Примеры для решения 1 класс распечатать: приклади на додавання і віднімання в межах 10 — Раскраски и прописи для девочек и мальчиков l Загадки l…

В Python есть два оператора сравнения, которые позволяют нам проверять, равны ли два объекта. - это оператор и оператор == . Однако между ними есть ключевое различие!

Ключевое различие между 'is' и '==' можно суммировать следующим образом:

• is используется для сравнения идентичности
• == используется для сравнения равенство

Сначала создайте список на Python.

  myListA = [1,2,3]  

Затем создайте копию этого списка.

  myListB = myListA  

Если мы используем оператор ’==’ или оператор ‘is’, оба результата приведут к выводу True .

  >>> myListA == myListB # оба списка содержат похожие элементы
Истинный
>>> myListB is myListA # myListB содержит те же элементы
Истина  

Это потому, что myListA и myListB указывают на одну и ту же переменную списка, которую я определил в начале моей программы Python. Оба списка абсолютно одинаковы как по идентичности, так и по содержанию.

Но что, если я сейчас создам новый список?

  myListC = [1,2,3]  

Выполнение оператора == по-прежнему показывает, что оба списка одинаковы с точки зрения содержания.

  >>> myListA == myListC
True  

Однако выполнение оператора is теперь приведет к выводу False . Это потому, что myListA и myListC - две разные переменные, несмотря на то, что они содержат одни и те же данные. Несмотря на то, что они выглядят одинаково, они разные .

  >>> myListA - это myListC
False # оба списка имеют разные ссылки  

Подводя итог:

• Выражение is выводит True , если обе переменные указывают на одну и ту же ссылку
• Выражение == выводит True , если обе переменные содержат те же данные

Словарь (также известный как «dict») в python - это встроенный тип данных, который можно использовать для хранения пар ключ-значение .Это позволяет обрабатывать dict как базу данных для хранения и организации данных.

Особенность словарей в том, как они реализованы. Структура, похожая на хэш-таблицу, упрощает проверку существования - это означает, что мы можем легко определить, присутствует ли конкретный ключ в словаре, без необходимости проверять каждый элемент. Интерпретатор Python может просто перейти к ключу местоположения и проверить, есть ли там ключ.

Словари могут использовать для ключей практически любые произвольные типы данных, такие как строки, целые числа и т. Д. Однако значения, которые не могут быть хешированы, то есть значения, содержащие списки, словари или другие изменяемые типы (которые сравниваются по значению, а не по идентификатору объекта), не могут использоваться в качестве ключей. Числовые типы, используемые для ключей, подчиняются обычным правилам для числового сравнения: если два числа сравниваются равными (например, 1 и 1.0 ), то они могут использоваться взаимозаменяемо для индексации одной и той же словарной статьи.(Однако обратите внимание, что, поскольку компьютеры хранят числа с плавающей запятой в качестве приближенных значений, обычно неразумно использовать их в качестве ключей словаря.)

Одним из наиболее важных требований к словарю является то, что ключи должны быть уникальными.

Чтобы создать пустой словарь, просто используйте пару фигурных скобок:

  >>> team = {}
    >>> тип (команды)
    >>>   

Чтобы создать непустой словарь с некоторыми начальными значениями, поместите разделенный запятыми список пар ключ-значение:

  >>> team = {'barcelona': 1875 , 'челси': 1910}
    >>> команды
    {'barcelona': 1875, 'chelsea': 1910}  

В существующий словарь легко добавить пары "ключ-значение":

  >>> team ['santos'] = 1787
    >>> команды
    {'chelsea': 1910, 'barcelona': 1875, 'santos': 1787} # Обратите внимание на порядок - словари неупорядочены!
    >>> # извлечение значения - просто укажите ключ
    ...
    >>> команды ['barcelona']
    1875  

del Оператор используется для удаления пары ключ-значение из dict. В сценариях, когда уже используемый ключ снова используется для хранения значений, старое значение, связанное с этим ключом, полностью теряется. Также имейте в виду, что извлечение значения с использованием несуществующего ключа является ошибкой.

  >>> del team ['santos']
    >>> команды
    {'челси': 1910, 'барселона': 1875}
    >>> team ['chelsea'] = 2017 # перезапись
    >>> команды
    {'chelsea': 2017, 'barcelona': 1875}  

in ключевое слово можно использовать, чтобы проверить, существует ли ключ в dict или нет:

  >>> 'sanots' в командах
    Ложь
    >>> 'барселона' в командах
    Истинный
    >>> "Челси" не в командах
    False  

keys - это встроенный метод , который можно использовать для получения ключей данного словаря.Чтобы извлечь ключи, представленные в dict в виде списков:

  >>> club_names = list (team.keys ())
    >>> club_names
    ['chelsea', 'barcelona']  

Еще один способ создания словаря - использовать метод dict () :

  >>> player = dict ([('messi', ' argentina '), (' ronaldo ',' portugal '), (' kaka ',' brazil ')]) # передана последовательность пары ключ-значение
    >>> игроки
    {'ronaldo': 'португалия', 'kaka': 'brazil', 'messi': 'argentina'}
    >>>
    >>> # Если ключи - простые строки, гораздо проще указать пары, используя аргументы ключевого слова
    ...
    >>> dict (тотти = 38, зидан = 43)
    {'zidane': 43, 'totti': 38}  

Dict также можно использовать для создания словарей из произвольных выражений ключей и значений:

  >>> {x: x ** 2 for x in ( 2, 4, 6)}
    {2: 4, 4: 16, 6: 36}  

Цикл в словаре
Чтобы просто перебирать ключи в словаре, а не ключи и значения:

  >>> d = { 'x': 1, 'y': 2, 'z': 3}
    >>> для ввода d:
    ... print (key) # сделать что-нибудь
    ...
    Икс
    y
    z  

Чтобы перебрать как ключ, так и значение, вы можете использовать следующее:
Для Python 2. x:

  >>> для ключа, item в d.iteritems ():
    ... распечатать элементы
    ...
    1
    2
    3  

Используйте items () для Python 3.x:

  >>> для ключа, item в d.items ():
    ... печать (ключ, элементы)
    ...
    х 1
    y 2
    z 3  

В Python все является объектом .

Объекты представляют собой логическую группу атрибутов. Атрибуты - это данные и / или функции. Когда объект создается в Python, он создается с идентификатором , типом и значением .

На других языках примитивов - это значений , которые не имеют свойств (атрибутов). Например, в javascript undefined , null , boolean , string , number и символ (новый в ECMAScript 2015) являются примитивами.

В Python примитивов нет. Нет , логические , строк , чисел и даже , функции - все объектов независимо от того, как они созданы.

Мы можем продемонстрировать это с помощью некоторых встроенных функций:

Встроенные константы Нет , Истина и Ложь - это объектов :

Здесь мы тестируем объект Нет .

  >>> id (Нет)
4550218168
>>> тип (Нет)
<класс 'NoneType'>
>>> dir (Нет)
[__bool__ ',' __class__ ',' __delattr__ ',' __dir__ ',' __doc__ ',' __eq__ ',' __format__ ',' __ge__ ',' __getattribute__ ',' __gt__ ',' __hash__ ',' __ __init__ ' ',' __lt__ ',' __ne__ ',' __new__ ',' __reduce__ ',' __reduce_ex__ ',' __repr__ ',' __setattr__ ',' __sizeof__ ',' __str__ ',' __subclasshook__ ']
>>> issubclass (тип (Нет), объект)
True  

Теперь давайте проверим True .

  >>> id (Истина)
4550117616
>>> тип (Истина)
<класс 'bool'>
>>> dir (Верно)
['__abs__', '__add__', '__and__', '__bool__', '__ceil__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', '__divmod__', '__doc__', '__eq__', '__float __floor__ ',' __floordiv__ ',' __format__ ',' __ge__ ',' __getattribute__ ',' __getnewargs__ ',' __gt__ ',' __hash__ ',' __index__ ',' __init__ ',' __int__ ',' __init__ ',' __int__ ',' __ , '__lshift__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__', '__or__', '__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rand__', ' __rdivmod__ ',' __reduce__ ',' __reduce_ex__ ',' __repr__ ',' __rfloordiv__ ',' __rlshift__ ',' __rmod__ ',' __rmul__ ',' __ror__ ',' __round__ ',' __rpowr__ ',' __round__ ',' __rpowr__ ', , '__rsub__', '__rtruediv__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__trunc__or__', '__trunc__or__,' __trunc__or__ сопрягать ',' знаменатель ',' from_bytes ',' imag ',' числитель ',' real ',' to_bytes ']
>>> issubclass (тип (Истина), объект)
Верно  

Нет причин пропускать Ложь !

  >>> id (Ложь)
4550117584
>>> type (Ложь)
<класс 'bool'>
>>> dir (Ложь)
['__abs__', '__add__', '__and__', '__bool__', '__ceil__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', '__divmod__', '__doc__', '__eq__', '__float __floor__ ',' __floordiv__ ',' __format__ ',' __ge__ ',' __getattribute__ ',' __getnewargs__ ',' __gt__ ',' __hash__ ',' __index__ ',' __init__ ',' __int__ ',' __init__ ',' __int__ ',' __ , '__lshift__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__', '__or__', '__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rand__', ' __rdivmod__ ',' __reduce__ ',' __reduce_ex__ ',' __repr__ ',' __rfloordiv__ ',' __rlshift__ ',' __rmod__ ',' __rmul__ ',' __ror__ ',' __round__ ',' __rpowr__ ',' __round__ ',' __rpowr__ ',' __rpowr__ ' , '__rsub__', '__rtruediv__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__trunc__or__', '__trunc__or__,' __trunc__or__ сопрягать ',' знаменатель ',' from_bytes ',' imag ',' числитель ',' real ',' to_bytes ']
>>> issubclass (тип (Ложь), объект)
Истина  

Строки , даже если они созданы строковыми литералами, также являются объектами .

  >>> id («Здравствуйте, отдыхающие!»)
4570186864
>>> type ('Привет, отдыхающие!')
<класс 'str'>
>>> dir ("Здравствуйте, отдыхающие!")
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__get'new' __gt__ ',' __hash__ ',' __init__ ',' __iter__ ',' __le__ ',' __len__ ',' __lt__ ',' __mod__ ',' __mul__ ',' __ne__ ',' __new__ ',' __reduce__ ',' __reduce__ , '__repr__', '__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'закодировать заканчивается с ',' expandtabs ',' find ',' format ',' format_map ',' index ',' isalnum ',' isalpha ',' isdecimal ',' isdigit ',' isidentifier ',' islower ',' isnumeric ' , isprintable, isspace, istitle, isupper, join, ljust, lower, lstrip, maketrans, partition, replace, rfind, rindex ',' rjust ',' rpartition ',' rsplit ',' rstrip ',' split ',' splitlines ',' startwith ',' strip ',' swapcase ',' title ',' переводить ',' верхний ' , 'zfill']
>>> issubclass (тип ('Привет, отдыхающие!'), объект)
Истина  

То же самое с номерами .

  >>> id (42)
4550495728
>>> тип (42)
<класс 'int'>
>>> dir (42)
['__abs__', '__add__', '__and__', '__bool__', '__ceil__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', '__divmod__', '__doc__', '__eq__', '__float __floor__ ',' __floordiv__ ',' __format__ ',' __ge__ ',' __getattribute__ ',' __getnewargs__ ',' __gt__ ',' __hash__ ',' __index__ ',' __init__ ',' __int__ ',' __init__ ',' __int__ ',' __ , '__lshift__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__', '__or__', '__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rand__', ' __rdivmod__ ',' __reduce__ ',' __reduce_ex__ ',' __repr__ ',' __rfloordiv__ ',' __rlshift__ ',' __rmod__ ',' __rmul__ ',' __ror__ ',' __round__ ',' __rpowr__ ',' __round__ ',' __rpowr__ ',' __rpowr__ ' , '__rsub__', '__rtruediv__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__trunc__or__', '__trunc__or__,' __trunc__or__ сопрягать ',' знаменатель ',' from_bytes ',' imag ',' числитель ',' real ',' to_bytes ']
>>> issubclass (тип (42), объект)
Истина  

В Python функции являются объектами первого класса.

Функции в Python также являются объектами , созданными с идентификатором , типом и значением . Их тоже можно передать другим функциям :

  >>> id (dir)
4568035688
>>> тип (каталог)
<класс 'builtin_function_or_method'>
>>> dir (реж)
['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__ __le__ ',' __lt__ ',' __module__ ',' __name__ ',' __ne__ ',' __new__ ',' __qualname__ ',' __reduce__ ',' __reduce_ex__ ',' __repr__ ',' __self__ ',' __setattr__of, , '__str__', '__subclasshook__', '__text_signature__']
>>> issubclass (тип (каталог), объект)
Истина  

Также возможно привязать функции к имени и вызвать связанную функцию с этим именем:

  >>> a = dir
>>> print (а)
<каталог встроенных функций>
>>> а (а)
['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__ __le__ ',' __lt__ ',' __module__ ',' __name__ ',' __ne__ ',' __new__ ',' __qualname__ ',' __reduce__ ',' __reduce_ex__ ',' __repr__ ',' __self__ ',' __setattr__of, , '__str__', '__subclasshook__', '__text_signature__']  

Функции привязки имен и псевдонимов

Когда вы определяете функцию в Python, это имя функции вводится в текущую таблицу символов.Тогда значение имени функции будет иметь тип, который интерпретатор распознает как пользовательскую функцию:

  >>> something = 1
>>> тип (что-то)
<тип int>

>>> def something ():
...     проходить
...
>>> тип (что-то)
<тип 'функция'>

>>> что-то = []
>>> тип (что-то)
  

Затем значение функции может быть присвоено другому имени. После переназначения его все еще можно использовать как функцию.Используйте этот метод для переименования ваших функций:

  >>> def something (n):
... печать (n)
...
>>> тип (что-то)
<тип 'функция'>

>>> s = что-то
>>> с (100)
100  

Кортеж - это последовательность объектов Python. Кортежи неизменяемы, что означает, что они не могут быть изменены после создания, в отличие от списков.

Создание:

Пустой кортеж создается с помощью пары круглых скобок () :

  >>> empty_tuple = ()
    >>> print (empty_tuple)
    ()
    >>> тип (empty_tuple)
    <класс 'кортеж'>
    >>> len (empty_tuple)
    0  

Кортеж с элементами создается путем разделения элементов запятыми (окружающие круглые скобки, () , являются необязательными с исключениями):

  >>> tuple_1 = 1, 2, 3 # Создать кортеж без круглых скобок.>>> печать (кортеж_1)
    (1, 2, 3)
    >>> тип (кортеж_1)
    <класс 'кортеж'>
    >>> len (кортеж_1)
    3
    >>> tuple_2 = (1, 2, 3) # Создать кортеж с круглыми скобками.
    >>> печать (кортеж_2)
    (1, 2, 3)
    >>> tuple_3 = 1, 2, 3, # Завершающая запятая не обязательна.
    >>> печать (кортеж_3)
    (1, 2, 3)
    >>> tuple_4 = (1, 2, 3,) # Завершающая запятая в круглых скобках также необязательна.
    >>> печать (кортеж_4)
    (1, 2, 3)  

Кортеж с одним элементом должен иметь конечную запятую (с круглыми скобками или без них):

  >>> not_tuple = (2) # Отсутствие конечной запятой не делает это кортеж.>>> print (not_tuple)
2
>>> тип (not_tuple)
<класс 'int'>
>>> a_tuple = (2,) # Одноэлементный кортеж. Требуется конечная запятая.
>>> print (a_tuple)
(2,)
>>> тип (a_tuple)
<класс 'кортеж'>
>>> len (a_tuple)
1
>>> also_tuple = 2, # Круглые скобки опущены. Требуется запятая в конце.
>>> print (also_tuple)
(2,)
>>> тип (also_tuple)
  

Круглые скобки необходимы в случаях двусмысленности (если кортеж является частью большего выражения):

Обратите внимание, что на самом деле кортеж образует запятая, а не круглые скобки.Скобки необязательны, за исключением случая пустого кортежа или когда они необходимы, чтобы избежать синтаксической двусмысленности.

Например, f (a, b, c) - это вызов функции с тремя аргументами, а f ((a, b, c)) - это вызов функции с трехкомпонентным кортежем в качестве единственного аргумента.

  >>> print (1,2,3,4,) # Вызов print с 4 аргументами: 1, 2, 3 и 4
    1 2 3 4
    >>> print ((1,2,3,4,)) # Вызов print с 1 аргументом: (1, 2, 3, 4,)
    (1, 2, 3, 4)
    >>> 1, 2, 3 == (1, 2, 3) # Эквивалентно 1, 2, (3 == (1, 2, 3))
    (1, 2, ложь)
    >>> (1, 2, 3) == (1, 2, 3) # В случае неоднозначности используйте круглые скобки.Истина  

Кортеж также может быть создан с помощью конструктора кортежа :

  >>> empty_tuple = tuple ()
    >>> print (empty_tuple)
    ()
    >>> tuple_from_list = кортеж ([1,2,3,4])
    >>> печать (список_кортежей)
    (1, 2, 3, 4)
    >>> tuple_from_string = tuple ("Привет, отдыхающие!")
    >>> печать (строка_кортежа)
    ('H', 'e', ​​'l', 'l', 'o', '', 'c', 'a', 'm', 'p', 'e', ​​'r', 's ','! ')
    >>> a_tuple = 1, 2, 3
    >>> b_tuple = tuple (a_tuple) # Если конструктор вызывается с кортежем для
    итерируемый,
    >>> a_tuple is b_tuple # возвращается аргумент кортежа.Истина  

Доступ к элементам кортежа :

Доступ к элементам кортежей и их индексирование осуществляется так же, как и для списков .

  >>> my_tuple = 1, 2, 9, 16, 25
>>> печать (my_tuple)
(1, 2, 9, 16, 25)  

с нулевым индексом

  >>> my_tuple [0]
    1
    >>> my_tuple [1]
    2
    >>> my_tuple [2]
    9  

Перенос индексации

  >>> my_tuple [-1]
    25
    >>> my_tuple [-2]
    16  

Упаковка и распаковка:

Заявление t = 12345, 54321, «привет!» - это пример упаковки кортежей: значения 12345 , 54321 и 'hello!' упакованы в кортеж.Возможна также обратная операция:

  >>> x, y, z = t  

Это называется распаковкой последовательности и работает для любой последовательности справа. Для распаковки последовательности необходимо, чтобы слева от знака равенства было столько переменных, сколько элементов в последовательности. Обратите внимание, что множественное присваивание - это просто комбинация упаковки кортежей и распаковки последовательности.

  >>> t = 1, 2, 3 # Упаковка кортежей.>>> print (t)
    (1, 2, 3)
    >>> a, b, c = t # Распаковка последовательности.
    >>> print (а)
    1
    >>> print (b)
    2
    >>> print (c)
    3
    >>> d, e, f = 4, 5, 6 # Множественное присваивание объединяет упаковку и распаковку.
    >>> print (d)
    4
    >>> print (e)
    5
    >>> print (f)
    6
    >>> a, b = 1, 2, 3 # Для многократного присвоения требуется каждая переменная (справа)
    есть соответствующий элемент (слева).Отслеживание (последний вызов последний):
      Файл "", строка 1, в 
    ValueError: слишком много значений для распаковки (ожидается 2)  

Неизменяемый:

кортежи являются неизменяемыми контейнерами, гарантируя, что , какие объекты они содержат, не изменятся. , а не , гарантирует, что содержащиеся в них объекты не изменятся:

  >>> a_list = []
    >>> a_tuple = (a_list,) # Кортеж (неизменяемый) со списком (изменяемым) элементом.>>> print (a_tuple)
    ([],)

    >>> a_list.append ("Здравствуйте, отдыхающие!")
    >>> print (a_tuple) # Элемент неизменяемого изменен.
    (['Hello Campers!'],)  

Использование:

Функции могут возвращать только одно значение, однако разнородный кортеж может использоваться для возврата нескольких значений из функции. Одним из примеров является встроенная функция enumerate , которая возвращает итерацию из разнородных кортежей :

  >>> Приветствие = ["Привет", "отдыхающие!"]
    >>> enumerator = enumerate (приветствие)
    >>> счетчик.следующий()
    >>> перечислитель .__ следующий __ ()
    (0, 'Привет')
    >>> перечислитель .__ следующий __ ()
    (1, 'кемперы!')  

Python использует цикл for для перебора списка элементов. Это не похоже на C или Java, которые используют цикл for для пошагового изменения значения и доступа к чему-то, например к массиву, с использованием этого значения.

Циклы For перебирают структуры данных на основе коллекций, такие как списки, кортежи и словари.

Базовый синтаксис:

  для значения в list_of_values:
  # использовать значение внутри этого блока  

В общем, вы можете использовать что угодно в качестве значения итератора, которому могут быть присвоены записи итерируемого объекта.Например. вы можете распаковать кортежи из списка кортежей:

  list_of_tuples = [(1,2), (3,4)]

для a, b в list_of_tuples:
  print ("a:", a, "b:", b)  

С другой стороны, вы можете перебирать все, что можно повторить. Вы можете вызвать функцию или использовать литерал списка.

  для человека в load_persons ():
  print ("Имя:", person.name)  

  для символа в ["P", "y", "t", "h", "o", "n"]:
  print («Дайте мне '{}'!». формат (символ))  

Некоторые способы использования циклов For:

Итерация по функции range ()

  для i в диапазоне (10):
    print (i)  

Диапазон - это не функция, а неизменяемый тип последовательности.Вывод будет содержать результаты от нижней границы, то есть от 0 до верхней, то есть 10, но исключая 10. По умолчанию нижняя граница или начальный индекс установлены на ноль. Выход:

 >
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
>  

Кроме того, можно указать нижнюю границу последовательности и даже шаг последовательности, добавив второй и третий параметры.

  для i в диапазоне (4,10,2): # От 4 до 9 с шагом два
    print (i)  

Вывод:

 >
4
6
8
>  

Функция xrange ()

По большей части функции xrange и range идентичны.Оба они предоставляют способ сгенерировать список целых чисел, который вы можете использовать, как хотите. Единственное отличие состоит в том, что range возвращает объект списка Python, а xrange возвращает объект xrange. Это означает, что xrange на самом деле не создает статический список во время выполнения, как range. Он создает ценности по мере необходимости с помощью специальной техники, называемой уступкой. Этот метод используется с типом объекта, известным как генераторы.

Еще кое-что добавить. В Python 3.x функция xrange больше не существует.Функция диапазона теперь делает то же, что и xrange в Python 2.x

Обходит значения в списке или кортеже

  A = ["привет", 1, 65, "спасибо", [2, 3 ]]
для значения в A:
    print (значение)  

Вывод:

 >
Привет
1
65
Спасибо
[2, 3]
>  

Перебрать ключи в словаре (он же hashmap)

  fruit_to_colors = {"apple": "# ff0000",
                    "лимон": "# ffff00",
                    "апельсин": "# ffa500"}

для ключа в fruit_to_colors:
    print (key, fruit_to_colors [key])  

Вывод:

 >
яблоко # ff0000
лимон # ffff00
апельсин # ffa500
>  

Обход двух списков одинакового размера в одном цикле с помощью функции zip ()

  A = ["a", "b", "c"]
B = ["a", "d", "e"]

для a, b в zip (A, B):
  напечатайте a, b, a == b
    

Выход:

 >
а а правда
б г ложно
c e Неверно
>  

Перебрать список и получить соответствующий индекс с помощью функции enumerate ()

  A = ["this", "is", "something", "fun"]

для индекса, слово в перечислении (A):
    print (индекс, слово)  

Вывод:

 >
0 это
1 - это
2 что-то
3 развлечения
>  

Обычный вариант использования - перебор словаря:

  для имени, номера телефона в контактах.Предметы():
  print (name, «доступен под», phonenumber)  

Если вам абсолютно необходим доступ к текущему индексу вашей итерации, сделайте НЕ , используйте диапазон (len (итерация)) ! Это крайне плохая практика, и старшие разработчики Python будут смеяться над ней. Вместо этого используйте встроенную функцию enumerate () :

  для индекса, элемент в enumerate (shopping_basket):
  print ("Item", index, "is a", item)  

операторы for / else Pyhton разрешает вам использовать else с циклами for, случай else выполняется, когда ни одно из условий с в цикле кузовом остался доволен.Чтобы использовать else, мы должны использовать оператор break , чтобы мы могли выйти из цикла при выполнении условия. Если мы не прервемся, будет выполнена часть else.

  week_days = ['понедельник', 'вторник', 'среда', 'четверг', 'пятница']
сегодня = 'суббота'
на день в week_days:
  если день == сегодня:
    print ('сегодня рабочий день')
    перемена
еще:
  print («сегодня - не будний день»)  

В приведенном выше случае вывод будет , сегодня не будний день , поскольку разрыв в цикле никогда не будет выполнен.

Итерация по списку с использованием функции встроенного цикла

Мы также можем выполнять итерацию по списку с помощью python. Например, если нам нужно ввести все слова в списке из списка в верхний регистр, мы могли бы просто сделать следующее:

  A = ["это", "is", "awesome", "shinning", "star"]

ВЕРХНИЙ РЕГИСТР = [word.upper () для слова в A]
печать (ВЕРХНИЙ РЕГИСТР)  

Вывод:

 >
['THIS', 'IS', 'AWESOME', 'SHINNING', 'STAR']  

Функция позволяет вам определить многократно используемый блок кода, который можно многократно выполнять в вашей программе.

Функции позволяют создавать более модульные и СУХИЕ решения сложных проблем.

Хотя Python уже предоставляет множество встроенных функций, таких как print () и len () , вы также можете определить свои собственные функции для использования в ваших проектах.

Одно из больших преимуществ использования функций в вашем коде состоит в том, что это уменьшает общее количество строк кода в вашем проекте.

В Python определение функции имеет следующие особенности:

1. Ключевое слово def
2. имя функции
3. круглые скобки '()' и входные параметры в круглых скобках, хотя входные параметры необязательный.
4. двоеточие ’:’
5. некоторый блок кода для выполнения
6. оператора возврата (необязательно)

  # функция без параметров или возвращаемых значений
def sayHello ():
  print ("Привет!")

sayHello () # вызывает функцию 'Hello!' выводится на консоль

# функция с параметром
def helloWithName (имя):
  print («Привет» + имя + «!»)

helloWithName ("Ada") # вызывает функцию 'Hello Ada!' выводится на консоль

# функция с несколькими параметрами с оператором возврата
def multiply (val1, val2):
  вернуть val1 * val2

multiply (3, 5) # выводит 15 на консоль  

Функции - это блоки кода, которые можно повторно использовать, просто вызвав функцию.Это обеспечивает простое и элегантное повторное использование кода без явного повторного написания разделов кода. Это делает код более читаемым, более легким для отладки и ограничивает количество ошибок ввода.

Функции в Python создаются с использованием ключевого слова def , за которым следует имя функции и параметры функции в круглых скобках.

Функция всегда возвращает значение. Ключевое слово return используется функцией для возврата значения. Если вы не хотите возвращать какое-либо значение, будет возвращено значение по умолчанию Нет .

Имя функции используется для вызова функции, передавая необходимые параметры в круглых скобках.

  # это базовая функция суммы
def sum (a, b):
  вернуть a + b

результат = сумма (1, 2)
# result = 3  

Вы можете определить значения по умолчанию для параметров, и таким образом Python будет интерпретировать, что значение этого параметра является значением по умолчанию, если ничего не указано.

  def sum (a, b = 3):
  вернуть a + b

результат = сумма (1)
# result = 4  

Параметры можно передавать в желаемом порядке, используя имя параметра.

  результат = сумма (b = 2, a = 2)
# result = 4  

Однако невозможно передать аргумент ключевого слова перед аргументом, не являющимся ключевым словом.

  результат = сумма (3, b = 2)
#result = 5
результат2 = сумма (b = 2, 3)
#Will вызывать SyntaxError  

Функции также являются объектами, поэтому вы можете назначить их переменной и использовать эту переменную как функцию.

  s = сумма
результат = s (1, 2)
# result = 3  

Если определение функции включает параметры, вы должны указать такое же количество параметров при вызове функции.

  print (multiply (3)) # TypeError: multiply () принимает ровно 2 аргумента (задано 0)

print (multiply ('a', 5)) # 'aaaaa' выводится на консоль

print (multiply ('a', 'b')) # TypeError: Python не может умножить две строки  

Блок кода, который будет запускать функция, включает все операторы с отступом внутри функции.

  def myFunc ():
print ('это напечатает')
print ('так будет')

х = 7
# присвоение x не является частью функции, поскольку оно не имеет отступа  

Переменные, определенные в функции, существуют только в пределах этой функции.

  def double (число):
х = число * 2
вернуть х

print (x) # error - x не определен
print (double (4)) # печатает 8  

Python интерпретирует функциональный блок только при вызове функции, а не при ее определении. Таким образом, даже если блок определения функции содержит какую-то ошибку, интерпретатор Python укажет на это только при вызове функции.

Генераторы - это особый тип функции, позволяющий возвращать значения, не завершая функцию.Для этого используется ключевое слово yield . Подобно return , выражение yield вернет значение вызывающей стороне. Ключевое различие между ними заключается в том, что yield приостанавливает функцию, позволяя возвращать больше значений в будущем.

являются итеративными, поэтому их можно чисто использовать с циклами for или с чем-либо еще, что повторяется.

  def my_generator ():
    дать "привет"
    уступить 'мир'
    урожай '!'

для элемента в my_generator ():
    печать (элемент)

# выход:
# Привет
# Мир
#!  

Как и другие итераторы, генераторы могут быть переданы функции next для получения следующего элемента.Когда у генератора больше нет значений для передачи, возникает ошибка StopIteration .

  g = my_generator ()
печать (далее (г))
# 'Привет'
печать (далее (г))
# 'Мир'
печать (далее (г))
# '!'
печать (далее (г))
# Traceback (последний вызов последний):
# Файл "", строка 1, в 
# StopIteration  

Генераторы особенно полезны, когда вам нужно создать большой набор значений, но не нужно хранить их все в памяти одновременно. Например, если вам нужно напечатать первый миллион чисел Фибоначчи, вы обычно должны вернуть список из миллиона значений и выполнить итерацию по списку для печати каждого значения.Однако с генератором вы можете возвращать каждое значение по одному:

  def fib (n):
    а = 1
    b = 1
    для i в диапазоне (n):
        дать
        а, б = б, а + б

для x в fib (1000000):
    print (x)  

Python поддерживает концепцию итерации по контейнерам. Это реализовано с использованием двух различных методов; они используются, чтобы позволить определяемым пользователем классам поддерживать итерацию.

Python Docs - Типы итераторов

Итерация - это процесс программного повторения шага заданное количество раз.Программист может использовать итерацию для выполнения одной и той же операции над каждым элементом в коллекции данных, например, распечатать каждый элемент в списке.

• Объекты могут реализовывать метод __iter __ () , который возвращает объект-итератор для поддержки итерации.

Объекты итератора должны реализовывать:

• __iter __ () : возвращает объект итератора.
• __next __ () : возвращает следующий объект контейнера. Итератор object = ‘abc’. iter () print (объект итератора ) print (id (объект итератора )) print (id (объект итератора . iter ())) # Возвращает сам итератор. print (iterator object. next ()) # Возвращает 1-й объект и продвигает итератор. print (iterator object. next ()) # Возвращает второй объект и продвигает итератор. print (iterator object. next ()) # Возвращает 3-й объект и продвигает итератор.print (объект iterator . next ()) # Вызывает исключение StopIteration.

Выход:

  <объект str_iterator в 0x102e196a0>
4343305888
4343305888
а
б
c
-------------------------------------------------- -------------------------
StopIteration Traceback (последний вызов последним)
 в  ()
      6 print (iterator_object .__ next __ ()) # Возвращает второй объект и продвигает итератор.7 print (iterator_object .__ next __ ()) # Возвращает третий объект и продвигает итератор.
----> 8 print (iterator_object .__ next __ ()) # Вызывает исключение StopIteration.

StopIteration:  

Тернарные операции в Python, часто также называемые условными выражениями, позволяют программисту выполнять оценку и возвращать значение, основанное на истинности данного условия.

Тернарный оператор отличается от стандартной структуры if , else , elif в том смысле, что он не является структурой потока управления и ведет себя как другие операторы, такие как == или ! = на языке Python.

В этом примере возвращается строка Even , если переменная val четная, в противном случае возвращается строка Odd . Затем возвращенная строка присваивается переменной is_even и выводится на консоль.

  для значения в диапазоне (1, 11):
    is_even = "Четный", если значение% 2 == 0, иначе "Нечетное"
    print (val, is_even, sep = '=')  

  1 = Нечетный
2 = даже
3 = Нечетный
4 = даже
5 = Нечетный
6 = даже
7 = Нечетный
8 = даже
9 = Нечетный
10 = Четный  

Python использует цикл и аналогично другим популярным языкам.Цикл while оценивает условие, а затем выполняет блок кода, если условие истинно. Блок кода выполняется повторно, пока условие не станет ложным.

Основной синтаксис:

  counter = 0
пока счетчик <10:
   # Выполнить блок кода здесь как
   # пока счетчик меньше 10  

Пример показан ниже:

  дней = 0
week = ['понедельник', 'вторник', 'среда', 'четверг', 'пятница', 'суббота', 'воскресенье']
в то время как дней <7:
   print («Сегодня» + неделя [дни])
   дней + = 1  

Вывод:

  Сегодня понедельник
Сегодня вторник
Сегодня среда
Сегодня четверг
Сегодня пятница
Сегодня суббота
Сегодня воскресенье.  

Построчное объяснение приведенного выше КОД:

1. переменной «days» присвоено значение 0.
2. переменная неделя назначается списку, содержащему все дни недели.
3. при запуске цикла
4. блок кода будет выполняться до тех пор, пока условие не вернет «истина».
5. условие - «days <7», что примерно говорит о том, что цикл while должен выполняться до тех пор, пока переменная days не станет меньше 7
6. Итак, когда days = 7, цикл while перестает выполняться.
7. переменная дней обновляется на каждой итерации.
8. При первом запуске цикла while на консоль выводится строка «Сегодня понедельник», а переменная days становится равной 1.
9. Поскольку переменная days равна 1, что меньше 7, цикл while выполняется снова.
10. Это продолжается снова и снова, и когда консоль печатает «Сегодня воскресенье», переменная days теперь равна 7, и цикл while перестает выполняться.

f-строки в Python

В Python версии 3.6 был реализован новый метод форматирования строк. Новый метод называется интерполяцией литеральной строки (хотя обычно ее называют f-строкой).

Использование f-строки позволяет программисту динамически вставлять переменную в строку ясным и кратким образом.Помимо вставки переменных в строку, эта функция также предоставляет программисту возможность оценивать выражения, присоединять содержимое коллекции и даже вызывать функции внутри f-строки.

Чтобы выполнить это динамическое поведение в строке f, мы заключаем их в фигурные скобки внутри строки и добавляем строчную букву f в начало строки (перед открывающей кавычкой.

Динамическая вставка переменная в строку во время выполнения:

  name = 'Jon Snow'
приветствие = f'Hello! {имя}'
print (приветствие)  

Вычислить выражение в строке:

  val1 = 2
val2 = 3
expr = f 'Сумма {val1} + {val2} равна {val1 + val2}'
print (expr)  

Вызов функции и вставка вывода в строку:

  def sum (* args):
    результат = 0
    для аргументов в аргументах:
        результат + = аргумент
    вернуть результат

func = f 'Сумма 3 + 5 равна {sum (3, 5)}'
print (func)  

Объединение содержимого коллекции в строку:

  fruit = ['Apple', 'Banana', 'Pear']

list_str = f'Список фруктов: {",".присоединиться (фрукты)} '
print (list_str)  

Вы можете скачать Python по этой официальной ссылке. В зависимости от вашей ОС (Windows, Linux или OSX) вы можете установить Python 3, следуя этим инструкциям.

Всегда полезно изолировать вашу установку Python в песочнице и хранить ее отдельно от вашей System Python . System Python - это путь к интерпретатору Python, который используется другими модулями, установленными вместе с вашей ОС.

небезопасно устанавливать веб-фреймворки или библиотеки Python напрямую с помощью System Python . Вместо этого вы можете использовать Virtualenv для создания и запуска отдельного процесса Python при разработке приложений Python.

Модуль Virtualenvwrapper позволяет легко управлять несколькими изолированными средами Python и изолировать их на одном компьютере без повреждения каких-либо модулей или служб, написанных на Python и используемых на вашем компьютере.

Конечно, большинство облачных сред разработки, таких как Nitrous или Cloud9, также поставляются с предустановленными и готовыми к программированию! Вы можете быстро выбрать поле на панели инструментов и начать кодирование после активации среды Python 3.

В Cloud9 вам нужно выбрать поле Django при создании новой среды разработки.

Далее следуют несколько примеров команд оболочки. Если вы хотите скопировать-вставить, обратите внимание, что знак $ является сокращением для приглашения терминала, а не частью команды.Моя подсказка терминала выглядит примерно так:

  alayek: ~ / workspace (master) $  

И ls будет выглядеть как

  alayek: ~ / workspace (master) $ ls  

Но, при написании того же самого в этой документации я бы написал это как

  $ ls  

Возвращаясь к нашему обсуждению, вы можете создать песочницу с интерпретатором Python 3 в Cloud9, запустив на своем облачном терминале:

  $ mkvirtualenv py3 --python = / usr / bin / python3  

Вы должны запустить его только один раз после создания нового окна для вашего проекта.После выполнения эта команда создаст новую изолированную виртуальную среду virtualenv, готовую для использования, с именем py3 .

Для просмотра доступных виртуальных сред вы можете использовать

  $ workon  

Чтобы активировать py3 , вы можете использовать команду workon с именем среды:

  $ workon py3  

Все три приведенные выше команды терминала также будут работать на локальных машинах Linux или OSX. Это команды virtualenvwrapper; поэтому, если вы планируете их использовать, убедитесь, что у вас установлен этот модуль и добавлен в переменную PATH .

Если вы находитесь в виртуальной среде; вы можете легко узнать это, проверив приглашение терминала. Имя среды будет четко отображаться в приглашении вашего терминала.

Например, когда я нахожусь в среде py3 , я буду видеть это как подсказку терминала:

  (py3) alayek: ~ / workspace (master) $  

Обратите внимание на (py3) в подтяжках! Если по какой-то причине вы этого не видите, даже если вы находитесь внутри виртуальной среды; вы можете попробовать сделать что-нибудь из упомянутого здесь.

Чтобы выйти из виртуальной среды или деактивировать ее - используйте эту команду:

  $ deactivate  

Опять же, это работает только с модулем virtualenvwrapper.

Альтернативой использованию virtualenvwrapper является Pipenv. Он автоматически создает виртуальные среды для ваших проектов и поддерживает Pipfile , который содержит зависимости. Использование Pipenv означает, что вам больше не нужно использовать pip и virtualenv отдельно или управлять своими собственными требованиями .txt файл. Для тех, кто знаком с JavaScript, Pipenv похож на использование инструмента упаковки, такого как npm .

Чтобы начать работу с Pipenv, вы можете следовать этому очень подробному руководству. Pipenv позволяет легко указать, какую версию Python вы хотите использовать для каждого проекта, импортировать из существующего файла requirements.txt и построить график ваших зависимостей.

Как использовать self в Python - объяснение на примерах

Если вы работали над Python, у вас могла быть переменная self .Вы можете найти его в определениях методов и инициализации переменных. Однако, прежде чем перейти к переменной self, давайте разберемся с классами и экземплярами в Python.

Что такое методы экземпляра и методы класса в Python?

Возможно, вы слышали об экземплярах и классах во время работы над Python. Переменные класса определены внутри класса, и они являются общими для всех экземпляров (объектов) класса, тогда как переменные экземпляра принадлежат экземплярам класса.Для разных экземпляров переменные экземпляра разные.

Точно так же Python также содержит методы класса и методы экземпляра. Методы класса информируют о статусе класса. С другой стороны, методы экземпляра предназначены для установки или получения сведений об экземплярах или объектах.

Если вы хотите определить метод экземпляра, передний параметр метода всегда должен быть self . Давайте разберемся в этом с помощью примера кода -

 class myClass:
def instance_method (сам):
return «Метод экземпляра вызван», self 

Метод «instance_method» является обычным методом экземпляра.Метод принимает один единственный параметр - self . Переменная self указывает на экземпляр класса myClass , когда метод отозван. Хотя здесь метод принимает только один параметр, он также может принимать более одного параметра.

Методы экземпляра могут легко получить доступ к различным атрибутам и другим методам одного и того же объекта с помощью переменной self. Переменная self также может изменять состояние объекта и использовать само значение ._ _class__ , методы экземпляра также могут обращаться к классу. Таким образом, методы экземпляра также могут изменять состояние класса.

Теперь давайте посмотрим, что происходит, когда мы вызываем «instance_method»:

 >>> obj = myClass ()
>>> obj.instance_method ()
('Instance method is called', ) 

Это показывает, что «instance_method» может получить доступ к экземпляру объекта (напечатанному как ) через параметр self .При вызове метода параметр self заменяется экземпляром объекта obj . Однако, если вы передадите объект экземпляра вручную, вы получите тот же результат, что и раньше:

 >>> myClass.instance_method (obj)
('Instance method is called', ) 

Обратите внимание, что self на самом деле не определенное ключевое слово в Python, а соглашение.

Что такое

В отличие от , эта переменная в C ++, self не является ключевым словом, это скорее соглашение о кодировании.Он представляет экземпляр или объекты класса и связывает атрибуты класса с конкретными аргументами. Использование собственной переменной в Python помогает различать атрибуты экземпляра (и методы) и локальные переменные.

Если вы не хотите, чтобы переменные вашего класса совместно использовались всеми экземплярами класса, вы можете объявить переменные в своем классе без self. Давайте разберемся с этим на примере:

 класс Автомобиль:
def __init __ (я, модель):
себя.модель = модель
def Car_info (сам):
print ("Модель:", self.model) 

Здесь мы объявили класс Car с одной переменной экземпляра self.model = model. Значение переменной экземпляра будет уникальным для объектов экземпляра класса, который может быть объявлен. Однако, если вы хотите, чтобы переменные совместно использовались всеми экземплярами класса, вам необходимо объявить переменные экземпляра без self. В противном случае это было бы неоднозначно, поскольку все автомобили будут иметь одну и ту же модель.

Потребность в себе в Python

Переменная self используется для представления экземпляра класса, который часто используется в объектно-ориентированном программировании. Он работает как ссылка на объект. Python использует параметр self для ссылки на атрибуты экземпляра и методы класса.

В отличие от других языков программирования, Python не использует синтаксис «@» для доступа к атрибутам экземпляра. Это единственная причина, по которой вам нужно использовать переменную self в Python.Язык содержит методы, позволяющие передавать экземпляр автоматически, но не получать автоматически.

Явное определение себя

В Zen Python говорится, что «Явное лучше, чем неявное». Программисты других языков часто спрашивают, почему self передается в качестве явного параметра каждый раз для определения метода. На это есть несколько причин.

Во-первых, поскольку Python использует атрибут метода или экземпляра вместо локальной переменной, когда мы читаем self.name или self.age , это дает понять, что вы используете переменную или метод экземпляра, даже если вы ничего не знаете об определении класса.

Во-вторых, если вы явно ссылаетесь или вызываете метод из определенного класса в Python, вам не нужно использовать для этого какой-либо специальный синтаксис.

Наконец, третья причина заключается в том, что явное определение self помогает Python понять, следует ли назначать переменную экземпляра или локальную переменную. Проще говоря, локальные переменные и экземпляры существуют в двух отдельных пространствах имен, и нам нужно сообщить Python, какое пространство имен следует использовать.

Что такое самоконструктор класса Python?

Самую переменную в Python также можно использовать для доступа к полю переменной в определении класса. Давайте разберемся в этом на примере кода:

class Student:

 def __init __ (self, Alex):
self.name = Alex #name создано в конструкторе
def get_student_name (сам):
return self.name 

В приведенном выше примере self относится к переменной age класса Student. Переменная age является локальной для метода. Пока метод работает, в классе существует переменная age .

Если в методе есть переменная, собственная переменная работать не будет. Если вы хотите определить глобальные поля, вам необходимо определить переменные вне методов класса.

Является ли self ключевым словом в Python?

Есть вопрос, который всегда витает среди программистов Python. Является ли self ключевым словом в Python?

В отличие от других языков программирования, таких как C ++, где self считается ключевым словом, в Python это соглашение, которому обычно следуют программисты.По сути, это параметр в определении метода. Однако вы можете использовать любое другое имя вместо себя, например , другое или me, или любое другое имя для первого параметра метода. Другая причина, по которой это предлагается большинством людей, заключается в том, что это улучшает читаемость вашего кода.

Давайте посмотрим на примере, чтобы понять это:

 class myClass:
def show (другое):
print (« другой  используется вместо  self ») 

Если вы сравните этот код с кодом для самоконструктора класса Python, вы заметите, что здесь мы использовали имя другое вместо Я .Теперь давайте создадим объект этого класса и посмотрим на результат:

 object = myClass ()
object.show () 

другой используется вместо self

Вы можете видеть, что программа работает, даже если мы используем другое имя вместо переменной self. Он работает точно так же, как и собственная переменная.

Почему «self» следует использовать в качестве первого параметра методов экземпляра в python

Это можно понять из следующего примера.У нас есть класс Rectangle, который определяет метод вычисления площади:

 class Rectangle ():
def __init __ (self, x = 0, y = 0):
self.x = x
self.y = y
область определения (self):
"" "Найти область прямоугольника" ""
возврат (self.x * self.y)
rec1 = Прямоугольник (6,10)
print ("Area is:", rec1.area ()) 

Вывод:

 Area: 60 

В приведенном выше примере __init __ () определяет три параметра, но передаются только 2 аргумента (6 и 10).Точно так же area () требует его, но аргументы не передаются.

Rectangle.area и rec1.area в приведенном выше примере разные и не совсем одинаковые.

 >>> тип (Rectangle.area)
<класс 'функция'>
>>> тип (rec1.area)
 

Здесь первая функция, а вторая - метод. Уникальной особенностью Python является то, что сам объект передается в качестве первого аргумента соответствующей функции.

В приведенном выше примере вызов метода: rec1.area () эквивалентен: Rectangle.area (rec1).

Обычно, когда метод вызывается с некоторыми аргументами, вызывается соответствующая функция класса, помещая объект метода перед первым аргументом.

Следовательно: obj.method (args) становится Class.method (obj, args) .

По этой причине первым параметром функции в классе должен быть сам объект. Самостоятельная запись этого параметра - это просто соглашение, а не ключевое слово, поэтому он не имеет особого значения в Python.Мы могли бы использовать другие имена (например, это), но это не рекомендуется, так как ухудшает читаемость кода.

Должны ли мы передать self методу?

Поскольку мы можем использовать любое другое имя вместо использования переменной self, то что произойдет, если мы просто передадим self в определение метода. Давайте рассмотрим класс myClass , который мы использовали ранее.

Метод с именем , что-то определяется в классе с параметром , еще и двумя аргументами:

 class myClass:
def something (другой, аргумент1, аргумент2):
pass 

Теперь давайте объявим экземпляр obj из myClass и вызовем метод something с помощью объекта экземпляра:

 obj = myClass ()
объектsomething (аргумент1, аргумент2) 

Python выполняет внутреннюю работу над вызовом метода и преобразует его во что-то вроде этого:

 myClass.something (obj, argument1, argument2) 

Это показывает, что другая переменная (используется вместо of self) относится к экземпляру объекта класса.

Обратите внимание, что ключевое слово pass , используемое в методе something , ничего не делает. Он используется как пустышка в ситуациях, когда вы не хотите, чтобы выполнялась какая-либо операция, но есть синтаксические требования для определенного элемента программирования.

Как мы можем пропустить себя в Python?

Рассмотрим ситуацию, когда методу экземпляра не требуется доступ к переменным экземпляра. В таких случаях мы можем рассмотреть возможность пропуска собственной переменной при определении методов. Позвольте нам четко понять этот факт на примере кода:

 класс Автомобиль:
def Car ():
печать («Роллс-Ройс 1948»)
obj = Автомобиль ()
print («Complete») 

Если вы запустите следующий код, вывод будет следующим:

Complete

Мы не объявили здесь самопеременную, но в программе все еще нет ошибки, и результат выходит нормально .Однако что будет, если мы вызовем метод Car () :

 obj = Vehicle ()
obj.Car () 

Когда мы компилируем код после вызова метода Car () , он показывает такую ​​ошибку:

 Traceback (последний вызов последним):
Файл «<строка>», строка 11, в <модуле>
TypeError: Car () принимает 0 позиционных аргументов, но был задан 1 

Вывод показывает ошибку, поскольку метод Car () принимает 0 позиционных аргументов, но мы дали ему 1 позиционный аргумент.Это связано с тем, что при создании экземпляра obj он автоматически передается в качестве первого аргумента методу Car () , даже если мы не объявили переменную self.

Однако, если вы попытаетесь получить доступ к методу экземпляра Car () с помощью ссылки на класс, ошибок не будет, и программа будет работать нормально:

 class Vehicle:
def Car ():
печать («Роллс-Ройс 1948»)
obj = Автомобиль ()
Автомобиль.Автомобиль ()
Rolls Royce 1948 

Разница между self и __init__

self : self представляет экземпляр класса.Используя ключевое слово «self», можно получить доступ ко всем атрибутам и методам класса python.

__init__: «__init__» - это зарезервированный метод в классах Python. В объектно-ориентированных концепциях он известен как конструктор. Этот метод вызывается, когда объект создается из класса, и позволяет классу инициализировать атрибуты класса.

Использование «self» в классе для доступа к методам и атрибутам:

 class Rectangle:
def __init __ (self, length, width, cost_per_unit = 0):
себя.2 = 100 рупий
r = прямоугольник (40, 30, 100)
print ("Площадь прямоугольника:", r.area ())
print («Стоимость прямоугольного поля составляет: Rs», r.calculate_cost ()) 

Вывод:

 Площадь прямоугольника: 1200
Стоимость прямоугольного поля: 120000 

Rs Мы создали объект класса Rectangle. При создании объекта Rectangle мы передали 3 аргумента - 40,30,100; : все эти аргументы передаются методу «__init__» для инициализации объекта.

Здесь ключевое слово «self» представляет экземпляр класса. Оно связывает атрибуты с заданными аргументами.

Self представляет тот же объект или экземпляр класса. Если вы видите, внутри «области» метода , self.length "используется для получения значения атрибута" length ". атрибут" length "привязан к объекту (экземпляру класса) во время создания объекта." self "представляет объект внутри класса. «self» работает так же, как «r» в заявлении «r = Rectangle (40,30, 100)».Если вы видите определение метода «def area (self):», здесь «self» используется в качестве параметра в методе, потому что всякий раз, когда мы вызываем метод, объект (экземпляр класса) автоматически передается в качестве первого аргумента вместе с другие аргументы метода. Если другие аргументы не указаны, методу передается только «self». По этой причине для вызова метода внутри класса («self.area ()») используется «self». Мы использовали объект (экземпляр класса) для вызова метода вне определения класса ("r.area () ").

" r "- это экземпляр класса, когда вызывается метод" r.area () "; экземпляр "r" передается как первый аргумент вместо self.

Разные реализации self

Давайте теперь обсудим некоторые разные реализации self.

Подобные переменные для метода класса и статического метода

Метод класса - это метод, связанный с классом. Разберемся с методом класса на примере -

 class myClass:
@classmethod
def classmethod (cls):
return «Метод класса вызван»
объектclassmethod () 

Такое же поведение переменной self присутствует и в методах класса, но с той лишь разницей, что для методов класса в качестве имени переменной используется соглашение cls вместо self.

Методы класса принимают параметр cls вместо параметра self. Когда вызывается метод, он указывает на класс. Метод класса не может изменять состояние объекта, но может изменять состояние класса всех экземпляров класса.

С другой стороны, статические методы являются самодостаточными функциями, и этот тип метода не принимает ни self , ни параметр cls .Давайте посмотрим на пример статического метода -

 class myClass:
@staticmethod
def staticmethod ():
return «Вызывается статический метод»
obj.staticmethod () 

Поскольку статический метод не принимает никаких параметров, он не может изменять состояние объекта или даже состояние класса. В основном они используются для пространств имен различных методов, и Python ограничивает их в данных, к которым они могут получить доступ.

Обратите внимание, что оба метода здесь отмечены декораторами @classmethod и @staticmethod , чтобы пометить его как метод класса и статический метод соответственно.

Переменная self привязана к текущему экземпляру

Переменная self позволяет нам получить доступ к свойствам текущего экземпляра. Давайте разберемся с этим на примере -

 class Person:
def __init __ (self, n):
self.name = n
def walk (self):
print (f «{self.name} идет»)
obj1 = Человек («Алекс»)
obj2 = Человек («Чарльз»)
obj1.walk ()
obj2.walk ()
Алекс идет
Чарльз идет 

Здесь у нас есть класс Person с двумя методами __init__ и walk , объявленными с параметром self.Мы создали два разных экземпляра класса - obj1, и obj2. Когда первый экземпляр отзывается, «Alex» печатается с помощью метода walk () , тогда как когда второй экземпляр отзывается, «Charles» печатается со свойствами метода экземпляра walk ().

Советы по использованию собственной переменной Python

Поскольку мы подошли к концу статьи, позвольте мне дать вам несколько советов о том, когда использовать, а когда не использовать переменную self в Python.

Используйте

• вы определяете метод экземпляра, поскольку он автоматически передается в качестве первого параметра при вызове метода;
• вы ссылаетесь на класс или атрибут экземпляра изнутри метода экземпляра;
• вы хотите ссылаться на переменные экземпляра и методы из других методов экземпляра.

Не используйте

• вы хотите вызвать метод экземпляра в обычном режиме;
• ссылка на атрибут класса внутри определения класса, но вне метода экземпляра;
• вы находитесь внутри статического метода.

Заключение

Давайте вспомним ключевые моменты, которые мы рассмотрели в этой статье, а именно:

• Экземпляры и классы в Python.
• Самопеременная и ее важность.
• Явность собственной переменной.
• Самоконструктор класса Python.
• Передача себя как метода.
• Пропуск себя в Python.
• Переменные, используемые для методов класса и статических методов.
• Привязка себя к текущему экземпляру.
• Когда использовать, а когда не использовать self в Python.

Обладая хорошими знаниями о переменной self в Python и ее внутренней работе в Python, пришло время немного попрактиковаться. Однако, если вы хотите узнать больше о Python, вы можете сразу перейти к официальной документации Python.

Удачного кодирования!

Понимание __get__ и __set__ и дескрипторов Python

Я пытаюсь понять, что такое дескрипторы Python и для чего они могут быть полезны.

- это атрибуты класса (например, свойства или методы) с любым из следующих специальных методов:

• __get__ (метод дескриптора без данных, например, для метода / функции)
• __set__ (метод дескриптора данных, например, в экземпляре свойства)
• __delete__ (метод дескриптора данных)

Эти дескрипторные объекты могут использоваться как атрибуты в определениях других классов объектов.(То есть они живут в __dict__ объекта класса.)

могут использоваться для программного управления результатами точечного поиска (например, foo.descriptor ) в нормальном выражении, назначении и даже удалении.

Функции / методы, связанные методы, свойство , classmethod и staticmethod - все они используют эти специальные методы для управления доступом через точечный поиск.

Дескриптор данных , как и свойство , может допускать ленивую оценку атрибутов на основе более простого состояния объекта, позволяя экземплярам использовать меньше памяти, чем если бы вы предварительно вычислили каждый возможный атрибут.

Другой дескриптор данных, member_descriptor , созданный __slots__ , позволяет экономить память, позволяя классу хранить данные в изменяемой структуре данных, подобной кортежу, вместо более гибкой, но занимающей много места __dict__ .

Дескрипторы без данных, обычно экземпляры, классы и статические методы, получают свои неявные первые аргументы (обычно называемые cls и self соответственно) из своего метода дескриптора без данных, __get__ .

Большинству пользователей Python необходимо изучить только простое использование, и им не нужно дополнительно изучать или понимать реализацию дескрипторов.

Подробно: что такое дескрипторы?

Дескриптор - это объект с любым из следующих методов ( __get__ , __set__ или __delete__ ), предназначенный для использования через точечный поиск, как если бы он был типичным атрибутом экземпляра. Для объекта-владельца obj_instance с дескриптором объект :

• obj_instance.дескриптор вызывает дескриптор
  .__ get __ (self, obj_instance, owner_class) , возвращающий значение
  Вот как все методы и получают для свойства.

• obj_instance.descriptor = value вызывает дескриптор
  .__ set __ (self, obj_instance, value) возвращает None
  Вот как работает установщик для свойства.

• del obj_instance.descriptor вызывает дескриптор
  .__delete __ (self, obj_instance) , возвращающий Нет
  Вот как работает средство удаления для свойства.

obj_instance - это экземпляр, класс которого содержит экземпляр объекта дескриптора. self - это экземпляр дескриптора (вероятно, только один для класса obj_instance )

Чтобы определить это с помощью кода, объект является дескриптором, если набор его атрибутов пересекается с любым из требуемых атрибутов:

  def has_descriptor_attrs (объект):
    return set (['__ get__', '__set__', '__delete__']).пересечение (dir (obj))

def is_descriptor (объект):
    "" "obj может быть экземпляром дескриптора или класса дескриптора" ""
    вернуть bool (has_descriptor_attrs (obj))
  

Дескриптор данных имеет __set__ и / или __delete__ .
Дескриптор без данных не имеет ни __set__ , ни __delete__ .

  def has_data_descriptor_attrs (obj):
    return set (['__ set__', '__delete__']) и set (dir (obj))

def is_data_descriptor (obj):
    вернуть bool (has_data_descriptor_attrs (obj))
  

Примеры объектов встроенного дескриптора:

• метод класса
• статический метод
• недвижимость
• функции в целом

Дескрипторы, не относящиеся к данным

Мы видим, что classmethod и staticmethod не являются дескрипторами данных:

  >>> is_descriptor (метод класса), is_data_descriptor (метод класса)
(Верно, неверно)
>>> is_descriptor (статический метод), is_data_descriptor (статический метод)
(Верно, неверно)
  

У обоих есть только метод __get__ :

  >>> has_descriptor_attrs (метод класса), has_descriptor_attrs (статический метод)
(установить (['__ get__']), установить (['__ get__']))
  

Обратите внимание, что все функции также не являются дескрипторами данных:

  >>> def foo (): пройти
...
>>> is_descriptor (foo), is_data_descriptor (foo)
(Верно, неверно)
  

Дескриптор данных,

Однако свойство является дескриптором данных:

  >>> is_data_descriptor (свойство)
Истинный
>>> has_descriptor_attrs (свойство)
set (['__ set__', '__get__', '__delete__'])
  

Порядок поиска с точками

Это важные отличия, поскольку они влияют на порядок поиска при поиске с точками.

  obj_instance.attribute
  

1. Сначала в приведенном выше примере проверяется, является ли атрибут дескриптором данных в классе экземпляра,
2. Если нет, он проверяет, находится ли атрибут в obj_instance __dict__ , затем
3. он, наконец, возвращается к дескриптору, не являющемуся данными.

Следствием этого порядка поиска является то, что дескрипторы, не относящиеся к данным, такие как функции / методы, могут быть переопределены экземплярами.

Краткий обзор и следующие шаги

Мы узнали, что дескрипторы - это объекты с любым из __get__ , __set__ или __delete__ . Эти объекты-дескрипторы могут использоваться как атрибуты в определениях других классов объектов. Теперь посмотрим, как они используются, на примере вашего кода.

Анализ кода из вопроса

Вот ваш код, а затем ваши вопросы и ответы на каждый из них:

  класс Цельсия (объект):
    def __init __ (self, value = 0.0):
        self.value = float (значение)
    def __get __ (я, экземпляр, владелец):
        вернуть self.value
    def __set __ (self, instance, value):
        self.value = float (значение)

класс Температура (объект):
    Цельсий = Цельсий ()
  

1. Зачем мне нужен класс дескриптора?

Ваш дескриптор гарантирует, что у вас всегда есть float для этого атрибута класса Temperature , и что вы не можете использовать del для удаления атрибута:

  >>> t1 = Температура ()
>>> del t1.по Цельсию
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
AttributeError: __delete__
  

В противном случае ваши дескрипторы игнорируют класс владельца и экземпляры владельца, вместо этого сохраняя состояние в дескрипторе. Вы можете так же легко обмениваться состоянием между всеми экземплярами с помощью простого атрибута класса (при условии, что вы всегда устанавливаете его как float для класса и никогда не удаляете его или вам удобно, когда пользователи вашего кода делают это):

  класс Температура (объект):
    по Цельсию = 0.0
  

Это дает вам точно такое же поведение, что и в вашем примере (см. Ответ на вопрос 3 ниже), но использует встроенную функцию Pythons (свойство , ) и будет считаться более идиоматическим:

  класс Температура (объект):
    _celsius = 0,0
    @свойство
    def celsius (self):
        тип возврата (сам) ._ по Цельсию
    @ celsius.setter
    def celsius (self, value):
        type (self) ._ celsius = float (значение)
  

2. Что здесь за экземпляр и владелец? (в получается ).Для чего нужны эти параметры?

экземпляр - это экземпляр владельца, который вызывает дескриптор. Владелец - это класс, в котором объект дескриптора используется для управления доступом к точке данных. См. Описания специальных методов, определяющих дескрипторы, рядом с первым абзацем этого ответа для более описательных имен переменных.

3. Как мне позвонить / использовать этот пример?

Вот демонстрация:

  >>> t1 = Температура ()
>>> t1.по Цельсию
0,0
>>> t1.celsius = 1
>>>
>>> t1.celsius
1.0
>>> t2 = Температура ()
>>> t2.celsius
1.0
  

Атрибут удалить нельзя:

  >>> del t2.celsius
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
AttributeError: __delete__
  

И вы не можете назначить переменную, которая не может быть преобразована в число с плавающей запятой:

  >>> t1.celsius = '0x02'
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
  Файл "", строка 7, в __set__
ValueError: недопустимый литерал для float (): 0x02
  

В противном случае у вас есть глобальное состояние для всех экземпляров, которое управляется назначением любому экземпляру.

Ожидаемый способ, которым большинство опытных программистов Python достигнет этого результата, будет заключаться в использовании декоратора свойства , который использует те же дескрипторы под капотом, но вносит поведение в реализацию класса владельца (опять же, как определено выше):

  класс Температура (объект):
    _celsius = 0,0
    @свойство
    def celsius (self):
        тип возврата (сам) ._ по Цельсию
    @ celsius.setter
    def celsius (self, value):
        тип (сам)._celsius = float (значение)
  

, который имеет точно такое же ожидаемое поведение, что и исходный фрагмент кода:

  >>> t1 = Температура ()
>>> t2 = Температура ()
>>> t1.celsius
0,0
>>> t1.celsius = 1.0
>>> t2.celsius
1.0
>>> del t1.celsius
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
AttributeError: невозможно удалить атрибут
>>> t1.celsius = '0x02'
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
  Файл "", строка 8, в градусах Цельсия
ValueError: недопустимый литерал для float (): 0x02
  

Заключение

Мы рассмотрели атрибуты, которые определяют дескрипторы, разницу между дескрипторами данных и не-данных, встроенные объекты, которые их используют, и конкретные вопросы об использовании.

Итак, как бы вы использовали пример вопроса? Надеюсь, ты не будешь. Я надеюсь, что вы начнете с моего первого предложения (простой атрибут класса) и перейдете ко второму предложению (декоратор свойств), если сочтете это необходимым.

Несбалансированная классификация | Обработка несбалансированных данных с использованием Python

Обзор

• Ознакомьтесь с классовым дисбалансом
• Понимать различные методы лечения несбалансированных классов, таких как:
  • Случайная недостаточная выборка
  • Случайная передискретизация
  • NearMiss
• Вы можете проверить реализацию кода в моем репозитории GitHub здесь

Введение

Когда наблюдение в одном классе выше, чем наблюдение в других классах, существует дисбаланс классов.Пример: для обнаружения мошеннических транзакций по кредитной карте. Как вы можете видеть на графике ниже, количество мошеннических транзакций составляет около 400, по сравнению с не мошенническими транзакциями - около

.

Несбалансированность классов - распространенная проблема в машинном обучении, особенно в задачах классификации. Данные о дисбалансе могут значительно снизить точность нашей модели.

Классовый дисбаланс появляется во многих доменах, в том числе:

• Обнаружение мошенничества
• Фильтрация спама
• Скрининг заболеваний
• Отток подписок SaaS
• Переходы по рекламе

Проблема с дисбалансом классов

Большинство алгоритмов машинного обучения работают лучше всего, когда количество образцов в каждом классе примерно одинаково.Это связано с тем, что большинство алгоритмов предназначены для максимального повышения точности и уменьшения количества ошибок.

Однако, если данные установлены в дисбалансе, то в таких случаях вы получаете довольно высокую точность, просто предсказывая класс большинства , но вы не можете уловить класс меньшинства , который чаще всего является точкой создания модели. на первом месте.

Пример обнаружения мошенничества с кредитными картами

Допустим, у нас есть набор данных по компаниям, выпускающим кредитные карты, из которых мы должны выяснить, была ли транзакция по кредитной карте мошеннической или нет.

Но вот загвоздка ... мошеннические транзакции относительно редки, только 6% транзакций являются мошенническими.

Теперь, еще до того, как вы начнете, вы понимаете, как решить эту проблему? Представьте, что вы вообще не потрудились обучить модель. Вместо этого, что, если бы вы просто написали одну строку кода, которая всегда предсказывает «отсутствие мошеннических транзакций»

 def транзакция (transaction_data):
    вернуть «Нет мошеннической транзакции» 

Ну, угадайте, что? Ваше «решение» будет иметь точность 94%!

К сожалению, такая точность обманчива.

• Все эти не мошеннических транзакций , у вас будет стопроцентная точность.
• Те транзакции, которые являются мошенническими, , у вас будет 0% точность.
• Ваша общая точность будет высокой просто потому, что большая часть транзакций не является мошеннической (а не потому, что ваша модель хороша).

Это явно проблема, потому что многие алгоритмы машинного обучения предназначены для максимальной общей точности. В этой статье мы увидим различные методы обработки несбалансированных данных.

Данные

Мы будем использовать набор данных обнаружения мошенничества с кредитными картами для этой статьи, вы можете найти набор данных здесь.

После загрузки данных отобразится первая пятистрочная строка набора данных.

 # проверяем, что целевая переменная является мошеннической, а не мошенническими данными транзакции ['Class']. Value_counts () # 0 -> non-fraudulent
# 1 -> мошеннический 

 # визуализировать целевую переменную
g = sns.countplot (данные ['Класс'])
грамм.set_xticklabels (['Not Fraud', 'Fraud'])
plt.show () 

Вы можете ясно видеть, что существует огромная разница между наборами данных. 9000 не мошеннических транзакций и 492 мошеннических.

Метрическая ловушка

Одна из основных проблем, с которыми сталкиваются новые пользователи-разработчики при работе с несбалансированными наборами данных, связана с метриками, используемыми для оценки их модели. Использование более простых показателей, таких как показатель точности , может ввести в заблуждение. В наборе данных с сильно несбалансированными классами классификатор всегда будет «предсказывать» наиболее распространенный класс без выполнения какого-либо анализа функций, и он будет иметь высокий уровень точности, очевидно, неправильный.

Давайте проведем этот эксперимент, используя простой XGBClassifier и не занимаясь разработкой функций:

  # import linrary 
из xgboost импортировать XGBClassifier

xgb_model = XGBClassifier (). fit (x_train, y_train)

  # прогноз 
xgb_y_predict = xgb_model.predict (x_test)

  # оценка точности 
xgb_score = оценка_точности (xgb_y_predict, y_test)

print ('Оценка точности:', xbg_score)  ВЫВОД 
Оценка точности: 0.992 

Мы видим точность 99%, мы получаем очень высокую точность, потому что он предсказывает в основном класс большинства , который равен 0 (не мошеннический).

Метод передискретизации

Широко распространенный метод работы с сильно несбалансированными наборами данных называется повторной выборкой. Он состоит из удаления образцов из класса большинства (недостаточная выборка) и / или добавления дополнительных примеров из класса меньшинства (избыточная выборка).

Несмотря на преимущество уравновешивающих занятий, у этих техник есть и свои слабые стороны (нет бесплатного обеда).

Простейшая реализация передискретизации состоит в дублировании случайных записей из класса меньшинства, что может вызвать перелов.

В с недостаточной выборкой самый простой метод включает удаление случайных записей из основного класса, что может вызвать потерю информации.

Давайте реализуем это на примере обнаружения мошенничества с кредитными картами.

Начнем с разделения класса, равного 0, и класса 1.

  # количество классов 
class_count_0, class_count_1 = данные ['Класс'].value_counts ()

  # Отдельный класс 
class_0 = data [данные ['Class'] == 0]
class_1 = data [data ['Class'] == 1]  # распечатать форму класса 
print ('класс 0:', class_0.shape)
print ('класс 1:', class_1.shape 

1. Случайная недостаточная выборка

Недостаточная выборка может быть определена как , удаляющая некоторые наблюдения класса большинства . Это делается до тех пор, пока класс большинства и меньшинства не будет сбалансирован.

Недостаточная выборка может быть хорошим выбором, когда у вас есть тонна данных - подумайте о миллионах строк.Но недостатком недостаточной выборки является то, что мы удаляем информацию, которая может быть ценной.

 class_0_under = class_0.sample (class_count_1)

test_under = pd.concat ([class_0_under, class_1], axis = 0)

print ("total class of 1 and0:", test_under ['Class']. value_counts ()) # построить счетчик после недостаточной выборки
test_under ['Class']. value_counts (). plot (kind = 'bar', title = 'count (target)') 

2. Случайная передискретизация

Передискретизация может быть определена как добавление дополнительных копий к классу меньшинства.Передискретизация может быть хорошим выбором, когда у вас нет большого количества данных для работы.

Недостаток, который следует учитывать при недостаточной выборке, заключается в том, что это может привести к переобучению и плохому обобщению вашего набора тестов.

 class_1_over = class_1.sample (class_count_0, replace = True)

test_over = pd.concat ([class_1_over, class_0], axis = 0)

print ("total class of 1 and 0:", test_under ['Class']. value_counts ()) # построить счетчик после недостаточной выборки
test_over ['Класс']. value_counts ().plot (kind = 'bar', title = 'count (target)') 

Баланс данных с помощью модуля Python для несбалансированного обучения

В научной литературе был предложен ряд более сложных методов повторной выборки.

Например, мы можем кластеризовать записи большинства классов и выполнять недостаточную выборку, удаляя записи из каждого кластера, таким образом стремясь сохранить информацию. При избыточной выборке вместо создания точных копий записей класса меньшинства мы можем внести в эти копии небольшие вариации, создавая более разнообразные синтетические выборки.

Давайте применим некоторые из этих методов передискретизации , используя библиотеку Python imbalanced-learn. Он совместим с scikit-learn и является частью проектов scikit-learn-contrib.

 импортный имблеарн 

3. Случайная заниженная выборка с помощью imblearn

RandomUnderSampler - это быстрый и простой способ сбалансировать данные путем случайного выбора подмножества данных для целевых классов. Выполните недостаточную выборку большинства классов путем случайного отбора образцов с заменой или без нее.

  # импорт библиотеки 
из imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

rus = RandomUnderSampler (random_state = 42, replace =  True ) # подходящий предиктор и целевая переменная
x_rus, y_rus = rus.fit_resample (x, y)

print ('исходная форма набора данных:', Счетчик (y))
print ('Пересчитать фигуру набора данных', Счетчик (y_rus)) 

4. Случайная избыточная выборка с помощью imblearn

Одним из способов борьбы с дисбалансом данных является создание новых выборок в классах меньшинства.Самая наивная стратегия - генерировать новые выборки путем случайной выборки с заменой имеющихся в настоящее время выборок. Такую схему предлагает RandomOverSampler .

  # импорт библиотеки 
из imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

ros = RandomOverSampler (random_state = 42)

# предиктор соответствия и целевая переменная x_ros, y_ros = ros.fit_resample (x, y)

print ('Исходная форма набора данных', Счетчик (y))
print ('Пересчитать фигуру набора данных', Счетчик (y_ros)) 

5.Недостаточная выборка: Томек линки

Ссылки Tomek - это пары очень близких экземпляров, но противоположных классов. Удаление экземпляров большинства классов каждой пары увеличивает пространство между двумя классами, облегчая процесс классификации.

Ссылка Томека существует, если два образца являются ближайшими соседями друг друга

В приведенном ниже коде мы будем использовать ratio = 'most' для повторной выборки класса большинства.

  # импорт библиотеки 
от imblearn.under_sampling import TomekLinks

tl = RandomOverSampler (sampling_strategy = 'большинство')

# подходящий предиктор и целевая переменная
x_tl, y_tl = ros.fit_resample (x, y)

print ('Исходная форма набора данных', Счетчик (y))
print ('Пересчитать фигуру набора данных', Счетчик (y_ros)) 

6. Техника передискретизации синтетических меньшинств (SMOTE)

Этот метод генерирует синтетические данные для класса меньшинства.

SMOTE (метод синтетической передискретизации меньшинства) работает путем случайного выбора точки из класса меньшинства и вычисления k-ближайших соседей для этой точки. синтетических точек добавляются между выбранной точкой и ее соседями.

Алгоритм SMOTE работает в 4 простых шага:

1. Выберите класс меньшинства в качестве входного вектора
2. Найдите k ближайших соседей ( k_neighbors указано в качестве аргумента в функции SMOTE () )
3. Выберите одного из этих соседей и поместите синтетическую точку в любом месте линии, соединяющей рассматриваемую точку и ее выбранный сосед
4. Повторяйте шаги до тех пор, пока данные не будут сбалансированы

  # import library 
от imblearn.over_sampling импорт SMOTE

Smote = SMOTE ()

# подходящий предиктор и целевая переменная
x_smote, y_smote = smote.fit_resample (x, y)

print ('Исходная форма набора данных', Счетчик (y))
print ('Пересчитать фигуру набора данных', Счетчик (y_ros)) 

7. NearMiss

NearMiss - это метод неполной выборки. Вместо повторной выборки класса меньшинства с использованием расстояния это сделает класс большинства равным классу меньшинства.

 от imblearn.under_sampling импорт NearMiss

nm = NearMiss ()

x_nm, y_nm = нм.fit_resample (x, y)

print ('Исходная форма набора данных:', Счетчик (y))
print ('Переделать выборку формы набора данных:', Counter (y_nm)) 

8. Измените показатель производительности

Точность - не лучший показатель для использования при оценке несбалансированных наборов данных, поскольку он может вводить в заблуждение.

Метрики, которые могут обеспечить лучшее понимание:

• Матрица неточностей: таблица, показывающая правильные прогнозы и типы неверных прогнозов.
• Точность: количество истинных положительных результатов, деленное на все положительные прогнозы. Точность также называется положительной прогностической ценностью. Это показатель точности классификатора. Низкая точность указывает на большое количество ложных срабатываний.
• Напомним: количество истинных положительных результатов, деленное на количество положительных значений в тестовых данных. Отзыв также называется чувствительностью или истинно положительной оценкой. Это показатель полноты классификатора. Низкий уровень отзыва указывает на большое количество ложноотрицательных результатов.
• F1: Оценка: средневзвешенное значение точности и отзывчивости.
• Площадь под кривой ROC (AUROC): AUROC представляет вероятность того, что ваша модель различает наблюдения двух классов.
  Другими словами, если вы случайным образом выберете одно наблюдение из каждого класса, какова вероятность того, что ваша модель сможет правильно их «ранжировать»?

9. Наказывать алгоритмы (обучение с учетом затрат)

Следующая тактика - использовать алгоритмы обучения со штрафными санкциями, которые увеличивают стоимость ошибок классификации для класса меньшинства.

Популярным алгоритмом для этой техники является Penalized-SVM.

Во время обучения мы можем использовать аргумент class_weight = ’сбалансированный’ , чтобы наказывать ошибки класса меньшинства на сумму, пропорциональную тому, насколько он недопредставлен.

Мы также хотим включить аргумент вероятность = Истина , если мы хотим включить оценки вероятности для алгоритмов SVM.

Давайте обучим модель с использованием Penalized-SVM на исходном несбалансированном наборе данных:

  # загрузить библиотеку 
из склеарна.svm import SVC

  # мы можем добавить class_weight = 'balance', чтобы добавить ошибку панализации 
svc_model = SVC (class_weight = 'сбалансированный', вероятность =  Истинно )

svc_model.fit (x_train, y_train)

svc_predict = svc_model.predict (x_test)  # проверка производительности 
print ('Оценка ROCAUC:', roc_auc_score (y_test, svc_predict))
print ('Оценка точности:', precision_score (y_test, svc_predict))
print ('Оценка F1:', f1_score (y_test, svc_predict)) 

10.Изменить алгоритм

Хотя в каждой задаче машинного обучения рекомендуется пробовать различные алгоритмы, это может быть особенно полезно для несбалансированных наборов данных.

Деревья решений часто хорошо работают с несбалансированными данными. В современном машинном обучении ансамбли деревьев (случайные леса, деревья с градиентным усилением и т. Д.) Почти всегда превосходят отдельные деревья решений, поэтому мы сразу перейдем к ним:

Алгоритм на основе дерева работает путем изучения иерархии вопросов if / else.Это может заставить обращаться к обоим классам.

  # загрузить библиотеку 
из sklearn.ensemble импортировать RandomForestClassifier

rfc = RandomForestClassifier ()

  # соответствует прогнозирующему и целевому 
rfc.fit (x_train, y_train)

  # прогноз 
rfc_predict = rfc.predict (x_test)  # проверить производительность 
print ('Оценка ROCAUC:', roc_auc_score (y_test, rfc_predict))
print ('Оценка точности:', precision_score (y_test, rfc_predict))
print ('Оценка F1:', f1_score (y_test, rfc_predict)) 

Преимущества и недостатки недостаточной выборки

• Это может помочь уменьшить время выполнения и проблемы с хранением за счет уменьшения количества выборок обучающих данных, когда набор обучающих данных огромен.

• Он может отбросить потенциально полезную информацию, которая может быть важной для построения классификаторов правил.
• Выборка, отобранная путем случайной неполной выборки, может быть предвзятой. И это не будет точным представлением о населении. Таким образом, результаты не соответствуют фактическому набору тестовых данных.

Преимущества и недостатки передискретизации

• В отличие от недостаточной выборки, этот метод не приводит к потере информации.
• Лучше по результатам выборки

• Это увеличивает вероятность переобучения, поскольку воспроизводит события класса меньшинства.

Вы можете проверить реализацию кода в моем репозитории GitHub здесь.

Список литературы

1. https://elitedatascience.com/imbalanced-classes
2. https://towardsdatascience.com/methods-for-dealing-with-imbalanced-data-5b761be45a18

bkkothari2255 / Programming_In_Java_NPTEL: Этот сайт предназначен для обмена решением по программированию и заданию викторин, данным во время программирования на java проф.Дебасис Саманта на NPTEL.

Перейти к неделе

неделя 1 2 неделя 3 неделя 4 неделя 5 неделя 6 неделя 7 неделя 8 неделя 9 неделя 10 неделя 11 неделя 12 неделя

Java, неделя 1: Q1 Чтобы найти периметр и площадь круга с учетом значения радиуса.

Java Week 1: Q2 Чтобы найти наибольшее из трех чисел x, y и z.

Java Week 1: Q3. Рассмотрим первые n четных чисел, начиная с нуля (0), и вычислим сумму всех чисел, делящихся на 3 от 0 до n. Выведите сумму.

Java Week 1: Q4 Чтобы проверить, является ли номер числом Армстронга или нет.

Java Week 1: Q5 Чтобы помочь Раму, найдите наивысшую и среднюю оценку, полученную им по количеству "s" предметов.

Java Week 2: Q1 Чтобы вызвать метод print () в классе Student, следуя концепции внутреннего класса.

Java Week 2: Q2 Сначала вызвать метод print () класса Student, а затем вызвать метод print () класса School.

Java Week 2: Q3 Чтобы вызвать метод print () класса Question, создав метод с именем «studentMethod ()».

Java Week 2: Q4 Сначала вызвать конструктор по умолчанию, а затем любой другой конструктор в классе Answer.

Java Week 2: Q5 Отладка программы, предназначенной для печати «NPTEL JAVA».

Java Week 3: Q1 К генерации чисел Фибоначчи.

Java Week 3: Q2 Определите класс Point с двумя полями x и y, каждое из которых имеет тип double. Кроме того, определите расстояние метода (Point p1, Point p2), чтобы вычислить расстояние между точками p1 и p2 и вернуть значение в формате double.Заполните фрагмент кода, указанный ниже. Используйте Math.sqrt (), чтобы вычислить квадратный корень.

Java Week 3: Q3 Класс Shape определяется с двумя конструкторами перегрузки в нем. Частично определен другой класс Test1, который наследует класс Shape. Класс Test1 должен включать два конструктора перегрузки в зависимости от того, какой экземпляр объекта показан в методе main (). Вы должны определить конструкторы, используя конструкторы суперкласса. Кроме того, переопределите метод calculate () в Test1, чтобы вычислить объем Shape.

Java Week 3: Q4 Эта программа для выполнения вызова статических и нестатических методов. Приведен частичный код, определяющий два метода, а именно sum () и multiply (). Вы должны вызвать эти методы, чтобы найти сумму и произведение двух чисел.

Java Week 3: Q5 Чтобы поменять местами два номера с помощью вызова по объектной ссылке.

Java Week 4: Q1 Для успешного выполнения следующей программы. Вы должны импортировать правильный пакет (ы) и / или класс (ы) для завершения кода.

Java Week 4: Q2 Для печати текущего года.

Java Week 4: Q3 Программа в этом задании пытается напечатать следующий вывод:

  ----------------- ВЫХОД -------------------
 Это большой
 Это средний
 Это маленький
 Это очень большой
------------------------------------------
  

Java Week 4: Q4 Для вызова метода по умолчанию в интерфейсе First и Second.

Java Week 4: Q5 Для печати следующего вывода.

  ----------------- ВЫХОД --------------
Круг: это Shape1
Круг: это Shape2
-------------------------------------
  

Java, неделя 5: 1 квартал Номер интерфейса определяется в следующей программе.Вы должны объявить класс A, который будет реализовывать интерфейс Number. Обратите внимание, что метод findSqr (n) вернет квадрат числа n.

Java, неделя 5: второй квартал Эта программа должна найти НОД (наибольший общий делитель) двух целых чисел, написав рекурсивную функцию findGCD (n1, n2). Ваша функция должна возвращать -1, если аргумент (ы) отличен от положительного числа.

Java, неделя 5: третий квартал Завершите сегмент кода, чтобы перехватить ArithmeticException в следующем, если есть. При возникновении такого исключения ваша программа должна вывести «Обнаружено исключение: деление на ноль.Если такого исключения нет, он напечатает результат операции деления на двух целочисленных значениях.

Java, неделя 5: четвертый квартал В следующей программе инициализируется массив целочисленных данных. Если во время инициализации пользователь вводит значение, отличное от целочисленного, то возникает исключение InputMismatchException. При возникновении такого исключения ваша программа должна напечатать «Вы ввели неверные данные». Если такого исключения нет, он напечатает общую сумму массива.

Java, неделя 5: 5-й квартал В следующей программе может быть несколько исключений.Вы должны завершить код, используя только один блок try-catch для обработки всех возможных исключений.

Например, если пользовательский ввод равен 1, то он вызовет и перехватит «java.lang.NullPointerException».

Java, неделя 6: 1 квартал Завершите сегмент кода, чтобы напечатать следующее, используя концепцию расширения класса Thread в Java:

  ----------------- ВЫХОД -------------------
Тема запущена.
  

Java, неделя 6: второй квартал В следующей программе класс потока ThreadRun создается с использованием интерфейса Runnable, который печатает «Thread using Runnable interface».Завершите основной класс, чтобы создать объект потока класса ThreadRun и запустить поток,

Java, неделя 6: третий квартал Дается часть программы Java, которая может быть завершена разными способами, например, с использованием концепции потока и т. Д. Следуйте приведенному коду и завершите программу так, чтобы ваша программа печатала сообщение «NPTEL Java». Ваша программа должна использовать данный интерфейс / класс.

Java, неделя 6: четвертый квартал Выполнение двух и более потоков происходит в случайном порядке. Ключевое слово synchronized в Java используется для управления выполнением потока в строгой последовательности.В дальнейшем ожидается, что программа напечатает некоторые числа. Выполните необходимое использование ключевого слова synchronized, чтобы программа распечатала результат в следующем порядке:

  ----------------- ВЫХОД -------------------
5
10
15
20
25
100
200
300
400
500
  

Java, неделя 6: 5-й квартал Добавьте необходимые коды, чтобы напечатать следующее:

  ----------------- ВЫХОД -------------------
Название потока 't': Thread-0
Новое название потока 't': NPTEL
Тема запущена.
  

Java Week 7: Q1 Заполните следующий фрагмент кода, чтобы прочитать три целых значения с клавиатуры и найти сумму значений.Объявите переменную sum типа int и сохраните в ней результат.

Java Week 7: Q2 Завершите сегмент кода, чтобы перехватить следующее исключение, если оно есть. При возникновении такого исключения ваша программа должна напечатать «Пожалуйста, введите действительные данные». Если такого исключения нет, она напечатает «квадрат числа».

Java Week 7: Q3 Инициализируется массив байтовых символов. Вы должны ввести индексное значение «n». В соответствии с индексом ваша программа напечатает байт и соответствующее ему значение char.Завершите сегмент кода, чтобы перехватить исключение в следующих случаях, если таковые имеются. При возникновении такого исключения ваша программа должна вывести «исключение происходит». Если такого исключения нет, она распечатает требуемый вывод.

Java Week 7: Q4 Следующая программа считывает строку с клавиатуры и сохраняется в строковой переменной «s1». Вы должны завершить программу так, чтобы она выводила количество гласных в s1. Если в ваших входных данных нет гласных, будет напечатано «0».

Java Week 7: Q5 Строка «s1» уже инициализирована. Вы должны прочитать индекс «n» с клавиатуры. Завершите сегмент кода, чтобы перехватить исключение в следующих случаях, если таковые имеются. При возникновении такого исключения ваша программа должна вывести «исключение происходит». Если такого исключения нет, ваша программа должна заменить символ «a» на значение индекса «n» для «s1», тогда она будет печатать модифицированная строка.

Java Week 8: Q1 Напишите программу, которая распечатает пирамиду «» высотой «n» и количество «» в пирамиде.

  Например:

ввод: 5
выход:

        *
      * * *
    * * * * *
  * * * * * * *
* * * * * * * * *
25
  

Java Week 8: Q2 Напишите программу, которая будет печатать паскаль-пирамиду из «*» высотой «l».

  Например:

ввод: 8

выход :
       *
      * *
     * * *
    * * * *
   * * * * *
  * * * * * *
 * * * * * * *
* * * * * * * *
  

Java Week 8: Q3 Напишите программу, которая будет печатать пирамиду "чисел" высоты "n" и выводить сумму всех чисел в пирамиде.

  Например:

ввод: 5

выход:

        1
      1 2 3
    1 2 3 4 5
  1 2 3 4 5 6 7
1 2 3 4 5 6 7 8 9
95
  

Java Week 8: Q4 Напишите программу для печати симметричного треугольника Паскаля "*" высотой "l" нечетной длины. Если ввод «l» четный, ваша программа напечатает «Неверный номер строки».

  Например:

ввод: 5

выход:
  *
 * *
* * *
 * *
  *
  
ввод: 6

выход:

Неверный номер строки
  

Java Week 8: Q5 Напишите программу для отображения любой цифры (n) от 0 до 9 с использованием «7-сегментного дисплея».

 
Например:

ввод: 5

выход :
 _
| _
 _ |


ввод: 4

выход :

| _ |
  |

  

Java Week 9: Q1 Завершите код, чтобы разработать БАЗОВЫЙ КАЛЬКУЛЯТОР, который может выполнять такие операции, как сложение, вычитание, умножение и деление.

  Внимательно обратите внимание на следующие моменты:
1. Используйте только двойной тип данных для хранения вычисленных числовых значений.
2. Предположим, что ввод имеет целочисленный тип данных.
3. Результат должен быть округлен с помощью метода Math.round ().
4. Позаботьтесь о пробелах во время форматирования вывода (например,g., по одному пробелу до и после =).
5. Калькулятор должен выполнять необходимые операции как минимум с двумя операндами, как показано в следующем примере:

Вход:
5 + 6

Выход:
5 + 6 = 11
  

Java Week 9: Q2 Завершите код для разработки РАСШИРЕННОГО КАЛЬКУЛЯТОРА, который имитирует все функции калькулятора с графическим интерфейсом пользователя, как показано на рисунке.

  Внимательно обратите внимание на следующие моменты:
1. Используйте только двойной тип данных для хранения всех числовых значений.2. Каждая кнопка на калькуляторе должна управляться путем ввода символов от «a» до «p».
3. Чтобы вычислить 25-6, пользователь должен ввести fjhkc (где f для 2, j для 5, h для «-», k для 6 и c для «=»).
3. Вы можете использовать уже определенную функцию gui_map (char).
4. Без '=' операции не будут давать вывода, как показано в примерах Input_2 и Output_2 ниже.
5. Калькулятор должен уметь выполнять необходимые операции с двумя операндами, как показано в следующем примере:

Input_1:
klgc

Выход_1:
18.0

Вход_2:
кг

Выход_2:
  

Java Week 9: Q3 Завершите код, чтобы выполнить поворот на 45 градусов против часовой стрелки относительно центра 2D-массива 5 × 5, как показано ниже:

  ВХОД:
              00100
              00100
              11111
              00100
              00100

ВЫХОД:

              10001
              01010
              00100
              01010
              10001

Внимательно обратите внимание на следующие моменты:
1. Здесь вместо 0 и 1 можно указать любой символ.2. Размер входного и выходного массива должен быть размером 5 × 5 и ничего больше.
  

Java Week 9: Q4 Необходимо разработать программу, которая может зеркально отражать любой массив 2D-символов 5 × 5 в его параллельном отражении. Напишите подходящий код для достижения этого преобразования, как показано ниже:

  ВХОД: ВЫХОД:
               OOXOO OOXOO
               OOXOO OOXOO
               XXXOO OOXXX
               ООООО ООООО
               XOABC CBAOX

Внимательно обратите внимание на следующие моменты:
1.Здесь вместо X и O может присутствовать любой символ.
2. Размер входного и выходного массива должен быть размером 5 × 5 и ничего больше.
3. Должно выполняться только параллельное отражение, т.е. ABC || CBA.
  

Java Week 9: Q5 Напишите подходящий код для разработки двумерного массива триггеров с размером 5 × 5, который заменяет все входные элементы значениями 0 на 1 и 1 на 0. Пример показан ниже:

  ВХОД:
               00001
               00001
               00001
               00001
               00001

ВЫХОД:

               11110
               11110
               11110
               11110
               11110

Внимательно обратите внимание на следующие моменты:
1.Здесь ввод должен содержать только 0 и 1.
2. Размер входного и выходного массива должен быть 5 × 5.
3. Триггер: Если 0, то 1 и наоборот.
  

Java Week 10: Q1 Для правильной работы следующего кода требуется некоторый пакет. Напишите соответствующий код для импорта необходимых пакетов, чтобы программа могла успешно скомпилироваться и выполнить.

Java Week 10: Q2 Напишите коды JDBC, необходимые для создания интерфейса подключения, используя класс DriverManager и переменную DB_URL.Проверьте, успешно ли установлено соединение, используя метод isAlive (timeout) для генерации вывода, который является либо «истинным», либо «ложным».

  Внимательно обратите внимание на следующие моменты:
1. Назовите объект подключения только «conn».
2. Используйте значение тайм-аута как 1.
  

Java Week 10: Q3 Из-за некоторых ошибок в приведенном ниже коде код не скомпилирован / не исполняется. Измените и отладьте код JDBC, чтобы он успешно выполнялся.

Java Week 10: Q4 Завершите сегмент кода, чтобы создать новую таблицу с именем «PLAYERS» в базе данных SQL, используя следующую информацию.

Java Week 10: Q5 Завершите сегмент кода, чтобы переименовать уже созданную таблицу с именем «PLAYERS» в «SPORTS».

Java Week 11: Q1 Завершите сегмент кода, чтобы вставить следующие данные, используя подготовленный оператор в существующей таблице «PLAYERS».

Java Week 11: Q2 Напишите требуемый код для обновления следующих данных в таблице «ИГРОКИ».

Java Week 11: Q3 Напишите соответствующий код, чтобы удалить следующие данные в таблице «ИГРОКИ».

Java Week 11: Q4 Выполните следующую программу, чтобы вычислить средний возраст игроков в таблице «ИГРОКИ».

Структура таблицы «ИГРОКИ» приведена ниже:

Java Week 11: Q5 Завершите сегмент кода, чтобы удалить таблицу с именем «PLAYERS».

Java Week 12: Q1 Завершите код, чтобы разработать расширенную версию РАСШИРЕННОГО КАЛЬКУЛЯТОРА с добавленными специальными функциями, которые имитируют все функции калькулятора графического интерфейса, как показано на рисунке.

  Внимательно обратите внимание на следующие моменты:
1. Используйте только двойной тип данных для хранения всех числовых значений.
2. Каждая кнопка на калькуляторе должна управляться путем ввода символов от «a» до «t».
3. Вы можете использовать уже определенную функцию gui_map (char).
4. Используйте предопределенные методы из java.lang.Math, где это возможно.
5. Без '=' бинарные операции не будут давать вывода, как показано в примерах Input_3 и Output_3 ниже.
5. Калькулятор должен уметь выполнять необходимые операции с одним или двумя операндами, как показано в следующем примере:

Input_1:
охид

Выход_1:
100,0

Вход_2:
я

Выход_2:
2.0

Вход_3:
оки

Выход_3:

  

Java Week 12: Q2 Приведен частичный фрагмент кода. Объект класса URL создается в блоке try. Вы должны написать соответствующий метод () для вывода имени протокола и имени хоста из заданной строки URL.

  Например:
https://www.xyz.com:1080/index.htm

протокол: // хост: порт / имя файла
  

Java Week 12: Q3 Напишите программу для создания записи, принимая входные данные, используя класс Scanner как имя как строку, фамилию как строку, номер прокрутки как целое число, пометку subject1 как float, subject2 как float. Ваша программа должна печатать в формате

  "Название ролика средний".
No related posts.