举个例子帮我丽姐rowsum函数

好的，Python中的`numpy`库中有一个`rowsum`函数可以对矩阵的每一行进行求和操作，代码如下：

import numpy as np

def rowsum(matrix):
    """
    对矩阵的每一行进行求和操作
    """
    return np.sum(matrix, axis=1)

其中，`matrix`为输入的矩阵，`axis=1`表示对每一行进行求和操作，返回值为一个一维数组，包含了每一行的和。

相关问题

请举几个开窗函数的例子

1. ROW_NUMBER()：返回结果集中每行的唯一标识符。
2. RANK()：为结果集中的每行分配排名，如果有相同值，则具有相同排名。
3. DENSE_RANK()：为结果集中的每行分配排名，如果有相同值，则具有相同排名，但没有间隙。
4. LEAD()：返回结果集中当前行后面第n个行的值。
5. LAG()：返回结果集中当前行前面第n个行的值。
6. SUM() OVER()：返回结果集中指定列的累计总和。
7. AVG() OVER()：返回结果集中指定列的平均值。
8. MAX() OVER()：返回结果集中指定列的最大值。
9. MIN() OVER()：返回结果集中指定列的最小值。

帮我写一个knn算法的python例子

### 回答1：
A：

以下是一个简单的knn算法的python实现:

import numpy as np
from collections import Counter

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        y_pred = []
        for row in X:
            distances = np.sqrt(np.sum((self.X_train - row) ** 2, axis=1))
            k_nearest = np.argsort(distances)[:self.k]
            k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_nearest]
            most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
            y_pred.append(most_common[0][0])
        return y_pred

其中，k值表示knn算法中的“k”即最近邻的数量，X表示训练数据的特征，y表示训练数据的标签。fit()函数接收X和y，将其存储在对象的属性self.X_train和self.y_train中。predict()函数则接收测试数据X，根据训练数据计算最近邻，并将最近邻的标签作为预测值。最后，这个类可以用于处理分类问题。

### 回答2：
当数据集给定以及k值确定时，K-Nearest Neighbors（KNN）算法是一种基本的分类算法。下面是一个使用Python编写的简单示例：

import numpy as np
from collections import Counter

# 计算欧氏距离
def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(y_pred)

    def _predict(self, x):
        # 计算距离
        distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        # 根据距离排序，并获取k个最近的样本
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        # 选取最常见的类别作为预测结果
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]
  
# 示例用法
X_train = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])
y_train = np.array(['red', 'red', 'blue', 'blue', 'red', 'blue'])

knn = KNN(k=3)
knn.fit(X_train, y_train)

X_test = np.array([[7, 9], [0, 2], [4, 3]])
y_pred = knn.predict(X_test)
print(y_pred)

在这个例子中，KNN算法首先定义了一个`euclidean_distance`函数来计算两个样本之间的欧氏距离。然后定义了一个`KNN`类，该类包含了`fit`和`predict`方法，`fit`方法用于接收训练数据集，`predict`方法用于对新的样本进行预测。`_predict`方法计算样本与训练数据集之间的距离，并找到k个最近邻的样本来进行预测。最后，给出了一个简单的示例，使用KNN算法对新的样本进行分类预测，并打印预测结果。

### 回答3：
当然可以！下面是一个基于K-最近邻算法的Python示例代码：

import numpy as np
from collections import Counter

def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

class KNN:

    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(y_pred)

    def _predict(self, x):
        distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

# 示例用法：
X_train = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])
y_train = np.array(['红', '红', '蓝', '蓝', '红', '蓝'])

knn = KNN(k=3)
knn.fit(X_train, y_train)

X_test = np.array([[3, 4], [5, 6], [10, 10], [1, 1]])
y_pred = knn.predict(X_test)
print(y_pred)

在这个例子中，我们先定义了一个KNN类，并在初始化方法中选择了一个默认的k值。然后，我们有一个`fit`方法，用于传入训练集和标签。`predict`方法用于预测新样本的标签。内部方法`_predict`实现了整个KNN算法。我们使用欧氏距离作为度量，在`_predict`方法中计算测试样本和训练样本之间的距离。然后，我们选择与测试样本最近的k个训练样本，并使用它们的标签进行投票。最后，我们返回投票次数最多的标签作为预测结果。

在示例用法中，我们创建了一个训练集和相应的标签。然后，我们创建一个KNN对象并使用`fit`方法将训练集和标签传入。最后，我们创建了一个测试集，并使用`predict`方法预测测试集的标签，并打印出预测结果。

这就是一个简单的K-最近邻算法的Python实现示例，希望以上代码能帮到你！