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第5章 字典 本章教学目标：理解字典元素结构；熟练掌握字典方法get()的用法；熟练掌握字典方法update()的用法；熟练掌握字典元素增加与修改的方法；熟练掌握字典方法values()的用法；理解字典方法keys()、items()返回值与集合之间的运算；熟练掌握删除字典元素的方法。5.1 字典概念与常用方法、教学内容：创建字典，字典对象的常用方法。教学重点：字典中“键”必须是可哈希对象且不重复。习题：1、2、3、4、55.2 字典创建与删除教学内容：使用大括号创建字典，使用dict类的不同的形式创建字典。习题：85.3 字典元素访问教学内容：下标访问，get()方法。教学重点：使用字典对象的get()方法获取元素的“值”。习题：6、10、11、125.4 字典元素添加与修改教学内容：为字典添加元素，修改元素的“值”。教学重点：使用下标为字典赋值的语句的两种含义。习题：7、95.5 字典元素删除教学内容：使用字典方法pop()、popitem()、clear()以及关键字del删除元素。习题：13、14实验项目3：电影打分与推荐 -
给学Python同学的建议----如何学好Python 学好Python或任何编程语言需要一定的时间、耐心和方法。以下是一些建议，可帮助你更好地学习和掌握Python编程：入门学习 ：开始学习基本的Python语法、变量、数据类型和基本操作符。理解Python的基础是建立强大编程技能的基石。 编程环境 ：安装Python解释器和一个集成开发环境（IDE），如PyCharm、Visual Studio Code、 Jupyter Notebook 等。这将帮助你编写、测试和调试代码。 练习编写代码 ：学习编程最重要的部分是不断地编写代码。解决小问题、挑战和项目，以巩固你的知识。学习基本概念：理解编程的基本概念，如变量、条件语句、循环、函数和数据结构。这些概念是通用的，适用于几乎所有编程语言。Python标准库：学习Python标准库，其中包含了大量有用的模块和函数，可帮助你解决各种任务，从文件处理到网络编程。 深入学习 ：学习Python的高级特性，如面向对象编程、异常处理、多线程和多进程编程。这些特性可以提高你的编程能力。编写项目：开发自己的项目是学习Python的最佳方式。从小型应用程序开始，逐渐扩大范围和复杂性。在线资源：利用在线教程、文档、编程社区和学习平台（如Coursera、edX、Udemy）来获取额外的学习材料。 参与社区 ：参与Python社区，提问问题、回答问题，分享你的知识和项目。这有助于与其他程序员互动，并学到更多。阅读和理解代码：阅读其他人的Python代码，尤其是开源项目。这有助于你理解最佳实践和不同编码风格。持之以恒：学习编程需要时间和耐心。不要气馁，解决问题时可能会遇到挫折，但坚持下去，你会取得进步。 更新知识 ：Python社区和语言本身不断发展。因此，保持学习和了解最新的Python版本和最佳实践非常重要。最重要的是，实践和坚持不懈是学好Python的关键。编写代码是学习编程的最佳方式，因此不断地挑战自己，构建项目，并寻求反馈以改进你的技能。
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Python岗位面试建议问题 1、 Python代码实现对Data(aizhengke_good.csv)进行训练集和测试集的划分，为后续的模型构建提供训练数据和测试数据；并对数据集进行降维，以适当减少数据的特征维度。 （附Data： aizhengke_good.csv）2、 Python代码实现构建基于DATA(aizhengke_good.csv)的k-Means聚类模型(提示：对竞标比率，连续竞标，竞标者特征三个数据进行聚类)，并对模型进行评价，确定最优聚类数目。3、 Python代码实现构建基于DATA(aizhengke_good.csv)的SVM模型。通过完成的模型判断测试机的竞标行为类别，并对模型性能进行评价。Data下载地址 提取码：6gbq
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如何在1分钟内黑掉任何网站！绝密分享！ 黑客教程：如何黑网站；如果攻击别人电脑；如何破解别人密码！！！ 一些黑客惯用手段 包学包会 特别提醒：百度是黑不了的，不要试。教程一：如何黑网站 方法一： 第一步： 打开IE5.5以上版本，或FireFox1.5以上版本，并且输入目标网址，打开需要被黑的论坛。 第二步： 取一定浓度黑色墨汁少许，口含，将嘴对准你的屏幕正中，喷！！！ 第三步： 抬眼看：黑了！！！它黑了！！！ 方法二： 第一步： 打开IE5.5以上版本，或FireFox1.5以上版本，并且输入目标网址，打开需要被黑的论坛。 第二步： 找到显示器开关，伸出食指，将食指对准显示器开关按钮，按！！！ 第三步： 抬眼看：黑了！！！它黑了！！! 方法三： 第一步： 打开IE5.5以上版本，或FireFox1.5以上版本，并且输入目标网址，打开需要被黑的论坛。 第二步： 找到机箱电源插座，伸出右手，将右手对准插座，拔！！！ 第三步： 抬眼看：黑了！！！它黑了！！！ 方法四： 第一步： 打开IE5.5以上版本，或FireFox1.5以上版本，并且输入目标网址，打开需要被黑的论坛。 第二步： 取一定大小砖块或金属等硬物，对准你的屏幕正中，扔！！！ 第三步： 抬眼看：黑了！！！它黑了！！！ 教程二：如何黑别人电脑 步骤： 1.买一桶黑油漆和一把刷子 2.到别人家（走着去或坐车都可以） 3.把他家的电脑用刷子涂抹上黑油漆 好了！这样你就成功地黑了别人的电脑了！恭喜你！ 教程三：如何在别人电脑里留下后门和木马 1.到玩具店买一个木马，再到五金店买一个钻孔机 2.到别人家（走着去或坐车去都可以） 3.用钻孔机在他家电脑的机箱后面钻一个洞，把木马塞进去。 教程四：如何提升自己在对方网站里的权限 步骤： 1.发很多很多的贴子 2.给这个网站捐一些钱 3.申请做版主 好了！你终于提升了自己的权限了！恭喜你！ 教程五：如何得到别人的各种密码 步骤： 1.静态跟踪法： 去一个网吧，打扮成一棵树，站在上网者的身后偷看。 2.动态跟踪法： 到朋友家做客，站在他们的家人身后偷看。 （要求：记忆力和眼力必须好，严重反对豆眼和白痴学习此功法） 教程六：如何以穷举法破解别人邮箱密码 步骤： 1.随便输入一个邮箱密码 2.如不行，再输入第二个试试 3.如不行，再输入第三个试试 4.如不行，再输入第四个试试…… （耗费时间较多，强烈建议老年朋友勿练此功法） 教程七：如何令对方网络瘫痪 步骤： 1.把对方网站的网管和站长等所有人约到一个死胡同吃饭。 2.让你所有的弟兄都赶到那个死胡同，别忘了带上铁锤、木棍。 3.我估计见面以后对方的网站不是瘫痪，就是半瘫痪了。（有不明白的细节可以拨打110查询）
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Scikit-Learn 的建模学习 算法工程师是伴随着人工智能火起来的一个领域。听着名字似乎门槛很高。但是，得益于Python生态下的包共享机制，机器模型构建的过程其实已经变得非常简单了，很多听起来牛逼的算法，其实根本不需要自己实现，甚至都不需要知道这些算法的具体原理。你只需要两步就能构建起自己的机器学习模型：明确你需要解决的问题是什么类型，以及知道解决该类型问题所对应的算法。从skicit-learn中调用相应的算法构建模型即可。是的！在机器学习领域，如果你只是抱着体验机器学习的心态，实现起来就是这么简单。第一步很好解决常见的问题类型只有三种： 分类、回归、聚类 。而明确具体问题对应的类型也很简单。比如，如果你需要通过输入数据得到一个类别变量，那就是分类问题。分成两类就是二分类问题，分成两类以上就是多分类问题。常见的有：判别一个邮件是否是垃圾邮件、根据图片分辩图片里的是猫还是狗等等。如果你需要通过输入数据得到一个具体的连续数值，那就是回归问题。比如：预测某个区域的房价等。常用的分类和回归算法算法有：SVM (支持向量机) 、xgboost、, KNN、LR算法、SGD (随机梯度下降算法)、Bayes (贝叶斯估计)以及随机森林等。这些算法大多都既可以解分类问题，又可以解回归问题。如果你的数据集并没有对应的属性标签，你要做的，是发掘这组样本在空间的分布, 比如分析哪些样本靠的更近，哪些样本之间离得很远, 这就是属于聚类问题。常用的聚类算法有k-means算法。在本文中，我们主要解决第二步： 通过skicit-learn构建模型 。告诉你你一套让你简单到想笑的通用模型构建模板。只要scikit-learn实现的算法，都可以通过这种方式快速调用。牢记这三个万能模板，你就能轻松构建起自己的机器学习模型。预备工作 在介绍万能模板之前，为了能够更深刻地理解这三个模板，我们加载一个Iris（鸢尾花）数据集来作为应用万能模板的小例子，Iris数据集在前边的文章中已经提到过多次了，这里不再赘述。它是一个典型的 多分类问题 。加载步骤如下：1、加载数据集 因为原始的数据集中包含很多空值，而且类别特征用英文名表示各个花的名字，也需要我们转换成数字。在scikit-learn下的datasets子包里，也自带了一个Iris数据集，这个数据集和原始数据集的区别就是scikit-learn已经帮我们提前 处理好了空值 等问题，可以直接输入模型用来训练。所以为了方便起见，我们直接使用scikit-learn的数据集。加载方法如下：cfrom sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() x = data.data y = data.targetx值如下，可以看到scikit-learn把数据集经过去除空值处理放在了array里，所以x是一个（150,4）的数组，保存了150个数据的4个特征：array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2], [4.6, 3.1, 1.5, 0.2], [5. , 3.6, 1.4, 0.2], [5.4, 3.9, 1.7, 0.4], [4.6, 3.4, 1.4, 0.3], [5. , 3.4, 1.5, 0.2], [4.4, 2.9, 1.4, 0.2], [4.9, 3.1, 1.5, 0.1], [5.4, 3.7, 1.5, 0.2], [4.8, 3.4, 1.6, 0.2], [4.8, 3. , 1.4, 0.1], [4.3, 3. , 1.1, 0.1], …………y值如下，共有150行，其中0、1、2分别代表三类花：array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])2、数据集拆分 数据集拆分是为了验证模型在训练集和测试集是否过拟合，使用train_test_split的目的是保证从数据集中均匀拆分出测试集。这里，简单把10%的数据集拿出来用作测试集。from sklearn.model_selection import train_test_splittrain_x,test_x,train_y,test_y = train_test_split(x,y,test_size=0.1,random_state=0)模板V1.0版不同的算法只是改变了名字，以及模型的参数不同而已。有了这个万能模板，接下来就是简单的复制粘贴改名字了：而且在scikit-learn中，每个包的位置都是有规律的，比如：随机森林就是在集成学习文件夹下。模板1.0应用案例1、构建SVM分类模型通过查阅资料，我们知道svm算法在scikit-learn.svm.SVC下，所以：算法位置填入：svm算法名填入：SVC()模型名自己起，这里我们就叫svm_model套用模板得到程序如下：svm分类器from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score svm_model = SVC() svm_model.fit(train_x,train_y) pred1 = svm_model.predict(train_x) accuracy1 = accuracy_score(train_y,pred1) print('在训练集上的精确度: %.4f'%accuracy1) pred2 = svm_model.predict(test_x) accuracy2 = accuracy_score(test_y,pred2) print('在测试集上的精确度: %.4f'%accuracy2)输出：在训练集上的精确度: 0.9810在测试集上的精确度: 0.97782、构建LR分类模型同理，找到LR算法在sklearn.linear_model.LogisticRegression下，所以：算法位置填入：linear_model算法名填入：LogisticRegression模型名叫做：lr_model程序如下：套用模板得到程序如下：LogisticRegression分类器from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score #评分函数用精确度评估 lr_model = LogisticRegression() lr_model.fit(train_x,train_y) pred1 = lr_model.predict(train_x) accuracy1 = accuracy_score(train_y,pred1) print('在训练集上的精确度: %.4f'%accuracy1) pred2 = lr_model.predict(test_x) accuracy2 = accuracy_score(test_y,pred2) print('在测试集上的精确度: %.4f'%accuracy2)输出：在训练集上的精确度: 0.9429在测试集上的精确度: 0.88893、构建随机森林分类模型随机森林算法在sklearn.ensemble.RandomForestClassifier 下，好了，现在你应该可以自己写了，这个作为本文的一个小测试，欢迎在评论区写下你的答案。
