sklearn, Numpy以及Pandas

  pandas里面的对于数据操作比如where，drop以及dropna等都会有一个属性：inplace，这个单词意思是原地，如果inplace=true代表数据本身要执行该操作；如果inplace=false（默认）代表操作影响的是数据一个副本（copy），返回的也是该副本；所以如果是drop，inplace应该是true 

  DataFrame里面的corr其实是（线性）相关性，什么是相关性？就是变量A的增长是否导致B的增长（减少） 

  DataFrame在聚集操作（比如计算均值）的时候，是可以从两个维度来进行计算，axis=0是纵向，axis=1是横向；对于一个m行，n列的数据，df.mean(axis=0)返回的是一行n列数据，因为在纵向上进行聚集；如果df.mean(axis=1)则代表是横向聚集，于是是一列m行数据。 

  　　num_attribs=list(housing_num) 

  　　num_attribs返回的是列名 

  　　TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-178-70bca072c4f7> in <module>() 1 from sklearn.model_selection import GridSearchCV 2 param_grid={ ----> 3 {'n_estimators':[3, 10, 30], 'max_features':[2,4,6,8]},{'bootstrap':[False], 'n_estimators':[3,10], 'max_features':[2,3,4]} 4 } 5 TypeError: unhashable type: 'dict' 

  　　这个是因为param_grid应该是[]，而不是{}；故爆此异常。 

  　　关于pyton里面的zip 

1 　　a = [1,2,3]
2 　　b = [4,5,6]
3 　　c = [4,5,6,7,8]
4 　　zipped = zip(a,b) # 打包为元组的列表

  　　>> [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 

  　  
 　zip(a,c) # 元素个数与最短的列表一致  

  　　>> [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 

    
 　　zip(*zipped) # 与 zip 相反，可理解为解压，返回二维矩阵式  

  　　>> [(1, 2, 3), (4, 5, 6)] 

  dataframe里面drop并不改变原始数据集（默认inplace=false），只是返回了操作后的数据集，如下例：strat_train_set其实并没有删除median_house_value列，但是housing确实没有该列的数据（housing是strat_train_set的一个副本，执行drop是housing这个副本）。 

1 housing = strat_train_set.drop("median_house_value", axis=1)
2 housing_labels = strat_train_set["median_house_value"].copy()

  注意dataframe的where条件，第一个谓词判断（条件判断），第二个是如果谓词判断不满足（条件返回为false），则替换为该值。第三个参数则是代表数据是否要覆盖当前数据集，如果True则是覆盖当前数据及，如果为false则不修改当前数据集，而是创建一个拷贝，然后对于拷贝数据集进行修改；如果设置为False需要接收返回值，因为下面的例子中“inplace=True”，所以修改是发生在当前数据集的，所以不需要接收返回值。 

    
 housing["income_cat"].where(housing["income_cat"] > 5, 5.0, inplace=True)  

   StratifierShuffleSplit，其实是StratifierKFloder和ShufflerSplit的组成，是交叉验证的实现。看一下下面的代码，注意这里train_index，以及test_index返回的其实是数组，这里编译器的处理和Java不同，java是逐个遍历，逐个处理，但是对于python而言，是一次性获取所有的值（train_index以及test_index都是数组），然后把数组扔给housing，让housing去遍历然后返回值给strat_train_set以及strat_test_set。 

1 split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)
2 for train_index, test_index in split.split(housing, housing["income_cat"]):
3 　　print(str(train_index) + ";" + str(test_index) + "\n")
4 　　strat_train_set = housing.loc[train_index]
5 　　strat_test_set = housing.loc[test_index]

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