python3线性倾向率

① 新手开始学习python，用Python2还是Python3比较好

从基本设计上来说，Python3的目的就是没有代码兼容的包袱情况下进行改进了Python，相对于Python2来说，Python3有很多的改进，更加容易理解，也更加合理。
从应用的角度上来说，pypy、web框架、科学计算包、scrapy等常用模块都是支持Python3的，但是部分比较陈旧的库已经没有人进行维护，也就没有支持Python3.
当我们进行日常使用的情况之下，可以直接写Python2\3兼容的代码，相对于来说，Python2对于旧库的支持更多一些，至少在学界还是比较流行的。
而Python3对于Python学习来说更加具有好处，也是未来流行的趋势，建议直接学习Python3，未来使用率更为广泛。当然，无论是Python2还是Python3先学都不是问题的，差别并不是很大，主要还是靠自己，只要自己愿意去学习，都可以选择。

② Python2与Python3的区别

类似的文章很多，一般也是检些主要的区别。这个CSDN的一篇总结网页链接。

如果是学习不用纠结，学python3就好，和xp、win7有点像，有差别，但不至于说会用XP不会用win7

③ Python3和Python2的区别

具体区别如下
1：打印时，py2需要可以不需要加括号，py3 需要python 2 ：print ('lili') , print 'lili'python 3 : print ('lili') python3 必须加括号exec语句被python3废弃，统一使用exec函数
2：内涵
Python2：1，臃肿，源码的重复量很多。 2，语法不清晰，掺杂着C，php，java的一些陋习。
Python3：几乎是重构后的源码，规范，清晰，优美。
3: 输出中文的区别python2：要输出中文 需加 # -*- encoding:utf-8 -*-Python3 ：直接输出
4：input不同python2 ：raw_input python3 ：input 统一使用input函数
5：指定字节python2在编译安装时，可以通过参数-----enable-unicode=ucs2 或-----enable-unicode=ucs4分别用于指定使用2个字节、4个字节表示一个unicode；python3无法进行选择，默认使用 ucs4查看当前python中表示unicode字符串时占用的空间：impor sysprint（sys.maxunicode）#如果值是65535，则表示使用usc2标准，即：2个字节表示#如果值是1114111，则表示使用usc4标准，即：4个字节表示
6：py2：xrangerangepy3：range 统一使用range，Python3中range的机制也进行修改并提高了大数据集生成效率
7：在包的知识点里包：一群模块文件的集合 + __init__区别：py2 ： 必须有__init__py3：不是必须的了
8：不相等操作符"<>"被Python3废弃，统一使用"!="
9：long整数类型被Python3废弃，统一使用int
10：迭代器iterator的next()函数被Python3废弃，统一使用next(iterator)
11：异常StandardError 被Python3废弃，统一使用Exception
12：字典变量的has_key函数被Python废弃，统一使用in关键词
13：file函数被Python3废弃，统一使用open来处理文件，可以通过io.IOBase检查文件类型

④ Python 3 网络爬虫学习建议

用py3写爬虫的话，强力推荐这本书，应该是目前最系统最完善介绍python爬虫的书。可以去图灵社区买电子版。书的内容很新也很系统，从beautifulSoup，requests到ajax，图像识别，单元测试。比起绝大多数blog零散的教程要好的多，看完书后就可以去做些实战项目，这个时候可以去github上找类似的项目借鉴下。英文版pdf：个人觉得英文版更好）中文版pdf：这本书内容比较浅，我表示赞同。但是对于新手来说，看完这本书，对于爬虫基础的应用与概念绝对有了初步的了解。其实国内有一本讲爬虫的好书，《自己动手写网络爬虫》，这本书除了介绍爬虫基本原理，包括优先级，宽度优先搜索，分布式爬虫，多线程，还有云计算，数据挖掘内容。只不过用了java来实现，但是思路是相同的。有这几个包基本上就够用了。当初学习爬虫的时候一点都不懂，甚至连爬虫是什么都不知道就在学了，但是怀着不懂装懂的精神，到现在基本上也算对爬虫了解一二。正如你所说，爬虫是个大坑！因为这不仅仅是Python的事，想要学好爬虫，需要学习：网络基础知识（post/get/抓包）、（推荐）正则表达式（re模块）、多线程/多进程、数据库（储存）。还有各种各样的问题：Python蛋疼的编码问题、遇到Ajax就要用selenium（效率低）、遇到验证码肿么办（我放弃）、需要模拟登录（我直接用cookies，在这里推荐requests，用法是：被网站禁ip等等所以，如果你是想学爬虫，那么就慢慢磨吧。但是你是想学习机器学习，网上那么多的数据集，可以不必专门学。

⑤ python3 python2 学哪个

如果是初学者，建议学习python2.x。

python3.x和python2.x已经并存很长时间了。两个版本的python都在更新，但目前python2.x更加成熟。现在大部分第三方类库都是基于2.x的，书和资料也是2.x居多，为你提供了丰富的学习材料。这已经不是一个重复造轮子的年代，日常的开发很大程度上会基于类库。拥有丰富的类库，是一门语言强大的标志，能极大地开发效率。

python3.x和2.x差别甚大，可以说它们几乎是不同的语言。目前python3.x的应用不是那么广泛。由于兼容性的原因，很多老的程序都是基于2.x。由于python3的颠覆性，即使是比较新的应用也不会铤而走险使用3.x。所以你应该毫不犹豫地选择2.x。

官方提供一个将python2代码转换为python3代码的小工具，叫2to3.py。如果你了安装了python，那么你一定拥有这个文件。如果你想体验一把3.x，使用它是个不错的选择。

⑥ 如何用Python进行线性回归以及误差分析

线性回归：
设x,y分别为一组数据，代码如下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg为拟合的多项式的次数（线性回归就选1）
ry=np.polyval(ro,x) #忘记x和ro哪个在前哪个在后了。。。
print ro #输出的第一个数是斜率k，第二个数是纵截距b
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,ry)

⑦ python2和python3的区别，转换及共存

python2和python3的区别

1.性能

Py3.0运行 pystone benchmark的速度比Py2.5慢30%。Guido认为Py3.0有极大的优化空间，在字符串和整形操作上可以取得很好的优化结果。

Py3.1性能比Py2.5慢15%，还有很大的提升空间。

2.编码

Py3.X源码文件默认使用utf-8编码，这就使得以下代码是合法的：
>>> 中国 = 'china'
>>>print(中国)
china

3. 语法

1）去除了<>，全部改用!=

在Python 2里，为了得到一个任意对象的字符串表示，有一种把对象包装在反引号里(比如`x`)的特殊语法。在Python 3里，这种能力仍然存在，但是你不能再使用反引号获得这种字符串表示了。你需要使用全局函数repr()。

Notes

Python 2

Python 3

①

`x` repr(x)

②

`'PapayaWhip' + `2`` repr('PapayaWhip'+repr(2))

Note:x可以是任何东西—一个类，函数，模块，基本数据类型，等等。repr()函数可以使用任何类型的参数。

2）去除``，全部改用repr()

3）关键词加入as 和with，还有True,False,None

4）整型除法返回浮点数，要得到整型结果，请使用//

由于人们常常会忽视Python 3在整数除法上的改动（写错了也不会触发Syntax Error），所以在移植代码或在Python 2中执行Python 3的代码时，需要特别注意这个改动。

所以，我还是会在Python 3的脚本中尝试用float(3)/2或 3/2.0代替3/2，以此来避免代码在Python 2环境下可能导致的错误（或与之相反，在Python 2脚本中用from __future__ import division来使用Python 3的除法）。

Python 2

print'3/2=',3/2print'3//2=',3//2print'3/2.0=',3/2.0print'3//2.0=',3//2.0
3/2=13//2=13/2.0=1.53//2.0=1.0

默认，如果两个操作数都是整数，Python 2 自动执行整型计算。

Python 3

print('3/2=',3/2)print('3//2=',3//2)print('3/2.0=',3/2.0)print('3//2.0=',3//2.0)
3/2=1.53//2=13/2.0=1.53//2.0=1.0

Note: 需要注意的是“双划线”（//）操作符将一直执行整除，而不管操作数的类型，这就是为什么 5.0//2.0 值为 2.0。Python 3 中，/ 操作符是做浮点除法，而 // 是做整除（即商没有余数，比如 10 // 3 其结果就为 3，余数会被截除掉，而 (-7) // 3 的结果却是 -3。这个算法与其它很多编程语言不一样，需要注意，它们的整除运算会向0的方向取值。而在 Python 2 中，/ 就是整除，即和 Python 3 中的 // 操作符一样。

5）加入nonlocal语句。使用noclocal x可以直接指派外围（非全局）变量

6）print

去除print语句，加入print()函数实现相同的功能。同样的还有 exec语句，已经改为exec()函数

在Python 2里，print是一个语句。无论你想输出什么，只要将它们放在print关键字后边就可以。

Python 3里，print()是一个函数。就像其他的函数一样，print()需要你将想要输出的东西作为参数传给它。

例如：
2.X: print "The answer is", 2*2
3.X: print("The answer is", 2*2)
2.X: print x, # 使用逗号结尾禁止换行
3.X: print(x, end=" ") # 使用空格代替换行

在Python 2里，如果你使用一个逗号(,)作为print语句的结尾，它将会用空格分隔输出的结果，然后在输出一个尾随的空格(trailing space)，而不输出回车(carriage return)。在Python 3里，通过把end=' '作为一个关键字参数传给print()可以实现同样的效果。参数end的默认值为' '，所以通过重新指定end参数的值，可以取消在末尾输出回车符。
2.X: print # 输出新行
3.X: print() # 输出新行
2.X: print >>sys.stderr, "fatal error"
3.X: print("fatal error", file=sys.stderr)

在Python 2里，你可以通过使用>>pipe_name语法，把输出重定向到一个管道，比如sys.stderr。在Python 3里，你可以通过将管道作为关键字参数file的值传递给print()来完成同样的功能。参数file的默认值为std.stdout，所以重新指定它的值将会使print()输出到一个另外一个管道。
2.X: print (x, y) # 输出repr((x, y))
3.X: print((x, y)) # 不同于print(x, y)!

exec语句

exec()函数使用一个包含任意Python代码的字符串作为参数，然后就像执行语句或者表达式一样执行它。exec()跟eval()是相似的，但是exec()更加强大并更具有技巧性。eval()函数只能执行单独一条表达式，但是exec()能够执行多条语句，导入(import)，函数声明—实际上整个Python程序的字符串表示也可以。

Notes

Python 2

Python 3

①

execcodeString exec(codeString)

②

execcodeStringina_global_namespace exec(codeString,a_global_namespace)

③

execcodeStringina_global_namespace,a_local_namespace exec(codeString,a_global_namespace,a_local_namespace)

• 在最简单的形式下，因为exec()现在是一个函数，而不是语句，2to3会把这个字符串形式的代码用括号围起来。

• Python 2里的exec语句可以指定名字空间，代码将在这个由全局对象组成的私有空间里执行。Python 3也有这样的功能；你只需要把这个名字空间作为第二个参数传递给exec()函数。

• 更加神奇的是，Python 2里的exec语句还可以指定一个本地名字空间(比如一个函数里声明的变量)。在Python 3里，exec()函数也有这样的功能。

execfile语句

就像以前的exec语句，Python 2里的execfile语句也可以像执行Python代码那样使用字符串。不同的是exec使用字符串，而execfile则使用文件。在Python 3里，execfile语句已经被去掉了。如果你真的想要执行一个文件里的Python代码(但是你不想导入它)，你可以通过打开这个文件，读取它的内容，然后调用compile()全局函数强制Python解释器编译代码，然后调用新的exec()函数。

Notes

Python 2

Python 3

• execfile('a_filename') exec(compile(open('a_filename').read(),'a_filename','exec'))

7）输入函数改变了，删除了raw_input，用input代替： Python 2有两个全局函数，用来在命令行请求用户输入。第一个叫做input()，它等待用户输入一个Python表达式(然后返回结果)。第二个叫做raw_input()，用户输入什么它就返回什么。这让初学者非常困惑，并且这被广泛地看作是Python语言的一个“肉赘”(wart)。Python 3通过重命名raw_input()为input()，从而切掉了这个肉赘，所以现在的input()就像每个人最初期待的那样工作。
2.X:guess = int(raw_input('Enter an integer : ')) # 读取键盘输入的方法
3.X:guess = int(input('Enter an integer : '))

Note:如果你真的想要请求用户输入一个Python表达式，计算结果，可以通过调用input()函数然后把返回值传递给eval()。

I/O方法xreadlines()

在Python 2里，文件对象有一个xreadlines()方法，它返回一个迭代器，一次读取文件的一行。这在for循环中尤其有用。事实上，后来的Python 2版本给文件对象本身添加了这样的功能。

在Python 3里，xreadlines()方法不再可用了。2to3可以解决简单的情况，但是一些边缘案例则需要人工介入。

Notes

Python 2

Python 3

①

• for line in a_file.xreadlines(): for line in a_file:

②

• for line in a_file.xreadlines(5): no change (broken)

• 如果你以前调用没有参数的xreadlines()，2to3会把它转换成文件对象本身。在Python 3里，这种转换后的代码可以完成前同样的工作：一次读取文件的一行，然后执行for循环的循环体。

• 如果你以前使用一个参数(每次读取的行数)调用xreadlines()，2to3不能为你完成从Python 2到Python 3的转换，你的代码会以这样的方式失败：AttributeError: '_io.TextIOWrapper' object has no attribute 'xreadlines'。你可以手工的把xreadlines()改成readlines()以使代码能在Python 3下工作。(readline()方法在Python 3里返回迭代器，所以它跟Python 2里的xreadlines()效率是不相上下的。)




8）改变了顺序操作符的行为，例如x<y，当x和y类型不匹配时抛出TypeError而不是返回随即的 bool值


9）去除元组参数解包。不能def(a, (b, c)):pass这样定义函数了


10）新式的8进制字变量，相应地修改了oct()函数。
2.X的方式如下：
>>> 0666
438
>>> oct(438)
'0666'


3.X这样：
>>> 0666
SyntaxError: invalid token (<pyshell#63>, line 1)
>>> 0o666
438
>>> oct(438)
'0o666'

11）增加了 2进制字面量和bin()函数
>>> bin(438)
'0b110110110'
>>> _438 = '0b110110110'
>>> _438
'0b110110110'

12）扩展的可迭代解包。在Py3.X 里，a, b, *rest = seq和 *rest, a = seq都是合法的，只要求两点：rest是list对象和seq是可迭代的。

13）新的super()，可以不再给super()传参数，
>>> class C(object):
def __init__(self, a):
print('C', a)
>>> class D(C):
def __init(self, a):
super().__init__(a) # 无参数调用super()
>>> D(8)
C 8
<__main__.D object at 0x00D7ED90>

14）支持class decorator。用法与函数decorator一样：
>>> def foo(cls_a):
def print_func(self):
print('Hello, world!')
cls_a.print = print_func
return cls_a
>>> @foo
class C(object):
pass
>>> C().print()
Hello, world!


class decorator可以用来玩玩狸猫换太子的大把戏。更多请参阅PEP 3129

4. 字符串和字节串

Python 2有两种字符串类型：Unicode字符串和非Unicode字符串。Python 2有基于ASCII的str()类型，其可通过单独的unicode()函数转成unicode类型，但没有byte类型。

而在Python 3中，终于有了Unicode（utf-8）字符串，以及两个字节类：bytes和bytearrays。Python 3只有一种类型：Unicode字符串(Unicode strings)。只有str一种类型，但它跟2.x版本的unicode几乎一样。

Notes

Python 2

Python 3

①

• u'PapayaWhip' 'PapayaWhip'

②

• ur'PapayaWhipfoo' r'PapayaWhipfoo'

• Python 2里的Unicode字符串在Python 3里即普通字符串，因为在Python 3里字符串总是Unicode形式的。

• Unicode原始字符串(raw string)(使用这种字符串，Python不会自动转义反斜线"")也被替换为普通的字符串，因为在Python 3里，所有原始字符串都是以Unicode编码的。

全局函数unicode()

Python 2有两个全局函数可以把对象强制转换成字符串：unicode()把对象转换成Unicode字符串，还有str()把对象转换为非Unicode字符串。

Python 3只有一种字符串类型，Unicode字符串，所以str()函数即可完成所有的功能。(unicode()函数在Python 3里不再存在了。)

Notes

Python 2

Python 3

• unicode(anything) str(anything)



5.数据类型


1）Python 2有为非浮点数准备的int和long类型。int类型的最大值不能超过sys.maxint，而且这个最大值是平台相关的。可以通过在数字的末尾附上一个L来定义长整型，显然，它比int类型表示的数字范围更大。

在Python 3里，只有一种整数类型int，大多数情况下，它很像Python 2里的长整型。


Note:检查一个变量是否是整型，获得它的数据类型，并与一个int类型(不是long)的作比较。你也可以使用isinstance()函数来检查数据类型；再强调一次，使用int，而不是long，来检查整数类型。


sys.maxint

由于长整型和整型被整合在一起了，sys.maxint常量不再精确。但是因为这个值对于检测特定平台的能力还是有用处的，所以它被Python 3保留，并且重命名为sys.maxsize。

Notes

Python 2

Python 3

①

• from sys import maxint from sys import maxsize

②

⑧ python2和python3的区别

简单的说，2是旧3是新，3是2的升级版，3完全高于2，2是时代的眼泪3是现在和未来，2逐渐被淘汰3用的人越来越多。

之前两个版本共存只是因为诸多package的更新换代并没有跟上，但是到了现在只要还有活人维护的package基本都兼容3了，然而新建的package却越来越多不兼容2。使用2的意义基本没有了，日常用3大不了留一个2备用就行。

⑨ python怎么实现计算趋势图的指数、线性、对数、多项式

推荐你去找一个pandas,scipy,pandas,matplotlib库来做，网上有书籍，《利用Python进行数据分析》，基本就是介绍这样内容的，pandas去做数据采集、清洗等都不错，然后利用上面的例子慢慢实现你上面的方法。

⑩ 如何用Python进行线性回归以及误差分析

数据挖掘中的预测问题通常分为2类：回归与分类。

简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。

本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。

本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。

拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。

代码如下：

• importmatplotlib.pyplot as plt

• importnumpy as np

• importscipy as sp

• fromscipy.statsimportnorm

• fromsklearn.pipelineimportPipeline

• fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

• fromsklearn.

• fromsklearnimportlinear_model

• ''''' 数据生成 '''

• x = np.arange(0,1,0.002)

• y = norm.rvs(0, size=500, scale=0.1)

• y = y + x**2

• ''''' 均方误差根 '''

• defrmse(y_test, y):

• returnsp.sqrt(sp.mean((y_test - y) **2))

• ''''' 与均值相比的优秀程度，介于[0~1]。0表示不如均值。1表示完美预测.这个版本的实现是参考scikit-learn官网文档 '''

• defR2(y_test, y_true):

• return1- ((y_test - y_true)**2).sum() / ((y_true - y_true.mean())**2).sum()

• ''''' 这是Conway&White《机器学习使用案例解析》里的版本 '''

• defR22(y_test, y_true):

• y_mean = np.array(y_true)

• y_mean[:] = y_mean.mean()

• return1- rmse(y_test, y_true) / rmse(y_mean, y_true)

• plt.scatter(x, y, s=5)

• degree = [1,2,100]

• y_test = []

• y_test = np.array(y_test)

• fordindegree:

• clf = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures(degree=d)),

• ('linear', LinearRegression(fit_intercept=False))])

• clf.fit(x[:, np.newaxis], y)

• y_test = clf.predict(x[:, np.newaxis])

• print(clf.named_steps['linear'].coef_)

• print('rmse=%.2f, R2=%.2f, R22=%.2f, clf.score=%.2f'%

• (rmse(y_test, y),

• R2(y_test, y),

• R22(y_test, y),

• clf.score(x[:, np.newaxis], y)))

• plt.plot(x, y_test, linewidth=2)

• plt.grid()

• plt.legend(['1','2','100'], loc='upper left')

• plt.show()

该程序运行的显示结果如下：



[ 0. 0.75873781]

rmse=0.15, R2=0.78, R22=0.53, clf.score=0.78

[ 0. 0.35936882 0.52392172]

rmse=0.11, R2=0.87, R22=0.64, clf.score=0.87

[ 0.00000000e+00 2.63903249e-01 3.14973328e-01 2.43389461e-01

1.67075328e-01 1.10674280e-01 7.30672237e-02 4.88605804e-02

......

3.70018540e-11 2.93631291e-11 2.32992690e-11 1.84860002e-11

1.46657377e-11]

rmse=0.10, R2=0.90, R22=0.68, clf.score=0.90