python27score函数_如何用Python进行线性回归以及误差分析

❶ python中的input()、isinstance()函数如何使用

Python解释器内置了许多函数，这意味着我们无需定义，始终可以它们。接下来和大家一起讨论一个常用的内建函数-input()和isinstance()。

input()

input()函数读取用户输入，并转换成字符串：

>>>a=input()#将input()返回的值赋值给a
Python
>>>a#查看a的值（为字符串'Python'）
'Python'

input()函数可以提供一个参数，用来提示用户：

>>>b=input('请输入你最喜欢的水果：')#给用户必要的提示
请输入你最喜欢的水果：香蕉
>>>b
'香蕉'

需要注意的是，input()函数返回的值总是字符串，当用户输入的是数字也是这样，所以当使用它时一定要注意：

>>>num=input('请输入一个数字:')
请输入一个数字:10
>>>num+9#试图把num和数字相加
Traceback(mostrecentcalllast):
File"",line1,in
TypeError:mustbestr,notint
>>>num
'10'
>>>type(num)#查看num的数字类型
<class'str'>

isinstance()

isinstance()函数用于检查对象是否为指定类(或者说数据类型)的实例。isintance()的第一个参数为一个对象，第二个参数为要检查的数据类型。

举个例子，比如有有一个变量，你想检查它是否为数字类型，可以使用isinstance()函数：

score=90
>>>result=isinstance(score,int)
>>>ifresult:
...print('score为int数据类型')
...else:
...print('score不为int数据类型')
...
score为int数据类型

除了能检查是否为int类型外，isintance()还能检查其他数据类型(当然了)，下面是一个综合示例：

>>>pi=3.14
>>>name='Wang'
>>>complex_num=1+2j
>>>isinstance(pi,float)#3.14为浮点数类型
True
>>>isinstance(name,str)#'Wang'为字符串类型
True
>>>isinstance(complex_num,complex)#1+2j为复数
True

isinstance()还可以验证某个对象是否为自定义的类型：

>>>classDeveloper:#定义一个叫做Developer的类
...
...def__init__(self,name):#__init__方法中，需要输入名字
...self.name=name
...defdisplay(self):#定义了display()方法
...print("Developer:",self.name,"-")
...
>>>classPythonDeveloper(Developer):#PythonDeveloper类，继承了Developer类
...
...def__init__(self,name,language):
...self.name=name
...self.language=language
...
...defdisplay(self):#覆盖了父类的display方法
...print("PythonDeveloper:",self.name,"language:",self.language,"-")
...
>>>dev=Developer('Zhang')#创建一个Developer对象
>>>dev.display()#调用display()方法，以查看该对象
Developer:Zhang-
>>>isinstance(dev,Developer)#判断dev是否为Developer类，答案是肯定的
True
>>>isinstance(dev,PythonDeveloper)#判断dev是否为PythonDeveloper类，当然不是
False
>>>python_dev=PythonDeveloper('Liu','Python')#创建一个PythonDeveloper对象，注意PythonDeveloper是Developer的子类
>>>python_dev.display()#调用display方法
PythonDeveloper:Liulanguage:Python-
>>>isinstance(python_dev,Developer)#判断python_dev是否为Developer类，答案是肯定的
True
>>>isinstance(python_dev,PythonDeveloper)#判断python是否为PythonDeveloper类，答案也是肯定的
True

关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。

❷ python定义一个学生类,包含三个属性

class student():

# 构造函数

# 对当前对象的实例的初始化

def __init__(self, name, age, score):

self.name = name

self.age = age

self.score = score

# isinstance函数判断一个对象是否是一个已知的类型，类似type

def get_name(self):

if isinstance(self.name, str):

return self.name

def get_age(self):

if isinstance(self.age, int):

return self.age

def get_course(self):

a = max(self.score)

if isinstance(a, int):

return a

zm = student('zhangming', 20, [69, 88, 100])

print(zm.get_name())

print(zm.get_age())

print(zm.get_course())

❸ 这个Python代码该怎么改为什么错了

Python告诉你：float()函数的参数需要是一个字符串或一个数，不能是列表

两种方法解决：

将参数更改（不推荐，达不到原本的想法）
改代码（推荐）：
1. 把159行改为：self.score = list(map(float, score))
2. 在159行下面添加：self.cource = max(self.score)
(第2项是为了get_cource方法不报错)
3. 运行，看看是否OK

（如果还报错可以追问，求采纳）

❹ sklearn score函数怎么有负数

下面是官方文档给出的为什么会有负数的解释（score函数说明中加粗部分），希望可以帮到你。

def score(self, X, y, sample_weight=None):

"""Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction.

The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), where u is the resial
sum of squares ((y_true - y_pred) ** 2).sum() and v is the total
sum of squares ((y_true - y_true.mean()) ** 2).sum().
The best possible score is 1.0 and it can be negative (because the
model can be arbitrarily worse). A constant model that always
predicts the expected value of y, disregarding the input features,
would get a R^2 score of 0.0.

❺ 在python中读取score.csv文件（请下载附件score.csv），并编程实现将score

摘要您好，很高兴为您回答这个问题——一、导入CSV包

❻ 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

❼ Python至少输入五个成绩怎么编程

参考代码如下：

scores = list(map(lambda x:int(x),list(input('请输入至少5个学生的成绩（用空格分隔）:').split(' '))))

maxScore = max(scores)

for s in scores:

if s >= maxScore - 10:

print('百分制成绩为{}，等级为：{}'.format(s, "A"))

elif s >= maxScore - 20:

print('百分制成绩为{}，等级为：{}'.format(s, "B"))

elif s >= maxScore - 30:

print('百分制成绩为{}，等级为：{}'.format(s, "C"))

elif s >= maxScore - 40:

print('百分制成绩为{}，等级为：{}'.format(s, "D"))

else:

print('百分制成绩为{}，等级为：{}'.format(s, "F"))

运行结果：

❽ Python编程题：编写函数，计算某班级学生考试的平均分

defavgScore(scores,n=10):

s=0

foriinrange(len(scores)):

s+=scores[i]

returns/n

scores=[90,88,76,45,77,95,66,88,91]

print("按班级人数计算的平均值：{:.2f}".format(avgScore(scores)))

print("按考试人数计算的平均值：{:.2f}".format(avgScore(scores,len(scores))))

❾ python中有多个字典，然后取最大值

d1={'ser':'0001','name':'Tom','sex':'m','score':'76'}
d2={'ser':'0002','name':'Jak','sex':'m','score':'87'}
d3={'ser':'0003','name':'Alic','sex':'f','score':'86'}

max_score=float('-inf')
min_score=float('inf')
max_student=None
min_student=None
fordin[d1,d2,d3]:
score=int(d['score'])
ifscore>max_score:
max_score=score
max_student=d
ifscore<min_score:
min_score=score
min_student=d
print('minscorestudentinfo',min_student)
print('maxscorestudentinfo',max_student)

应该能够满足你的需求

❿ python里有一个列表，列表里有几个小列表，小列表里写的是同学的名字和成绩，如何带着列表给分数排序

#冒泡排序:
scoreList=[
['a',98],
['c',45],
['b',70],
['d',85],
['h',85],
['f',92],
['g',30],
['e',65]
];
arrLen=len(scoreList);
foriinrange(arrLen):
	a=scoreList[i]
	forjinrange(arrLen):
		b=scoreList[j-1]
		ifb[1]<a[1]:			
			scoreList[i],scoreList[j-1]=scoreList[j-1],scoreList[i]
print(scoreList)

冒泡排序也可以用自带的排序函数 scoreList.sort(key=func) func是一个自定义的函数具体用法可以看文档

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python27score函数

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