python 类的代码示例

当然可以，以下是一个简单的 Python 类的代码示例：

class Car:
    def __init__(self, make, model, year):
        self.make = make
        self.model = model
        self.year = year

    def get_make(self):
        return self.make

    def get_model(self):
        return self.model

    def get_year(self):
        return self.year

这是一个简单的汽车类，它有三个属性：制造商、型号和年份。它还有三个方法，分别用于获取制造商、型号和年份。

相关问题

python基础代码示例

当然，我可以为你提供一些 Python 基础代码示例。以下是一个例子：

# 计算两个数字的和
def add_numbers(a, b):
    return a + b

# 调用函数并打印结果
num1 = 10
num2 = 5
result = add_numbers(num1, num2)
print("两个数字的和是:", result)

这段代码定义了一个函数 `add_numbers`，它接受两个参数 `a` 和 `b`，并返回它们的和。然后，在主程序中定义了两个数字 `num1` 和 `num2`，并调用了 `add_numbers` 函数将它们相加。最后，使用 `print` 函数打印出结果。

希望这个示例对你有所帮助！如果你有任何其他问题，都可以继续提问。

python聚类代码示例

以下是一个使用Python进行聚类的示例代码：

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 创建一个示例数据集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# 创建一个KMeans对象并指定聚类数量为2
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 使用数据集进行训练
kmeans.fit(X)
# 获取每个样本所属的聚类标签
labels = kmeans.labels_

# 获取聚类中心点的坐标
centroids = kmeans.cluster_centers_

# 打印结果
print("聚类标签：", labels)
print("聚类中心点坐标：", centroids)

这段代码使用了scikit-learn库中的KMeans类来进行聚类。首先，我们创建了一个示例数据集X，然后创建了一个KMeans对象并指定聚类数量为2。接下来，我们使用数据集进行训练，得到每个样本所属的聚类标签和聚类中心点的坐标。最后，我们打印出结果。