用python循环31次

时间: 2024-01-26 20:41:50 浏览: 105

python实验报告31

Python 实验报告 31 本实验报告主要涵盖了 Python 编程语言的应用于机器学习和网络通信领域。通过实现 K 近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）和 Python 网络编程，实验旨在帮助学生理解和掌握 Python 解决实际问题的方法。一、实验目的本实验的主要目的是通过使用 Python 进行机器学习 K 近邻算法实践和网络编程实践，理解并掌握 Python 解决实际问题的方法，同时巩固加深对已学 Python 的知识的理解与掌握。二、实验环境实验环境是 Windows 10，使用 IDLE 作为 Python 集成开发环境。三、实验结果实验结果见附录，主要包括 KNN 算法实验结果和源代码。实验结果表明，使用 KNN 算法可以对样本进行分类，并且可以通过 Python 实现该算法。四、调试心得在实验过程中，遇到了以下几个问题： 1. 算法 KNN 是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的思路是：如果一个样本在特征空间中的 k 个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，其中 K 通常是不大于 20 的整数。 2. Sting.replace() 函数可以替换掉读文件产生的多余的字符，str.strip([chars]) 只能取出首尾的指定字符串。 3. 文件内容读出来默认是字符串，需要类型转换。 4. numpy 的 argsort() 函数返回排列过后的脚标，利用前 k 个脚标来判断测试数据属于哪个类型。 5. 给定 l=[]以后，不能再用 l[i]=...因为长度固定为 0 了，只能用 append 或者 insert。五、源代码源代码主要包括 KNN 算法的实现，首先将数据文件转化成 txt 文件，然后将训练数据导入准备进行训练。实验结果表明，使用 Python 可以轻松实现 KNN 算法，并且可以对样本进行分类。六、结论本实验报告总结了 Python 在机器学习和网络通信领域的应用，通过实现 KNN 算法和 Python 网络编程，实验旨在帮助学生理解和掌握 Python 解决实际问题的方法。实验结果表明，使用 Python 可以轻松实现 KNN 算法，并且可以对样本进行分类。

以下是使用Python循环31次的示例代码： ```python for i in range(31): print(i) ``` 输出： ``` 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ```

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