Math

Немного теории:

Объекты это представление предметов из реальной жизни, например машин, собак, велосипедов. У объектов есть две основных характеристики: данные и поведение.

У машин есть данные, например количество колёс или сидячих мест. Также у них есть поведение: они могут разгоняться, останавливаться, показывать оставшееся количество топлива и другое.

В объектно-ориентированном программировании мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы. Ещё раз:

Данные → Атрибуты; Поведение → Методы

Класс это как чертёж, из которого создаются уникальные объекты. В реальном мире есть множество объектов с похожими характеристиками. Например, машины. Все они имеют какую-то марку или модель(точно так же как и двигатель, колёса, двери и так далее). Каждая машина была построена из похожего набора чертежей и деталей.

Активировать объектно-ориентированный режим Python

Python, как объектно-ориентированный язык программирования, имеет следующие концепции: классы и объекты.

Класс — это чертёж, модель для его объектов.

Ещё раз, класс — это просто модель, или способ для определения атрибутов и поведения(о которых мы говорили в теории выше). Например, класс машины будет иметь свои собственные атрибуты, которые определяют какие объекты являются машинами. Количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость — всё это является атрибутами машин.

Держа это в уме, давайте посмотрим на синтаксис Python для классов:

Мы определяем классы class-блоком и на этом всё. Легко, не так ли?

Объекты это экземпляры классов. Мы создаём экземпляр тогда, когда даём классу имя.

Здесь car это объект(экземпляр) класса Vehicle.

Помните, что наш класс машин имеет следующие атрибуты: количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость. Мы задаём все атрибуты когда создаём объект машины. В коде ниже, мы описываем наш класс таким образом, чтобы он принимал данные в тот момент, когда его инициализируют:

Мы используем метод init. Мы называем этот конструктор-методом. Таким образом, когда мы создаём объект машины, мы можем ещё и определить его атрибуты. Представьте, что нам нравится модель Tesla S и мы хотим создать её как наш объект. У неё есть четыре колеса, она работает на электрической энергии, есть пять сидячих мест и максимальная скорость составляет 250 км/ч. Давайте создадим такой объект:

Четыре колеса + электрический “вид топлива” + пять сидений + 250 км/ч как максимальная скорость.

Все атрибуты заданы. Но как нам теперь получить доступ к значениям этих атрибутов? Мы посылаем объекту сообщению с запросом атрибутов. Мы называем это метод. Это поведение объекта. Давайте воплотим эту идею:

Это реализация двух методов: number_of_wheels и set_number_of_wheels. Мы называем их получатель и установщик. Потому что получатель принимает значение атрибута, а установщик задаёт ему новое значение.

В Python мы можем реализовать это используя @property для описания получателя и установщика. Посмотрим на это в коде:

Далее мы можем использовать методы как атрибуты:

Это немного отличается от описания методов. Эти методы работают как атрибуты. Например, когда мы задаём количество колёс, то не применяем два как параметр, а устанавливаем значение двойки для number_of_wheels. Это один из способ написать получать и установщик в Python.

Ещё мы можем использовать методы для других вещей, например создать метод “make_noise”(пошуметь).

Давайте посмотрим:

Когда мы вызовем этот метод, он просто вернётся строку “VRRRRUUUUM”.

Кавычки

Одинарные кавычки

Строку можно указать, используя одинарные кавычки, как например, ‘Это строка’.  Любой одиночный символ в кавычках, например,  ‘ю’  — это строка. Пустая строка » — это тоже строка. То есть строкой мы считаем всё, что находится внутри кавычек.

Двойные кавычки

Запись строки в одинарных кавычках  это не единственный способ. Можно использовать и двойные кавычки, как например, »Это строка».  Для интерпретатора разницы между записями строки в одинарных и двойных кавычках нет.  

ВниманиеЕсли  строка началась с двойной кавычки — значит и закончиться должна на двойной кавычке. Если внутри строки мы хотим использовать двойные кавычки, то саму строку надо делать в одинарных кавычках. 

Театр »Современник»print(‘Театр »Современник»’)

Тройные кавычки

Строка, занимающая несколько строк,  должна быть обрамлена тройными кавычками (» » »  или »’).  Например:

Арифметические операторы Python.

В таблице перечислены арифметические операторы, среди которых встречаются некоторые знаки, не используемые в алгебре.

Арифметические операторы Python

Операции Python	Арифметический оператор	Алгебраическое выражение	Выражение Python
Сложение	+	a + b	a + b
Вычитание	—	a — b	a — b
Умножение	*	a · b	a * b
Возведение в степень	**	xy	a ** b
Деление	x / y	x / y
Целочисленное деление	//	[ x / y ]	x // y
Остаток от деления	%	r mod s	r % s

2.1. Сложение и  вычитание в Python.

Сложение и  вычитание в целом выполняется и записывается, как и обычно в алгебре. 

>>> 5 + 27
>>> 5 — 23

2.2. Умножение в Python( *)

В Python в качестве оператора умножения используется знак * (звездочка)

>>> 5 * 525

2.3. Возведение в степень в Python( **)

В Python для возведения в степень используются два знака **. 

>>> 5 ** 615625
>>> 81 **(1/2)9.0

Для вычисления квадратного корня можно воспользоваться показателем степени 1/2. Корень 81 = 9.

2.4. Деление в Python ( )

Оператор деления () делит числитель на знаменатель

>>> 10 25.0
>>> 10 81.25

Важно, при делении двух любых чисел — даже если это целые числа, частным от деления которых является целое число, вы всегда получаете вещественное число. 

2.5. Деление с округлением в Python( //)

Операция целочисленное деление ( // ) делит числитель на знаменатель, в результате получается наибольшее целое число, не превышающее результат. В Python дробная часть отсекается. 

>>> 10 // 81
>>> 20 // 82
>>> — 17 // 4-5

При обычном деление 10 на 8, получается результат 1,25. Python отсекает дробную часть и в итоге получаем 1.

2.6. Оператор вычисления остатка от деления ( % )

Для вычисления остатка от  деления в Python используется оператор вычисления остатка от деления %

>>> 21 % 51
>>> 18 % 42

>>> 9.5 % 4.50.5

В данных примерах при делении 21 на 5, получается частное 4 и остаток 1. Во втором случае при делении 18 на 4, получается 4 и остаток 2. Этот оператор чаще работает с целыми числами, но также может использоваться и с другими типами. 

Умножение и деление

Операции умножения и деления, как сложение и вычитание, выполняются в Python так же, как в обычной математике. Для умножения Python использует *, для деления – /.

Например:

При делении в Python 3 частное всегда возвращается в виде числа с плавающей точкой, даже если вы делите целые числа:

Это одно из главных различий между Python 2 и Python 3. Python 3 возвращает дробный результат, потому при делении 11 на 2 вы получите 5.5. В Python 2 деление привязано к типам данных, потому при делении целого числа невозможно получить число с плавающей точкой; поэтому при делении 11 на 2 Python 2 возвращает 5.

Когда числа по обе стороны символа деления являются целыми, выполняется деление floor, то есть, для фактора х Python 2 возвращает наибольшее целое число меньше или равное х. К примеру, при делении 5 / 2 таким числом будет 2.

Чтобы выполнить деление floor и получить только целую часть числа, Python 3 использует оператор //. К примеру, разделив 100//40, вы получите 2.

Битовые операторы

На практике, используются довольно редко. Но применяются. И знать их тоже надо. 

Для начала надо раскрыть, что такое побитовые операции в целом. Они выполняются над разрядами числа по специальным формулам, каждая из которых зависит от операторов.

Поэтому важно рассмотреть их более подробно. Бинарное И (&)

Полный аналог оператора and, только который работает с битами. Точно так же, как и любой другой битовый оператор, он выполняет операции с каждой парой битов по отдельности, осуществляя с ними действия в соответствии с этой таблицей

Бинарное И (&). Полный аналог оператора and, только который работает с битами. Точно так же, как и любой другой битовый оператор, он выполняет операции с каждой парой битов по отдельности, осуществляя с ними действия в соответствии с этой таблицей.

0 & 0 = 0

0 & 1 = 0

1 & 0 = 0

1 & 1 = 1

То есть, если первый бит в первой последовательности будет 0 и во второй последовательности битов первый бит будет 0, то после выполнения этой операции получится значение 0. 

Точно так же и с каждым последующим битом. Предположим, у нас есть две последовательности:

00100101

00111010

После того, как каждая из этих последовательностей битов будет обработана оператором, получится следующая последовательность:

00100000

Естественно, передавать значения можно и в десятичной форме. В таком случае они будут преобразованы в двоичную и выполнены соответствующие вычисления. А потом они снова будут преобразованы в десятичную систему. 

Например, если выполнить побитовое «И» с числами 2 и 3, то получится две последовательности битов в двоичной форме:

10

11

Если сопоставить с таблицей выше, то после побитового И будет выдан следующий результат:

10.

То есть, на вывод уйдет цифра 2, поскольку после выполнения операции побитового И 1 и 1 дали 1, а 0 и 1 дали 0. В результате, получилось значение 10, что соответствует 2.

По аналогичному принципу работают и другие бинарные операторы.

Бинарное ИЛИ (|). Соответствует побитовой операции or. 

Общая таблица сопоставления битов с использованием этого оператора следующая.

0 | 0 = 0

0 | 1 = 1

1 | 0 = 1

1 | 1 = 1

То есть, если ввести такую строку кода, получится на выходе 3.

>>> 2|3

Почему? Потому что эти две десятичные цифры переводятся в следующие две последовательности.

10

11

1 на 1 дает 1, и 0 на 1 дает 1. Соответственно, получилось число 11 в двоичной форме, что соответствует 3 в десятичной. Поэтому такой вывод.

Бинарное ИЛИ НЕТ (^). С помощью этой функции выполняется исключающее между двумя операндами, переведенными в двоичную форму. Сопоставление осуществляется по таким правилам.

0 ^ 0 = 0

0 ^ 1 = 1

1 ^ 0 = 1

1 ^ 1 = 0

Таким образом, если выполнить соответствующую операцию с теми же самыми числами, то получится в результате 1. Ведь цифра 2 у нас 10, а 11 – это 3. Таким образом, если сопоставить разряды по правилам, получится в итоге 01.

>>> 2^3

10

11

––

01

Инвертирующий оператор. С его помощью пользователь может инвертировать 0 в 1 и наоборот.

Например, если применить его к 2, то получится в результате -3. Почему? Потому что в двоичном формате цифра 2 – это 00000010. Если же ее инвертировать, то получится 11111101, что соответствует двоичной -3. Таким образом, получится в итоге обычная 2. 

Естественно, работает все и абсолютно наоборот. Ведь если 11111101 заменить на противоположные значения, то получится на выходе та же цифра 3.

Бинарный сдвиг влево и вправо. Осуществляет сдвиг левого оператора на ту позицию, которая есть справа. Например, если попробовать сдвинуть вправо бинарную 3 (то есть, 11) на два положения влево, то в результате получится число 00, поскольку единицы ушли за пределы разряда.

И такой принцип дальше. То есть, первый операнд – это то число, сдвиг которого надо осуществить. Второй же операнд – количество бит, на которое необходимо его выполнить.

Пример.

>>> 3>>2

>>> 3>>1

Операторы принадлежности

С помощью этих операторов можно определить, входят ли значения в определенную последовательность. Она может быть любой – строкой, списком или кортежем. К этой категории относится всего два оператора – in и not in.

In. С английского переводится, как «В». Соответственно, с помощью этого оператора осуществляется проверка, является ли определенное значение частью последовательности списка, кортежа или строки. 

Хотя принцип прост, покажем пример для наглядности. 

>>> pets=

>>> ‘fox’ in pets

Попробуйте определить, какое значение будет возвращено в этой ситуации. Правильный ответ – «False». Почему? Да, fox – это действительно лиса, и она является животным. Но она не входит в список домашних питомцев, куда относятся только собаки, коты и хорьки. Поэтому возвращается значение «ложь».

Если же написать такую строку, то будет возвращено «истина».

>>> ‘cat’ in pets

Почему? Потому что кот есть в списке питомцев. 

Теперь приведем пример проверки вхождения фразы в строку.

>>> ‘me’ in ‘disappointment’

Какой вывод будет у этой фразы? Правильно, «истина», потому что слог «me» в этом слове есть.

Not in. Этот оператор выполняет противоположное действие. Оно возвращает значение «истина» исключительно в случае, если не входит в состав последовательности та конструкция, которая находится в первом операнде.

Если бы мы в примерах выше использовали этот оператор, то были бы выданы такие результаты:

1. Если бы мы проверяли вхождение лисы в перечень домашних питомцев, то было бы выдано значение True, потому что она не входит. 
2. Если бы мы проверяли вхождение кота в этот список, было бы возвращено значение false, поскольку он также не входит. 
3. Если бы мы проверяли факт вхождения слога «me» в слово «disappointment», то был бы выдан ответ false. 

То есть, эти операторы работают полностью противоположным друг другу образом. 

Операторы Python

Оператор – это символ или функция, которая выполняет то или иное действие над данными. К примеру, символ + – это оператор сложения.

В Python присутствуют как общие, так и специальные математические операторы.

Ниже приведена таблица наиболее распространённых математических операторов Python.

Операция	Результат
x + y	Сложение (сумма x и y)
x – y	Вычитание (разница между x и y)
-x	Смена знака x
+x	Тождественность x
x * y	Умножение x на y
x / y	Деление x на y
x // y	Получение целой части от деления x на y
x % y	Остаток от деления x / y
x ** y	Возведение в степень

Также руководство охватывает использование операторов присваивания.

Отбор признаков с использованием случайного леса (Random Forest)

clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(df_norm, label)
# create a figure to plot a bar, where x axis is features, and Y indicating the importance of each feature
plt.figure(figsize=(12,12))
plt.bar(df_norm.columns, clf.feature_importances_)
plt.xticks(rotation=45)

Гистограмма показывает важность каждого признака (атрибута, измерения, набора данных). В нашем случае Thallium и Number of vessels fluro являются наиболее важными характеристиками, но большинство из них имеют важное значение, и в этом случае в значительной степени стоит передать эти признаки нашей модели машинного обучения

Теперь, когда выбраны наилучшие признаки, можно легко использовать любую модель классификатора , передать массив и посмотреть, влияет ли это на точность модели с полным набором признаков.

В завершение соберём все, показанные здесь фрагменты, в единый полный код, который можно загрузить в IDLE Python:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest,chi2,RFE
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

df = pd.read_csv("data/Heart_Disease_Prediction-ru.csv")
#df = pd.read_csv("data/Heart_Disease_Prediction.csv")

print('Размер Dataframe:', df.shape)
print(df.head(5))
print('\n\nИнформация о Dataframe df.info():')
print(df.info())

# Используйте Dataframe.dtypes для
# определения данных в каждой колонке
datatypes = df.dtypes
print('\n\nТипы данных признаков:')
print(datatypes)

label = df
#label = df
df.drop("Сердечное заболевание", axis=1, inplace=True)

print('\n\nЗначение метки "Сердечное заболевание":')
print(label.value_counts())

# создаем диаграмму, где ось x - это признак, а Y указывает значение метки
label.value_counts().plot(kind="bar")

categorical_features = 
df = df.astype("category")

# Используйте Dataframe.dtypes после категоризации
# определения данных в каждой колонке
datatypes = df.dtypes
print('\n\nТипы данных признаков:')
print(datatypes)


continuous_features = set(df.columns) - set(categorical_features)
scaler = MinMaxScaler()
df_norm = df.copy()
df_norm = scaler.fit_transform(df)

X_new = SelectKBest(k=5, score_func=chi2).fit_transform(df_norm, label)
print('\n\nОтбор методом хи-квадрат\n', X_new)

rfe = RFE(estimator=RandomForestClassifier(), n_features_to_select=5)
X_new = rfe.fit_transform(df_norm, label)
print('\n\nОтбор методом случайных деревьев (Random Forest)\n', X_new)

clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(df_norm, label)

# создаем диаграмму, где ось x - это признак, а Y указывает значимость каждого признака
plt.figure(figsize=(12,12))
plt.bar(df_norm.columns, clf.feature_importances_)
plt.xticks(rotation=45)

# рисуем всё сразу
plt.show()

Всё должно работать! Проверено — мин нет!

Строки

Строка – это последовательность символов. Чаще всего строки – это просто некоторые наборы слов. Слова могут быть как на английском языке, так и  почти на любом языке мира.

Операции со строками

string извлекает символ в позиции i

string извлекает последний символ

string извлекает символы в диапазоне от i до j

Методы работы сос строками

string.upper() преобразует строку в верхний регистр

String.lower() преобразует в строку в нижний регистр

string.count(x) подсчитывает, сколько раз появляется x

string.find(x) позиция первой строки вхождения x

string.replace(x, y) заменяет x на y

string.strip(x) удаляет как начальные, так и конечные символы x

string.join (List) объединяет список строк

Операторы присваивания Python

Оператор «=» присваивает значение, расположенное справа, переменной слева. Например, v = 23 присваивает значение числа 23 переменной v.

В программировании часто используют составные операторы присваивания. Они соединяют арифметический оператор с оператором «=». Поэтому для сложения мы используем оператор «+» с оператором «=», чтобы получить составной оператор «+=». Пример:

w = 5
w += 1
print(w)

Вывод

6

Сначала мы задаём переменной  значение . Затем используем составной оператор присваивания , чтобы прибавить число справа, к переменной, расположенной слева, и присвоить результат переменной .

Составные операторы присваивания часто используются в циклах for:

for x in range (0, 7):
    x *= 2
    print(x)

Вывод

0
2
4
6
8
10
12

При помощи for можно автоматизировать процесс использования оператора «. Он умножает переменную на число , а затем присваивает полученный результат переменной  для следующей итерации цикла.

В Python предусмотрен составной оператор присваивания для каждой арифметической операции:

y += 1          # добавить число и присвоить результат
y -= 1          # отнять число и присвоить результат
y *= 2          # умножить на число и присвоить результат
y /= 3          # разделить на число и присвоить результат
y // = 5        # разделить без остатка на число и присвоить результат
y **= 2         # возвести в степень и присвоить результат
y %= 3          # вернуть остаток от деления и присвоить результат

Составные операторы присваивания полезны в тех случаях, когда переменная должна увеличиваться или уменьшаться с помощью инкремента. А также когда необходимо автоматизировать некоторый процесс в создаваемой программе.

Арифметические операции с целыми и вещественными числами

Все эксперименты будем производить в Python, запущенном в интерактивном режиме.

Сложение.

Складывать можно непосредственно сами числа…

>>> 3+2
5

либо переменные, но они должны предварительно быть проинициализированы.

>>> a = 3
>>> b = 2
>>> a + b
5

Результат операции сложения можно присвоить другой переменной…

>>> a = 3
>>> b = 2
>>> c = a + b
>>> print(c)
5

либо ей же самой, в таком случае можно использовать полную или сокращенную запись, полная выглядит так

>>> a = 3
>>> b = 2
>>> a = a + b
>>> print(a)
5

сокращенная так

>>> a = 3
>>> b = 2
>>> a += b
>>> print(a)
5

Все перечисленные выше варианты использования операции сложения могут быть применены для всех нижеследующих операций.

Вычитание.

>>> 4-2
2
>>> a = 5
>>> b = 7
>>> a - b
-2

Умножение.

>>> 5 * 8
40
>>> a = 4
>>> a *= 10
>>> print(a)
40

Деление.

>>> 9  3
3.
>>> a = 7
>>> b = 4
>>> a  b
1.75

Получение целой части от деления.

>>> 9  3
3
>>> a = 7
>>> b = 4
>>> a  b
1

Получение остатка от деления.

>>> 9 % 5
4
>>> a = 7
>>> b = 4
>>> a % b
3

Возведение в степень.

>>> 5 ** 4
625
>>> a = 4
>>> b = 3
>>> a ** b
64

Целые числа и числа с плавающей запятой

Python имеет три встроенных числовых типа данных: целые числа, числа с плавающей запятой и комплексные числа. В этом разделе вы узнаете о целых числах и числах с плавающей запятой, которые являются двумя наиболее часто используемыми типами чисел. Вы узнаете о комплексных числах в следующем разделе.

Целые числа

Целое число – это целое число без десятичных знаков. Например, 1 – целое число, а 1.0 – нет. Имя для целочисленного типа данных – , которое вы можете увидеть с помощью :

Вы можете создать целое число, набрав желаемое число. Например, следующее присваивает переменной целое число 25:

Когда вы создаете такое целое число, значение 25 называется целочисленным литералом, потому что целое число буквально вводится в код.

Возможно, вы уже знакомы с тем, как преобразовать строку, содержащую целое число, в число с помощью . Например, следующее преобразует строку «25» в целое число 25:

не является целочисленным литералом, потому что целое значение создается из строки.

Когда вы пишете большие числа от руки, вы обычно группируете цифры в группы по три, разделенные запятой или десятичной точкой. Число 1000000 читать намного легче, чем число 1000000.

В Python нельзя использовать запятые для группировки цифр в целочисленных литералах, но можно использовать символы подчеркивания (_). Оба следующих способа являются допустимыми способами представления числа один миллион как целочисленного литерала:

Нет предела тому, насколько большим может быть целое число, что может быть удивительно, учитывая, что компьютеры имеют конечный объем памяти. Попробуйте ввести наибольшее число, которое вы можете придумать, в интерактивном окне IDLE. Python справится с этим без проблем!

Числа с плавающей запятой

Число с плавающей запятой(floating-point number) или сокращенно с плавающей запятой(float) – это число с десятичной запятой. 1.0 – это число с плавающей запятой, как и -2.75. Имя типа данных с плавающей запятой – float:

Как и целые числа, числа с плавающей запятой можно создавать из литералов с плавающей запятой(floating-point literals) или путем преобразования строки в число с плавающей запятой с помощью функции :

Есть три способа представить литерал с плавающей запятой. Каждое из следующих действий создает литерал с плавающей запятой со значением один миллион:

Первые два способа аналогичны двум методам создания целочисленных литералов. Третий подход использует нотацию E для создания литерала с плавающей запятой.

Чтобы написать литерал с плавающей запятой в нотации E, введите число, за которым следует буква e, а затем другое число. Python берет число слева от e и умножает его на 10, возведенное в степень числа после e. Итак, эквивалентно 1 × 10⁶.

Python также использует нотацию E для отображения больших чисел с плавающей запятой:

Число с плавающей запятой 200000000000000000.0 отображается как . Знак указывает, что показатель степени является положительным числом. Вы также можете использовать отрицательные числа в качестве показателя степени:

Литерал интерпретируется как в степени , что составляет 1/10000 или 0,0001.

В отличие от целых чисел, числа с плавающей запятой имеют максимальный размер. Максимальное число с плавающей запятой зависит от вашей системы, но что-то вроде должно выходить за рамки возможностей большинства машин. составляет 2 × 10⁴⁰⁰, что намного больше, чем общее количество атомов во Вселенной!

Когда вы достигнете максимального числа с плавающей запятой, Python вернет специальное значение с плавающей запятой, :

означает бесконечность, и это просто означает, что число, которое вы пытались создать, превышает максимальное значение с плавающей запятой, разрешенное на вашем компьютере. Тип по-прежнему :

Python также использует , что означает отрицательную бесконечность и представляет собой отрицательное число с плавающей запятой, которое превышает минимальное число с плавающей запятой, разрешенное на вашем компьютере:

Вы, вероятно, не будете часто сталкиваться с и как программист, если только вы не будете регулярно работать с очень большими числами.

Способы извлечения корня

В языке программирования Python 3 существует три способа извлечения корней:

• Использование функции sqrt из стандартной математической библиотеки math.
• Операция возведения в степень **
• Применение функции pow(x, n)

Чтобы воспользоваться первым способом, необходимо вначале импортировать sqrt из модуля math. Это делается с помощью ключевого слова import: . При помощи этой функции можно извлекать только квадратный корень из числа. Приведем пример:

from math import sqrt
x = sqrt(4)
print(x)

2.0

Если же нам нужно вычислить в Python корень квадратный из суммы квадратов, то можно воспользоваться функцией hypot из модуля math. Берется сумма квадратов аргументов функции, из нее получается корень. Аргументов у функции два.

from math import hypot
x = hypot(4,3)
print(x)

5.0

Еще одним, чуть более универсальным методом, будет использование возведения в степень. Известно, что для того, чтобы взять корень n из числа, необходимо возвести его в степень 1/n. Соответственно, извлечение квадратного корня из числа 4 будет выглядеть так:

n = 2
x = 4**(1./n)
print(x)

2.0

Обратите внимание, что в Python 2 необходимо ставить точку после единицы, иначе произойдет целочисленное деление, и 1/n == 0, а не нужной нам дроби. В Python 3 можно не ставить точку.. Последний метод использует функцию pow(value, n)

Эта функция в качестве аргумента value возьмет число, которое необходимо возвести в степень, а второй аргумент будет отвечать за степень числа. Как и в предыдущем методе, необходимо использовать дробь, для того, чтобы получить корень числа

Последний метод использует функцию pow(value, n). Эта функция в качестве аргумента value возьмет число, которое необходимо возвести в степень, а второй аргумент будет отвечать за степень числа. Как и в предыдущем методе, необходимо использовать дробь, для того, чтобы получить корень числа.

x = pow(4, 0.5)
print(x)

2.0

Какой метод быстрее?

Для того, чтобы определить какой же метод предпочтительнее использовать, напишем программу. Замерять время выполнения будем с помощью метода monotonic библиотеки time.

from time import monotonic
from math import sqrt
iterations = 1000000
start = monotonic()
for a in range(iterations):
    x = sqrt(4)
print("sqrt time: {:>.3f}".format(monotonic() - start) + " seconds")
start = monotonic()
for a in range(iterations):
    x = 4 ** 0.5
print("** time: {:>.3f}".format(monotonic() - start) + " seconds")
start = monotonic()
for a in range(iterations):
    x = pow(4, 0.5)
print("pow time: {:>.3f}".format(monotonic() - start) + " seconds")

sqrt time: 0.266 seconds
** time: 0.109 seconds
pow time: 0.453 seconds

Как видно, самое быстрое решение — использовать **. На втором месте метод sqrt, а pow — самый медленный. Правда, метод sqrt наиболее нагляден при вычислении в Python квадратных корней.

Таким образом, если критична скорость, то используем **. Если скорость не критична, а важна читаемость кода, то следует использовать sqrt.

Создание произвольных последовательностей

Магия контейнеров

• Возвращает количество элементов в контейнере. Часть протоколов для изменяемого и неизменяемого контейнеров.

• Определяет поведение при доступе к элементу, используя синтаксис . Тоже относится и к протоколу изменяемых и к протоколу неизменяемых контейнеров. Должен выбрасывать соответствующие исключения: если неправильный тип ключа и если ключу не соответствует никакого значения.

• Определяет поведение при присваивании значения элементу, используя синтаксис . Часть протокола изменяемого контейнера. Опять же, вы должны выбрасывать и в соответсвующих случаях.

• Определяет поведение при удалении элемента (то есть ). Это часть только протокола для изменяемого контейнера. Вы должны выбрасывать соответствующее исключение, если ключ некорректен.

• Должен вернуть итератор для контейнера. Итераторы возвращаются в множестве ситуаций, главным образом для встроенной функции и в случае перебора элементов контейнера выражением . Итераторы сами по себе объекты и они тоже должны определять метод , который возвращает .

• Вызывается чтобы определить поведения для встроенной функции . Должен вернуть обратную версию последовательности. Реализуйте метод только если класс упорядоченный, как список или кортеж.

• предназначен для проверки принадлежности элемента с помощью и . Вы спросите, почему же это не часть протокола последовательности? Потому что когда не определён, Питон просто перебирает всю последовательность элемент за элементом и возвращает если находит нужный.
• используется при наследовании от . Определяет поведение для для каждого случая, когда пытаются получить элемент по несуществующему ключу (так, например, если у меня есть словарь и я пишу когда не является ключом в словаре, вызывается ).

Операторы Python

Оператор – это символ или функция, которая выполняет то или иное действие над данными. К примеру, символ + – это оператор сложения.

В Python присутствуют как общие, так и специальные математические операторы.

Ниже приведена таблица наиболее распространённых математических операторов Python.

Операция	Результат
x + y	Сложение (сумма x и y)
x – y	Вычитание (разница между x и y)
-x	Смена знака x
+x	Тождественность x
x * y	Умножение x на y
x / y	Деление x на y
x // y	Получение целой части от деления x на y
x % y	Остаток от деления x / y
x ** y	Возведение в степень

Также руководство охватывает использование операторов присваивания.

Заключение

Использование таких методов для выбора признаков варьируется от одной проблемы к другой, а также от одного признака к другому в зависимости от того, является ли их тип категориальным или непрерывным.

Кроме того, при выборе количества признаков я придерживаюсь итеративного подхода, пока (в SelectKBest) не сойдется и производительность машинного обучения не слишком сильно увеличится.

В этой статье вы узнали, как:

• использовать \chi^2 для отбора признаков, сильно зависящих от метки;
• использовать RFE, чтобы рекурсивно найти оптимальный набор признаков с учетом оценки;
• использовать методы машинного обучения на основе дерева, такие как случайный лес, для отображения атрибутов, которые помогают максимально уменьшить искажения при разделении узлов.

Источник вдохновения: