python雪糕代码
时间: 2024-06-11 18:02:07 浏览: 8
Python雪糕代码是一种玩具编程语言,它的语法与Python类似,但更加简化和有趣。下面是一个简单的Python雪糕代码示例:
```
雪糕
形状 = "圆形"
口味 = "香草"
def 吃(self):
print("我正在吃一个口味为%s的%s雪糕" % (self.口味, self.形状))
我的雪糕 = 雪糕()
我的雪糕.吃()
```
上面的代码定义了一个名为“雪糕”的类,其中包含了“形状”和“口味”两个属性以及一个“吃”方法。在主程序中创建了一个“我的雪糕”对象,并调用它的“吃”方法输出了一句话。
相关问题
python爬虫雪糕并分析
为了爬取雪糕数据,我们可以考虑以下步骤:
1. 确定目标网站:我们需要找到一个包含雪糕信息的网站。例如,“美团外卖”、“饿了么”等外卖平台就可以提供雪糕的信息。
2. 获取页面源代码:我们可以使用 Python 的 requests 库向目标网站发送请求,获取页面源代码。
3. 解析页面源代码:在页面源代码中,我们需要通过解析 HTML 标签来找到雪糕的相关信息。这里可以使用 Python 的 BeautifulSoup 库来解析页面。
4. 存储数据:将爬取到的数据存储到本地文件或数据库中,以便后续分析。
接下来,我们可以对爬取到的数据进行分析。例如,我们可以计算不同品牌的雪糕销售量、不同口味的雪糕销售量等等。这里可以使用 Python 的 pandas 库进行数据处理和分析。我们可以将爬取到的数据存储到 pandas 的 DataFrame 中,然后使用 pandas 提供的各种函数进行分析。
最后,我们可以使用 Python 的可视化库,如 matplotlib 或 seaborn,来绘制图表,展示分析结果。例如,我们可以绘制不同品牌雪糕销售量的直方图、不同口味雪糕销售量的饼图等等。
对于目标值是连续数值的回归模型,目标值的分布极度不平衡,出现严重的长尾。怎么做可以实现目标值的分布上的平衡呢?要求:附上python实现代码
对于目标值是连续数值的回归模型,可以使用基于重采样的方法来实现目标值的分布上的平衡。其中一种常用的方法是SMOTE算法。
SMOTE算法通过合成新的少数类样本来平衡不同类别之间的样本数量。具体地,它通过在少数类样本之间进行插值来生成新的合成样本。这些新的样本是通过对少数类样本的随机选择,以及在少数类样本之间随机选择的近邻点之间进行线性插值而生成的。
下面是一个使用SMOTE算法对目标值分布进行平衡的Python实现代码示例:
``` python
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据
X, y = load_data()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 使用SMOTE算法对训练集进行过采样
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)
# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_resampled, y_train_resampled)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算模型性能指标
performance = calculate_performance(y_test, y_pred)
```
上述代码中,使用了imblearn库中的SMOTE类对训练集进行过采样,并使用sklearn库中的LinearRegression类构建线性回归模型,最后计算了模型在测试集上的性能指标。
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