python学习案列

引用中提到了一些Python的经典案例，下面是其中的几个案例：
1. 案例一：排列组合。将4个数字可能组成的所有互不相同且无重复数字的排列组合列出。
2. 案例二：阶梯求和。根据销售额的不同级别计算提成的绩效。
3. 案例三：求整数值。找出一个整数，满足该整数加上100后是一个完全平方数，再加上168后又是一个完全平方数。
4. 案例四：判断天数。输入年、月、日，判断输入日期是该年份的第几天。
5. 案例五：整数排序。输入三个整数，并按大小顺序输出。

这些案例可以帮助初学者熟悉Python编程语言，并提供了一些常见的编程思路和技巧。

相关问题

python入门案列

引用:Python3.5之后，合并字典变得容易起来，我们可以通过**符号解压字典，并将多个字典传入{}中，实现合并。 def Merge(dict1,dict2): res = {**dict1,**dict2} return res # 两个字典 # Python学习交流1裙 815624229 ### # Python学习交流2裙 279199867 ### dict1 = {"name":"joy","age":25} dict2 = {"name":"joy","city":"New York"} dict3 = Merge(dict1,dict2) print(dict3)
引用:Python提供了TRY…EXCEPT…FINRLLY的方式来处理异代码异常，当然还有其它组合的方式。 a,b = 1,0 try: print(a/b) except ZeroDivisionError: print("Can not divide by zero") finally: print("Executing finally block")
引用:6、变量的内存占用 如何输出Python中变量的内存占用大小，可以通过sys模块来实现。 import sys var1 = 15 list1 = [1,2,3,4,5] print(sys.getsizeof(var1)) print(sys.getsizeof(list1))

Python入门案例可以是计算两个数字的和，示例代码如下：
def add_numbers(a, b):
return a + b

result = add_numbers(5, 3)
print(result)

python分类案列

在Python中，支持向量机（SVM）是一个非常受欢迎的机器学习模型，适用于中小型复杂数据集的分类。 SVM可以执行线性或非线性分类，回归，甚至是异常值检测任务。

在Python的sklearn库中，有几个SVM的分类器可以使用。其中包括SVC（支持向量分类器），LinearSVC（线性支持向量分类器）和NuSVC（支持向量分类器）。SVC是使用核函数实现的支持向量分类，可以通过调整参数C和kernel来控制分类准确度和模型复杂度。

另外，还有一些术语用来描述SVM模型中的一些重要概念。例如，数据被称为球，分类是通过最大间隙来进行优化的，核方法被称为拍桌子，超平面被称为纸。这些术语可以帮助我们更好地理解SVM算法的工作原理。

总之，Python中的SVM分类案例可以通过使用sklearn库中的SVC、LinearSVC或NuSVC类来实现。这些类提供了各种参数，可以根据数据集的特征进行调整以获得更好的分类结果。