a = input()
if a in province_list or a in [i[:-1] for i in province_list]:
print("{}在该列表中".format(a))
else:
print("{}不在该列表中".format(a))
可以参考这个代码
https://ask.csdn.net/questions/7924529
在机器学习中,有两类学习算法,一类是无监督学习,另一类是监督学习。聚类算法是无监督学习算法,一般构建用户兴趣属性画像等可应用聚类算法;而一般的分类算法是有监督学习,基于有标注的历史数据进行算法模型构建 。
聚类的定义可以是这样的:对大量未知标注的数据集,按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别,使得类别内的数据比较相似,类别间的数据相似度较小。重点是计算样本之间的相似度,这个相似度有时候也称为样本间的距离。
那么聚类中如何度量相似度呢?一般有两种方法,一种是对所有样本作特征投影,另一种则是距离计算。前者主要从直观的图像上反应样本之间的相似度关系,而后者则是通过衡量对象之间的差异度来反应样本之间的相似度关系。
一些基础概念:
1、范数(数学基础)
向量的范数可以简单、形象地理解为向量的长度,或者向量到坐标系原点的距离,或者相应空间内的两点之间的距离。
向量的范数定义: 向量的范数是一个函数||x||,满足非负性||x||>0,齐次性||cx||=|c|*||x||,三角不等式||x+y||<=||x||+||y||.
L1范数: ||x||为x向量各个元素绝对值之和。
L2范数: ||x||为x向量各个元素平方和的开方,L2范数又称欧几里得范数。
Lp范数: ||x||为x向量各个元素绝对值的p次方和的1/p次方。
L无穷范数: ||x||为x向量各个元素绝对值最大的那个元素。
2、n维空间
距离的计算是基于一定的n维空间上的。
例如采集1个亿微信用户样本,他们的特征变量不太一样,例如年龄、收入、性格、学历、职业、兴趣、生活作息习惯等等进行初步的量化转化,作为输入变量进行假设分析。 那么这一个亿样本里面,哪些人是能够做为中产阶级,哪些人是可以作为文艺青年? 可以建立文艺青年分类指标,然后分析每个样本个体之间的接近或相似程度,分组建立关联函数。 从直观和简单的分组概念出发,对于庞大的数据,也可以进行客观的统计学分组划分。 这里就会用到聚类分析方法,首先是测量样本个体之间的差异或相似程度。 这里引入空间几何概念,即将每个样本当作一个点,分布在n维空间里,每个维度分别是年龄、收入、性格等。 如果两个变量越接近,我们定义为两个点之间的越相似或亲密,这里使用“距离”的概念进行定义。 如果变量是数值型的变量,而非函数变量。那么可以使用如下空间和距离进行量化样本之间的相似程度。
答案:
针对优化Python列表遍历代码问题:
我们可以使用Python的生成器来实现只遍历一次的目的。
具体步骤:
把原来的列表遍历代码中的for语句替换成yield语句。
在函数中调用yield语句对应的生成器对象,这样就可以用next()函数或for语句来遍历整个列表元素一次。
参考代码如下:
def generate_items():
yield 'item1'
yield 'item2'
yield 'item3'
items = generate_items()
print(next(items)) # 输出: 'item1'
print(next(items)) # 输出: 'item2'
print(next(items)) # 输出: 'item3'
针对Python代码实现用户循环输入成绩,输出显示成绩所对应的等级问题:
我们可以使用一个循环,让用户可以多次输入分数并获得等级。
具体步骤:
定义一个函数来根据输入分数来判断并输出对应的等级。
使用while循环,让用户可以多次输入分数并获得等级。
参考代码如下:
def grade(score):
if 60 <= score < 80:
print('恭喜您,您的成绩为:C')
elif 80 <= score < 90:
print('您的成绩为B')
elif 100 >= score >= 90:
print('您的成绩为A')
elif 0 <= score <= 60:
print('糟糕,您的成绩为D')
else:
print('输入出错!')
while True:
score = input('请输入您的分数:')
if score == '' or score.lower() == 'exit': # 输入为空或者为'exit'时退出循环
break
score = int(score)
grade(score)
以上就是优化Python列表遍历代码和Python代码实现用户循环输入成绩,输出显示成绩所对应的等级的解决方案。另外,第一个问题除了使用生成器,还可以使用列表解析或者map函数等方式来实现只遍历一次列表的目的。