python多元表达式

A. python表达式由什么构成

程序由语句构成，语句由指令组成，指令即对数据的运算，也就是由数据和运算符构成

B. python多元线性回归怎么计算

1、什么是多元线性回归模型？

当y值的影响因素不唯一时,采用多元线性回归模型。

y =y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn

例如商品的销售额可能不电视广告投入,收音机广告投入,报纸广告投入有关系,可以有 sales =β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper.

2、使用pandas来读取数据

pandas 是一个用于数据探索、数据分析和数据处理的python库

[python]view plain

• importpandasaspd

[html]view plain

• <prename="code"class="python">#

• data=pd.read_csv('/home/lulei/Advertising.csv')

• #displaythefirst5rows

• data.head()








上面代码的运行结果：

• TV Radio Newspaper Sales


• 0 230.1 37.8 69.2 22.1


• 1 44.5 39.3 45.1 10.4


• 2 17.2 45.9 69.3 9.3


• 3 151.5 41.3 58.5 18.5


• 4 180.8 10.8 58.4 12.9



上面显示的结果类似一个电子表格，这个结构称为Pandas的数据帧(data frame)，类型全称：pandas.core.frame.DataFrame.


pandas的两个主要数据结构：Series和DataFrame：

• Series类似于一维数组，它有一组数据以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。

• DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典。

[python]view plain

• #displaythelast5rows

• data.tail()

只显示结果的末尾5行

• TV Radio Newspaper Sales


• 195 38.2 3.7 13.8 7.6


• 196 94.2 4.9 8.1 9.7


• 197 177.0 9.3 6.4 12.8


• 198 283.6 42.0 66.2 25.5


• 199 232.1 8.6 8.7 13.4



[html]view plain

• #checktheshapeoftheDataFrame(rows,colums)

• data.shape

查看DataFrame的形状,注意第一列的叫索引，和数据库某个表中的第一列类似。

(200,4)


3、分析数据

特征：

• TV：对于一个给定市场中单一产品，用于电视上的广告费用（以千为单位）

• Radio：在广播媒体上投资的广告费用

• Newspaper：用于报纸媒体的广告费用

响应：

• Sales：对应产品的销量

在这个案例中，我们通过不同的广告投入，预测产品销量。因为响应变量是一个连续的值，所以这个问题是一个回归问题。数据集一共有200个观测值，每一组观测对应一个市场的情况。

注意：这里推荐使用的是seaborn包。网上说这个包的数据可视化效果比较好看。其实seaborn也应该属于matplotlib的内部包。只是需要再次的单独安装。

[python]view plain

• importseabornassns

• importmatplotlib.pyplotasplt

• #ots

• sns.pairplot(data,x_vars=['TV','Radio','Newspaper'],y_vars='Sales',size=7,aspect=0.8)

• plt.show()#注意必须加上这一句，否则无法显示。

[html]view plain

• 这里选择TV、Radio、Newspaper作为特征，Sales作为观测值

[html]view plain

• 返回的结果：




• seaborn的pairplot函数绘制X的每一维度和对应Y的散点图。通过设置size和aspect参数来调节显示的大小和比例。可以从图中看出，TV特征和销量是有比较强的线性关系的，而Radio和Sales线性关系弱一些，Newspaper和Sales线性关系更弱。通过加入一个参数kind='reg'，seaborn可以添加一条最佳拟合直线和95%的置信带。



[python]view plain

• sns.pairplot(data,x_vars=['TV','Radio','Newspaper'],y_vars='Sales',size=7,aspect=0.8,kind='reg')

• plt.show()


结果显示如下：




4、线性回归模型

优点：快速；没有调节参数；可轻易解释；可理解。

缺点：相比其他复杂一些的模型，其预测准确率不是太高，因为它假设特征和响应之间存在确定的线性关系，这种假设对于非线性的关系，线性回归模型显然不能很好的对这种数据建模。

线性模型表达式：y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn其中

• y是响应

• β0是截距

• β1是x1的系数，以此类推

在这个案例中：y=β0+β1∗TV+β2∗Radio+...+βn∗Newspaper

(1)、使用pandas来构建X(特征向量)和y(标签列)

scikit-learn要求X是一个特征矩阵，y是一个NumPy向量。

pandas构建在NumPy之上。

因此，X可以是pandas的DataFrame，y可以是pandas的Series，scikit-learn可以理解这种结构。

[python]view plain

• #

• feature_cols=['TV','Radio','Newspaper']

• #

• X=data[feature_cols]

• #

• X=data[['TV','Radio','Newspaper']]

• #printthefirst5rows

• printX.head()

• #checkthetypeandshapeofX

• printtype(X)

• printX.shape

输出结果如下：

• TV Radio Newspaper


• 0 230.1 37.8 69.2


• 1 44.5 39.3 45.1


• 2 17.2 45.9 69.3


• 3 151.5 41.3 58.5


• 4 180.8 10.8 58.4


• <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>


• (200, 3)




[python]view plain

• #selectaSeriesfromtheDataFrame

• y=data['Sales']

• #

• y=data.Sales

• #printthefirst5values

• printy.head()

输出的结果如下：

• 0 22.1


• 1 10.4


• 2 9.3


• 3 18.5


• 4 12.9


• Name: Sales



（2）、构建训练集与测试集

[html]view plain

• <prename="code"class="python"><spanstyle="font-size:14px;">##构造训练集和测试集

• fromsklearn.cross_validationimporttrain_test_split#这里是引用了交叉验证

• X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=1)








#default split is 75% for training and 25% for testing

[html]view plain

• printX_train.shape

• printy_train.shape

• printX_test.shape

• printy_test.shape




输出结果如下：

• (150, 3)


• (150,)


• (50, 3)


• (50,)



注：上面的结果是由train_test_spilit()得到的，但是我不知道为什么我的版本的sklearn包中居然报错：

• ImportError Traceback (most recent call last)<ipython-input-182-3eee51fcba5a> in <mole>() 1 ###构造训练集和测试集----> 2 from sklearn.cross_validation import train_test_split 3 #import sklearn.cross_validation 4 X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1) 5 # default split is 75% for training and 25% for testingImportError: cannot import name train_test_split



处理方法：1、我后来重新安装sklearn包。再一次调用时就没有错误了。

2、自己写函数来认为的随机构造训练集和测试集。(这个代码我会在最后附上。)

（3）sklearn的线性回归

[html]view plain

• fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

• linreg=LinearRegression()

• model=linreg.fit(X_train,y_train)

• printmodel

• printlinreg.intercept_

• printlinreg.coef_


输出的结果如下：

• LinearRegression(_X=True, fit_intercept=True, normalize=False)


• 2.66816623043


• [ 0.04641001 0.19272538 -0.00349015]



[html]view plain

• #

• zip(feature_cols,linreg.coef_)

输出如下：

• [('TV', 0.046410010869663267),


• ('Radio', 0.19272538367491721),


• ('Newspaper', -0.0034901506098328305)]







y=2.668+0.0464∗TV+0.192∗Radio-0.00349∗Newspaper
如何解释各个特征对应的系数的意义？

对于给定了Radio和Newspaper的广告投入，如果在TV广告上每多投入1个单位，对应销量将增加0.0466个单位。就是加入其它两个媒体投入固定，在TV广告上每增加1000美元（因为单位是1000美元），销量将增加46.6（因为单位是1000）。但是大家注意这里的newspaper的系数居然是负数，所以我们可以考虑不使用newspaper这个特征。这是后话，后面会提到的。

（4）、预测

[python]view plain

• y_pred=linreg.predict(X_test)

• printy_pred

[python]view plain

• printtype(y_pred)


输出结果如下：



• [ 14.58678373 7.92397999 16.9497993 19.35791038 7.36360284


• 7.35359269 16.08342325 9.3046 20.35507374 12.63160058


• 22.83356472 9.66291461 4.18055603 13.70368584 11.4533557


• 4.16940565 10.31271413 23.06786868 17.80464565 14.53070132


• 15.19656684 14.22969609 7.54691167 13.47210324 15.00625898


• 19.28532444 20.7319878 19.70408833 18.21640853 8.50112687


• 9.8493781 9.51425763 9.73270043 18.13782015 15.41731544


• 5.07416787 12.20575251 14.05507493 10.6699926 7.16006245


• 11.80728836 24.79748121 10.40809168 24.05228404 18.44737314


• 20.80572631 9.45424805 17.00481708 5.78634105 5.10594849]


• <type 'numpy.ndarray'>



5、回归问题的评价测度

(1) 评价测度

对于分类问题，评价测度是准确率，但这种方法不适用于回归问题。我们使用针对连续数值的评价测度(evaluation metrics)。
这里介绍3种常用的针对线性回归的测度。

1)平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)

(2)均方误差(Mean Squared Error, MSE)

(3)均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)

这里我使用RMES。

[python]view plain

• <prename="code"class="python">#计算Sales预测的RMSE

• printtype(y_pred),type(y_test)

• printlen(y_pred),len(y_test)

• printy_pred.shape,y_test.shape

• fromsklearnimportmetrics

• importnumpyasnp

• sum_mean=0

• foriinrange(len(y_pred)):

• sum_mean+=(y_pred[i]-y_test.values[i])**2

• sum_erro=np.sqrt(sum_mean/50)

• #calculateRMSEbyhand

• print"RMSEbyhand:",sum_erro




最后的结果如下：

• <type 'numpy.ndarray'> <class 'pandas.core.series.Series'>


• 50 50


• (50,) (50,)


• RMSE by hand: 1.42998147691



（2）做ROC曲线

[python]view plain

• importmatplotlib.pyplotasplt

• plt.figure()

• plt.plot(range(len(y_pred)),y_pred,'b',label="predict")

• plt.plot(range(len(y_pred)),y_test,'r',label="test")

• plt.legend(loc="upperright")#显示图中的标签

• plt.xlabel("thenumberofsales")

• plt.ylabel('valueofsales')

• plt.show()


显示结果如下：（红色的线是真实的值曲线，蓝色的是预测值曲线）

直到这里整个的一次多元线性回归的预测就结束了。

6、改进特征的选择
在之前展示的数据中，我们看到Newspaper和销量之间的线性关系竟是负关系（不用惊讶，这是随机特征抽样的结果。换一批抽样的数据就可能为正了），现在我们移除这个特征，看看线性回归预测的结果的RMSE如何？

依然使用我上面的代码，但只需修改下面代码中的一句即可：

[python]view plain

• #

• feature_cols=['TV','Radio','Newspaper']

• #

• X=data[feature_cols]

• #

• #X=data[['TV','Radio','Newspaper']]#只需修改这里即可<prename="code"class="python"style="font-size:15px;line-height:35px;">X=data[['TV','Radio']]#去掉newspaper其他的代码不变

# print the first 5 rowsprint X.head()# check the type and shape of Xprint type(X)print X.shape




最后的到的系数与测度如下：

LinearRegression(_X=True, fit_intercept=True, normalize=False)

• 2.81843904823


• [ 0.04588771 0.18721008]


• RMSE by hand: 1.28208957507



然后再次使用ROC曲线来观测曲线的整体情况。我们在将Newspaper这个特征移除之后，得到RMSE变小了，说明Newspaper特征可能不适合作为预测销量的特征，于是，我们得到了新的模型。我们还可以通过不同的特征组合得到新的模型，看看最终的误差是如何的。

备注：

之前我提到了这种错误：

注：上面的结果是由train_test_spilit()得到的，但是我不知道为什么我的版本的sklearn包中居然报错：

• ImportError Traceback (most recent call last)<ipython-input-182-3eee51fcba5a> in <mole>() 1 ###构造训练集和测试集----> 2 from sklearn.cross_validation import train_test_split 3 #import sklearn.cross_validation 4 X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1) 5 # default split is 75% for training and 25% for testingImportError: cannot import name train_test_split



处理方法：1、我后来重新安装sklearn包。再一次调用时就没有错误了。

2、自己写函数来认为的随机构造训练集和测试集。(这个代码我会在最后附上。)

这里我给出我自己写的函数：

C. python 表达式[1,2,3]与表达式[2,3,1]相同

@Author：Runsen

Python运算符与表达式

（1） 运算符与其用法

(2).运算符优先级（从低到高）

(3) python 控制台输出 使用print

print ("abc" )#打印abc并换行print ("abc%s" % "d" )#打印abcdprint ("abc%sef%s" % ("d", "g") )#打印abcdefg

控制流

(4) if 语句

i = 10n = int(input("enter a number:"))if n == i: print( "equal")elif n < i: print( "lower")else: print ("higher")

(5) while语句

while True: passelse: pass#else语句可选，当while为False时，else语句被执行。 pass是空语句。

(6)for 循环 for..in

for i in range(0, 5): print (i)else: pass# 打印0到4

注：当for循环结束后执行else语句； range(a, b)返回一个序列，从a开始到b为止，但不包括b，range默认步长为1，可以指定步长，range(0,10,2)；

(7)break语句

终止循环语句，如果从for或while中终止，任何对应循环的else将不执行。 (8)continue语句

continue语句用来调过当前循环的剩余语句，然后继续下一轮循环。

下面就是 break 和 continue 主要的 区别：

break：跳出整个循环continue：跳出本次循环，继续执行下一次循环 希望大家牢记。

D. python表达式int('123',16)的值，可以说一下过程吗

摘要 以16进制解析字符串'123'，将其转换成一个整型。

E. 5.按要求写出Python 表达式。(1)将整数k 转换成实数。(2)求实数x 的小数部分

（1）float(k)

（2）x-int(x)

num=float("请输入实数：")

intpart=int(num)

decimalpart=num-intpart

print "实数%f 整数部分:%d 小数部分：%f"%(num,intpart,decimalpart

(5)python多元表达式扩展阅读：

Python的表达式写法与C/C++类似。只是在某些写法有所差别。

主要的算术运算符与C/C++类似。+, -, *, /, //, **, ~, %分别表示加法或者取正、减法或者取负、乘法、除法、整除、乘方、取补、取余。>>, <<表示右移和左移。

&, |, ^表示二进制的AND, OR, XOR运算。>, <, ==, !=, <=, >=用于比较两个表达式的值，分别表示大于、小于、等于、不等于、小于等于、大于等于。在这些运算符里面，~, |, ^, &, <<, >>必须应用于整数。

F. 0基础学习python怎么入门呢

该如何学习Python呢？
（1）选择学习方向。学习Python主要目的是用语言来解决问题，而不是了解这门语言。Python应用方向有很多，Python基础知识学习完后，应用方向不同需求也不同；虽然Python需要系统化的学习，但是在学习Python的时候，想要告诉大家还是需要提前确定一下自己感兴趣的方向，有针对性的学习更为重要。
（2）规划学习路线。当确定好自己的发展方向之后，下一步就是顺着方向去学习，建立好自己的学习路线。要有系统化的学习路线，需要完成什么样的目标，需要学习哪些知识，需要懂哪些知识，这样每次学习一个部分，就可以有实际的结果输出，结果的输出才可以鼓励进行下一步的学习。
（3）合理规划时间。划好自己的学习时间，每天进度是什么，每天学习几个小时都是需要提前确定的，有计划有规划的去学习，坚持下来才会有意外的收获。
用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机工作。目前有很多种流行的编程语言，如难学的C语言，普遍的java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言等，Python适合初学者的一种计算机程序设计语言。

G. Python表达式

import math

# 以下是要用到的函数
# sqrt 平方根
# pow n次方根
# x**2 x的平方
# (1)
(-b + math.sqrt(b ** 2 - 4 * a * c)) / (2 * a)

# (2)
(x ** 2 + y ** 2) / (2 * a ** 2)

#(3)
(x + y + z) / sqrt(x ** 3 + y ** 3 + z ** 3)

#(4)
(3 + a) ** 2 / (2 * c + 4 * d)

#(5)
2 * math.sin((x + y)/2) * math.cos((x - y)/2)
第4题的代码及结果如下：
a = 7
b = -2
c = 4
# (1)
print(3 * 4 ** 5 / 2) # 1536.0

#(2)
print(a * 3 % 2) # 1

#(3)
print(a % 3 + b * b - c / 5) # 4.2

#(4)
print(b ** 2 - 4 * a * c) # -108

H. python如何处理单行实现三元表达式求解

首先让我们构成一个正则表达式。为简单起见，先构成一个正则表达式来识别下面格式的电话号码数字:(nnn)nnn-nnnn。
第一步，创建一个pattern对象来匹配上面的子字符串。一旦程序运行后，如果需要的话，可以让这个对象一般化。匹配上面格式的正则表达可以这样构成:(\d{3})\s\d{3}-\d{4}，其中\d单字符类型用来匹配从0到9的任何数字，另外{3}重复符号，是个简便的记号，用来表示有3个连续的数字位，也等效于(\d\d\d)。\s也另外一个比较有用的单字符类型，用来匹配空格，比如Space键，tab键和换行符。
是不是很简单?但是，如果把这个正则表达式的模式用在java程序中，还要做两件事。对java的解释器来说，在反斜线字符(\)前的字符有特殊的含义。在java中，与regex有关的包，并不都能理解和识别反斜线字符(\)，尽管可以试试看。但为避免这一点，即为了让反斜线字符(\)在模式对象中被完全地传递，应该用双反斜线字符(\)。此外圆括号在正则表达中两层含义，如果想让它解释为字面上意思(即圆括号)，也需要在它前面用双反斜线字符(\)。也就是像下面的一样:
\\(\\d{3}\\)\\s\\d{3}-\\d{4}
import java.util.regex.*;
下面的一段代码实现的功能是，从一个文本文件逐行读入，并逐行搜索电话号码数字，一旦找到所匹配的，然后输出在控制台。
BufferedReader in;
Pattern pattern = Pattern.compile("\\(\\d{3}\\)\\s\\d{3}-\\d{4}");
in = new BufferedReader(new FileReader("phone"));String s;while ((s = in.readLine()) != null){Matcher matcher = pattern.matcher(s);
if (matcher.find()){System.out.println(matcher.group());}}in.close();
对那些熟悉用Python或Javascript来实现正则表达式的人来说，这段代码很平常。在Python和Javascript这些语言中，或者其他的语言，这些正则表达式一旦明确地编译过后，你想用到哪里都可以。与Perl的单步匹配相比，看起来多多做了些工作，但这并不很费事。
find()方法，就像你所想象的，用来搜索与正则表达式相匹配的任何目标字符串，group()方法，用来返回包含了所匹配文本的字符串。应注意的是，上面的代码，仅用在每行只能含有一个匹配的电话号码数字字符串时。可以肯定的说，java的正则表达式包能用在一行含有多个匹配目标时的搜索。本文的原意在于举一些简单的例子来激起读者进一步去学习java自带的正则表达式包，所以对此就没有进行深入的探讨。
这相当漂亮吧! 但是很遗憾的是，这仅是个电话号码匹配器。很明显，还有两点可以改进。如果在电话号码的开头，即区位号和本地号码之间可能会有空格。我们也可匹配这些情况，则通过在正则表达式中加入\s?来实现，其中?元字符表示在模式可能有0或1个空格符。
第二点是，在本地号码位的前三位和后四位数字间有可能是空格符，而不是连字号，更有胜者，或根本就没有分隔符，就是7位数字连在一起。对这几种情况，我们可以用(-|)?来解决。这个结构的正则表达式就是转换器，它能匹配上面所说的几种情况。在()能含有管道符|时，它能匹配是否含有空格符或连字符，而尾部的?元字符表示是否根本没有分隔符的情况。
最后，区位号也可能没有包含在圆括号内，对此可以简单地在圆括号后附上?元字符，但这不是一个很好的解决方法。因为它也包含了不配对的圆括号，比如"(555" 或 "555)"。相反，我们可以通过另一种转换器来强迫让电话号码是否带有有圆括号:(\(\d{3}\)|\d{3})。如果我们把上面代码中的正则表达式用这些改进后的来替换的话，上面的代码就成了一个非常有用的电话号码数字匹配器:
Pattern pattern =
Pattern.compile("(\\(\\d{3}\\)|\\d{3})\\s?\\d{3}(-|)?\\d{4}");
可以确定的是，你可以自己试着进一步改进上面的代码。
现在看看第二个例子，它是从Friedl的中改编过来的。其功能是用来检查文本文件中是否有重复的单词，这在印刷排版中会经常遇到，同样也是个语法检查器的问题。
匹配单词，像其他的一样，也可以通过好几种的正则表达式来完成。可能最直接的是\b\w+\b，其优点在于只需用少量的regex元字符。其中\w元字符用来匹配从字母a到u的任何字符。+元字符表示匹配匹配一次或多次字符，\b元字符是用来说明匹配单词的边界，它可以是空格或任何一种不同的标点符号(包括逗号，句号等)。
现在，我们怎样来检查一个给定的单词是否被重复了三次?为完成这个任务，需充分利用正则表达式中的所熟知的向后扫描。如前面提到的，圆括号在正则表达式中有几种不同的用法，一个就是能提供组合类型，组合类型用来保存所匹配的结果或部分匹配的结果(以便后面能用到)，即使遇到有相同的模式。在同样的正则表达中，可能(也通常期望)不止有一个组合类型。在第n个组合类型中匹配结果可以通过向后扫描来获取到。向后扫描使得搜索重复的单词非常简单:\b(\w+)\s+\1\b。
圆括号形成了一个组合类型，在这个正则表示中它是第一组合类型(也是仅有的一个)。向后扫描\1，指的是任何被\w+所匹配的单词。我们的正则表达式因此能匹配这样的单词，它有一个或多个空格符，后面还跟有一个与此相同的单词。注意的是，尾部的定位类型(\b)必不可少，它可以防止发生错误。如果我们想匹配"Paris in the the spring"，而不是匹配"Java's regex package is the theme of this article"。根据java现在的格式，则上面的正则表达式就是:Pattern pattern =Pattern.compile("\\b(\\w+)\\s+\\1\\b");
最后进一步的修改是让我们的匹配器对大小写敏感。比如，下面的情况:"The the theme of this article is the Java's regex package."，这一点在regex中能非常简单地实现，即通过使用在Pattern类中预定义的静态标志CASE_INSENSITIVE :
Pattern pattern =Pattern.compile("\\b(\\w+)\\s+\\1\\b",
Pattern.CASE_INSENSITIVE);
有关正则表达式的话题是非常丰富，而且复杂的，用Java来实现也非常广泛，则需要对regex包进行的彻底研究，我们在这里所讲的只是冰山一角。即使你对正则表达式比较陌生，使用regex包后会很快发现它强大功能和可伸缩性。

I. python表达式是什么意思

运算符和操作数一起构成表达式，操作数可以使用标识符表示，如a=3;b=2;c=a*b;python表达式是python程序最常见的代码。

Python代码由表达式和语句组成，并由Python解释器负责执行。(推荐学习：Python视频教程)

它们的主要区别是“表达式”是一个值，它的结果一定是一个Python对象。当Python解释器计算它时结果可以是任何对象。例如42，1+2，int(‘123’)，range(10)等。

表达式的优先级

表达式是有优先级的，最简单的如我们赋值运算符中的数学算式：“0 * 1 + 2”和“0 + 1 * 2”结果一定不一样，在“0 + 1 * 2”中优先运算“1 * 2”。

当然并非是只有赋值运算才优先级，并且在各种运算符之间也有优先级。#在下面这个运算中，假设a、b、c都是ture值，因为and 的优先级大于 or ,所以最后结果是a#

>>> a or b and c

a

#在下面这个运算中，假设a、b、c、d都是ture值#

#因为 + 的优先级大于 and 大于 or ,所以最后结果是a + b的结果#

>>> a + b or c and d

a + b

#用括号表现优先级就是:先运行a + b,再运行c or d 得到 d ,最后运行(a+b) or d#

>>> (a + b) or (c and d)

a + b。

J. 所有python表达式都做什么事

这里的a=1则是一个表达式，它本身并不会产生任何动作，而只是把变量a的值和1进行比较，然后把比较结果交给if语句去处理。 也就是说：语句是可以单独执行的、能够产生实际效果的代码；而表达式则是包含在语句中，根据某种条件计算出一个值或得出某种结果，然后由语句去判断和处理的代码。