求，在Python中并不允许定义这样的函数。感谢浙江温州永嘉县教师发展中心应根球老师提供的参考资料。...start=4)#不允许使用关键参数，引发异常 TypeError: sum() takes no keyword arguments >>> def demo(a, b, /): #在Python中不允许这样定义函数

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    R语言在数据科学中的应用

    功能介绍 大数据时代，我们需要一个强大的软件Runing!!!R语言出现了!!!这里是R语言最好的学习交流平台，包括R语言书籍，R语言课程，R语言程序包使用，教你获取数据，处理数据，做出决策！！...一、什么是数据科学 ? 二、案例 1、制药 什么是药？...通常是指西药，主要是基于化合物的药 药物的研发阶段主要研究药物作用到人体后的各种反应 中药是很复杂的混合物，研究的难度比较高药的市场 整个制药行业，每年的销售额大约为 6 万亿元 每年新药研发花费的成本约为...1 万亿元 每款能成功面市的新药的平均研发时间是 12 年 平均每款药物的研发成本约为 50 亿元 实验室中筛选的化合物只有大约 1/1000 能够进入到人体试验阶段 ?...（来源：生物文摘 2015-08-25 摘自《数据科学在业界的应用》） PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop

    1.5K50

    数据科学中 R 语言教学的10个简单准则

    你可以先看看小编以前写的入门级教程：R沟通｜提升xaringan幻灯片的b格；R沟通｜设置xaringan主题；R沟通｜用xaringan包制作幻灯片。...作者给出了数据科学中 R 语言教学的 10 个简单准则，分别是： 通过数据分析教学 R 语言 使用参与式现场编码 提供大量练习 提供大量反馈 使用可操作的数据例子 使用真实的、丰富的、但可获得的数据集...提供知识的文化和历史背景 建立安全、包容和受欢迎的社区 使用核对表来集中和促进同伴的学习 让学生做项目 该 slides 中给出了每个准则的具体操作方案。...具体小编就不再重复，感兴趣的读者可以看看。个人感觉国内 R 语言教学上还有很大的改进空间。希望未来我也能在这方面做出自己的一份贡献。下一节的截图，或者搜索源文件观看。...Slides 截图 来源：https://ttimbers.github.io/10-simple-rules-for-teaching-R-for-Data-Science/10-simple-rules-for-teaching-r-for-data-science.html

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    数据科学中的 R、Python 和 Julia —— 机器学习的学习随想 02

    既然可以用一个熟悉的语言，当然乐得如此。 ? Learning Python 3. 但 Python 其实并不是数据科学的“原生语言”，R 才是。...当然，老先生现在也已经转到了 R 语言的阵营当中。这里的关键在于，R 是数据科学的母语，R 中包含了最丰富、最深刻、最专业的数据科学思想，是整个数据科学一个重要的原创思想宝库。...包括 Python 在内，很多其他语言试图在数据科学领域内拓展的时候，都需要去借（chao）鉴（xi）R 语言。比如 Python 处理表数据的王牌库 pandas，其主要思想就是来自 R 的。...比如 Kaggle 的竞赛，优胜者往往要提交几百次才能取得满意的结果。在这样的工作模式中，编译型语言就显得太过麻烦了。 ?...吴恩达在他 2011 年录制的经典的机器学习视频课程中说，一般来说人们会用 Matlab 、Python 等高层次语言来找到最佳的模型，然后用 C++ 和 Java 等语言把模型产品化，以追求更高的执行效率

    1.7K80

    可视化数据科学中的概率分布以帮你更好地理解各种分布

    介绍 拥有良好的统计背景可能对数据科学家的日常生活大有裨益。每次我们开始探索新的数据集时，我们首先需要进行 探索性数据分析（EDA），以了解某些功能的主要特征是什么。...离散数据只能采用某些值（例如学校中的学生人数），而连续数据可以采用任何实数或分数值（例如身高和体重的概念）。 从离散随机变量中，可以计算出 概率质量函数，而从连续随机变量中，可以得出 概率密度函数。...自然界中存在许多不同的概率分布（概率分布流程图），在本文中，我将向您介绍数据科学中最常用的概率分布。 ? 首先，让我们导入所有必需的库： ?...如果给出成功的概率（p）和试验次数（n），则可以使用以下公式计算这n次试验中的成功概率（x）（下图）。 ? 正态（高斯）分布 正态分布是数据科学中最常用的分布之一。...例如，保险公司经常使用泊松分布来进行风险分析（例如，在预定时间范围内预测车祸事故的数量），以决定汽车保险的价格。

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    （数据科学学习手札58）在R中处理有缺失值数据的高级方法

    中的matshow，VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来，下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果： rm...　　缺失值是否符合完全随机缺失是在对数据进行插补前要着重考虑的事情，VIM中的marginplot包可以同时分析两个变量交互的缺失关系，依然以airquality数据为例： marginplot(data...: 因为mice中绝大部分方法是用拟合的方式以含缺失值变量之外的其他变量为自变量，缺失值为因变量构建回归或分类模型，以达到预测插补的目的，而参数predictorMatrix则用于控制在对每一个含缺失值变量的插补过程中作为自变量的有哪些其他变量...，但在取得最终插补结果前，为了严谨起见，需要对模型的统计学意义进行分析，下面以Ozone为例： 　　1、查看模型中Ozone对应的拟合公式： > #查看Ozone主导的拟合公式 > imputed$formulas...mice函数输出的结果 action: 当只希望从合成出的m个数据框中取得某个单独的数据框时，可以设置action参数，如action=3便代表取得m个数据框中的第3个 mild: 逻辑型变量，当为TRUE

    3.1K40

    词性标注（POS Tag）3.自动标注4.文本分类5.评估6.从文本提取信息7.分析句子结构《python自然语言处理》各章总结：

    例如，我们可能会猜测任一以ed结尾的词都是动词过去分词，任一以's结尾的词都是名词所有格。可以用一个正则表达式的列表表示这些： patterns = [ ......如果我们遇到的一个以-ness结尾的词，很可能是一个名词。...4.2.1 性别鉴定 男性和女性的名字有一些鲜明的特点。以a，e和i结尾的很可能是女性，而以k，o，r，s和t结尾的很可能是男性。...例如，yn结尾的名字显示以女性为主，尽管事实上，n结尾的名字往往是男性；以ch结尾的名字通常是男性，尽管以h结尾的名字倾向于是女性。...boundaries.add(offset-1) tokens是单独句子标识符的合并列表，boundaries是一个包含所有句子边界词符索引的集合。

    8.9K70

    独家 | 综述：情感树库上语义组合的递归深层模型

    引言：本文探讨了单词和n-grams的不同组合方法，以及如何借助基于树的表示法，以自底向上的方式预测短语或单词的二元或多类（本例中为5）细粒度情感。...本文运用这个思想，计算短语的向量表示，然后将其用作情感分类的特征。从直觉上讲，这是有道理的，因为单词放在一起考虑时的意思可能是不同的，单词单独考虑时的意思也可能是不同的。...然后，这些向量以自下而上的方式被传递给它们的父节点的组合函数，并且被用作每个节点的分类任务的特征。因此，以这种方式，为父节点创建向量。这些已经被计算的向量是训练过程中更新的参数。...其他福利：来自于名企的数据科学工作者，北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。...转载须知 如需转载，请在开篇显著位置注明作者和出处（转自：数据派ID：DatapiTHU），并在文章结尾放置数据派醒目二维码。

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    NLP将迎来黄金十年，7个案例带你入门（附Python代码）

    很多的数据科学库、框架、模块以及工具箱可以有效地实现NLP大部分常见的算法与技术，掌握与运用正则表达式、Numpy是开始NLP工作的好方式。...我们先看下准备的有关爬虫介绍的文字信息。句子和句子之间是以句号分隔。具体的文本如下所示： 文本最重要的来源无疑是网络。我们要把网络中的文本获取形成一个文本数据库。利用一个爬虫抓取到网络中的信息。...利用一个爬虫抓取到网络中的信息 爬取的策略有广度爬取和深度爬取 根据用户的需求，爬虫可以有主题爬虫和通用爬虫之分 例3 匹配起始和结尾字符串 现在介绍另一个特殊符号，具体功能如下表所示。...符号 含义 ^ 匹配开始的字符串 $ 匹配结尾的字符串 ▲匹配开始与结尾的字符串 举个例子： “^a”代表的是匹配所有以字母a开头的字符串 “a$”代表的是所有以字母a结尾的字符串 我们现在来演示下如何查找以...Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r“\\”表示。同样，匹配一个数字的“\\d”可以写成r“\d”。

    1.6K30

    一文读懂论文常用排版格式及其LaTeX书写方法

    此外, siunitx 包含了标准单位, 能自动调整字体和间距, 还可以以非常自然的方式实现复杂的单位和科学记数法等表达。 微元符号 表示微元的 d 不是变量, 应当以直立体出现。...标点基础 公式后的标点是很多人忽视的地方。并不是所有公式后都要或不要加标点, 公式 (包括行内公式和行间公式) 是句子的一部分, 因此, 我们需要根据公式在句子中所处的位置来判断在公式后加什么标点....多行公式的标点与标号 多行公式通常只在最后一行结尾时根据需要标点与标号。...多分支公式的标点与标号 分支是公式的一部分, 我们只对整体做一个标号, 不对每个分支进行单独标号。每个分支需要单独进行标点: 前面的分支结束后要用分号";", 最后一个分支结束后根据需要进行标点。...数学证明 数学证明以"Proof."开始, 以方框符号结尾。amsthm 包提供了证明环境。例如: \usepackage{amsthm} \begin{proof} Trivial.

    3.5K10

    追溯XLNet的前世今生：从Transformer到XLNet

    Positional Embedding：依据单词在文本中的相对位置生成正弦曲线，以记录序列长度信息，针对 pos pospos 位置上的奇数维和偶数维， Masked Multi-Head Attention...设定 r=0.1 r=0.1r=0.1，Transformer-XL 最终的成绩为 900，这便是前文中 80% 和 450% 数字的由来： 而在预测速度上，1,800+ 的数字来自于：...预训练时，BERT 采用的策略与标准 Transformer 不同的地方在于，后者是基于预测 next token，只在输入句子的结尾进行预测；而前者预测的是句子本身，只是输入时 15% 的 token...每个训练步长，BERT 输入句子 A，然后以 50% 的概率选择下一个连续的句子作为 B，另外 50% 的概率是从语料中随机抽取不连续的 B 取而代之。...对以上过程不熟悉的读者可参读本文第一节。而在第二节中我们提到过，Transformer-XL 由 vanilla Transformer 演变而来，使用的是标准 Transformer 架构。

    1.4K30

    （数据科学学习手札22）主成分分析法在Python与R中的基本功能实现

    上一篇中我们详细介绍推导了主成分分析法的原理，并基于Python通过自编函数实现了挑选主成分的过程，而在Python与R中都有比较成熟的主成分分析函数，本篇我们就对这些方法进行介绍： R 在R的基础函数中就有主成分分析法的实现函数...我们使用了R中自带的数据集USJudgeRating来进行演示，这是一个包含43个样本，12个连续型实自变量的数据集，适合来演示PCA，这里我们在其自带方法的基础上，使用自编函数来对训练后的数据进行一步到位的...，可以说它们几乎正交，说明主成分的结果非常有效： Python 我们使用sklearn.decomposition中的PCA来实现主成分降维，其主要参数如下： n_components：这个参数可以帮我们指定希望...我们选用datasets中自带的wine数据集作为演示数据，关于这个数据集可以参考前一篇的介绍，具体过程如下： from sklearn.decomposition import PCA from sklearn...可以看出，经过主成分分析，我们得到了比较好的降维数据，这又一次说明了主成分分析的重要性； 以上就是关于Python和R中主成分分析基础降维功能的介绍，如有不正确之处望指出。

    1.7K100

    SAP发票校验的一些技巧

    发票校验是MM模块中采购流程的一步，一般企业在做发票校验时，都是基于收货的发票校验，下面介绍一下MIRO的一些操作技巧； 一、MIRO抬头数据 1、基本数据 ?...，但可以在发票参考号中设定 到期日、折扣：都是从付款条件计算得到的； 固定：是对现金折扣的固定； 付款方式、付款冻结：都可以从付款条件中带出，也可以在这里修改； 发票参考号：这个是应用与贷项发票或者后续发票...，维护原来的发票号码，这样可以和原发票一起计算到期日；如果这里不维护发票参考号，那贷项凭证的到期日就是基线日期；如果想让贷项凭证的付款条件起作用，那就需要在发票参考号上维护V； 开户行：供应商主数据中带过来的...凭证中的出票方，对应PO中的下图： ?...MIRO发票校验，可以参照PO，也可以过账到单独的总账科目和物料上，这个可以用事务码SM30维护表TCULIV，激活总账科目和物料视图； ?

    6.3K20

    Here and elsewhere: 微生物相关写作中常见小错误

    在以-ly结尾的副词后面不要有破折号(如，"randomly collected soil samples")。 10. 在科学写作中不要使用缩写。 11....R2中的R应该斜体，p值中的p应该小写并斜体。 12. 不要用“tag”或“pyrotag”，这是不言而喻的。...“population”指同一个物种的成员。“community”指多个物种的集合。 24. 科学写作中不需要用(R), (C), 和(Tm)。 25. 不要提文章中明确展示的数据。...第一次出现在文章中的缩略词需用长形式表示(摘要不算)。在摘要中不要过多地缩写或使用首字母缩略词，除非在摘要中重复使用这些词。 21. 不要用数字或首字母缩略词开始一个句子。 22....句子开头不要用缩写的物种名称，如E. coli。 23. 理解"principle"和"principal"的含义，特别是在统计分析中。 240.

    2.5K41

    jieba结巴分词原理浅析与理解 HMM应用在中文分词 及部分代码阅读

    中以key开始且词sentencekey:i+1在我们的前缀词典中的以key开始i结尾的词的末位置i的列表，即list存放的是sentence中以位置key开始的可能的词语的结束位置，这样通过查字典得到词...，下一个字是结尾的概率。...通过提前训练好的HMM转移概率、发射概率，使用基于动态规划的viterbi算法的方法，就可以找到一个使概率最大的BEMS序列。按照B打头，E结尾的方式，对待分词的句子重新组合，就得到了分词结果。...比如，对待分词的句子全世界都在学中国话得到一个BEMS序列 S,B,E,S,S,S,B,E,S这个序列只是举例，不一定正确，通过把连续的BE凑合到一起得到一个词，S为一个单独的词，就得到一个分词结果了：...以下句子为例： 小明硕士毕业于中国科学院计算所 定义变量 二维数组 weight4，4是状态数(0:B,1:E,2:M,3:S)，15是输入句子的字数。

    3.1K103

    golang-复习1

    参数：name， 打开文件的路径： 绝对路径、相对路径 目录分割符：/ 2. 打开文件 Open： 以只读方式打开文件。文件不存在，打开失败。...） --> n个写入的字符个数 n, err := f.WriteString("123") 回车换行： windows： \r\n Linux: \n 按位置写: Seek():...正：向文件尾偏， 负：向文件头偏 参2： 偏移起始位置： io.SeekStart: 文件起始位置 io.SeekCurrent： 文件当前位置 io.SeekEnd: 文件结尾位置...判断到达文件结尾： if err != nil && err == io.EOF 到文件结尾。 文件结束标记，是要单独读一次获取到的。...根据用户指定的目录， 只读打开 —— 读目录的练习题。 2. 找到目录中的 .txt， 有可能有多个 —— 目录中找一个 指定类型文件 3. 打开 其中一个 .txt 文件。 循环读取一行。

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    分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

    简介 Kaggle创办于2010年，目前已经被Google收购，是全球顶级的数据科学竞赛平台，在数据科学领域中享有盛名。...举个例子，这次比赛中，我们在错误分析时发现，某些样本的两个问句表面上很相似，但是句子最后提到的地点不一样，所以其实它们是语义不相似的，但我们的模型却把它误判为相似的。...举个直观的例子，比如数学考试，A的函数题做的比B好，B的几何题做的比A好，那么他们合作完成的分数通常比他们各自单独完成的要高。...总结一下，我们抽取的手工特征可以分为以下4种： Text Mining Feature，比如句子长度；两个句子的文本相似度，如N-gram的编辑距离，Jaccard距离等；两个句子共同的名词，动词，疑问词等...所以要想在比赛中拿到好名次，时间的投入必不可少。另外对于国外一些介绍kaggle比赛的博客(比如官方博客)也需要了解学习，至少可以少走弯路，本文的结尾列出了一些参考文献，都值得细细研读。

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    分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

    简介 Kaggle创办于2010年，目前已经被Google收购，是全球顶级的数据科学竞赛平台，在数据科学领域中享有盛名。...举个例子，这次比赛中，我们在错误分析时发现，某些样本的两个问句表面上很相似，但是句子最后提到的地点不一样，所以其实它们是语义不相似的，但我们的模型却把它误判为相似的。...举个直观的例子，比如数学考试，A的函数题做的比B好，B的几何题做的比A好，那么他们合作完成的分数通常比他们各自单独完成的要高。...总结一下，我们抽取的手工特征可以分为以下4种： Text Mining Feature，比如句子长度；两个句子的文本相似度，如N-gram的编辑距离，Jaccard距离等；两个句子共同的名词，动词，疑问词等...所以要想在比赛中拿到好名次，时间的投入必不可少。另外对于国外一些介绍kaggle比赛的博客(比如官方博客)也需要了解学习，至少可以少走弯路，本文的结尾列出了一些参考文献，都值得细细研读。

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