中国法国

Python字典类型 今天将会介绍一种在python中十分常见的组合数据类型——字典 通过一些实例来理解字典中的常规操作 什么是字典类型？ 列表中查找是通过整数的索引（元素在列表中的序号）来实现查找功能。 但很多应用程序需要更加灵活的查找方式，即表示索引的键和对应的值组成。 比如说：“用户名”查找“手机号”，“学号”查找“学院班级”等等 通过任意键信息查找一组数据中值信息的过程叫 “映射” Python语言中，通过字典来实现映射。 简单理解为，字典为处理信息与信息相对应映射关系的组合数据类型。 字典类型操作 创建一个字典，内容为国家与首都的映射，并添加中国、美国、法国为例 #第一中添加方式 d={"中国":"北京","美国":"华盛顿"} #第二种添加方式 d["法国"]="巴黎" print(d) 这里需要注意一点，字典和集合 一样具有无序性，所以返回结果可能和输入顺序有所差别 字典类型主要结构为 ： 键 对应 值 ； 在上例中，中国、美国、法国就相当于键，北京、华盛顿、巴黎属于值。 1.keys() 函数作用为返回所有“键”信息，也就是返回“中国、美国、法国”，不需要传入任何参数，使用方法如下： d={"中国":"北京","美国":"华盛顿","法国":"巴黎"} print(d.keys()) 结果如下所示： 提示：可以将结果以列表的方式输入，只需要加入list()转换一下

美学： 朱光潜：文艺心理学、谈美 王国维 车尔尼夫斯基 艺术与现实的审美关系 荆浩作品、倪瓒作品、郭熙作品 德国学者：美的理论 英国学者：美的历史 利普斯：移情说 鲍姆加登：美学之父，德国美学家《Aesthetic》 艺术： 中国古代《礼记》 英国《科学的艺术》 中国《处理夫妻关系的艺术》 法国布隆戴尔《建筑学教程》 法国夏尔布托提出美的艺术 柏拉图 亚里士多德 达尔文 车尔尼夫斯基《艺术与现实的审美关系》 克罗齐：艺术的情感的表现 英国克林伍德《艺术原理》 克莱夫贝尔《艺术》 美国苏珊.朗格《情感与形式》 德国康拉德费德勒艺术之父 欧文斯登《梵高转》 长书鸿 敦煌学奠基人 王洛宾 名族音乐家 圣经、希腊神话 贡布里奇《艺术发展史》所有语言都翻译了 了解八大山人画看《世说新语》 来源： https://www.cnblogs.com/senior-engineer/p/11392467.html

作者：baby琳叮叮 链接： https://www.zhihu.com/question/27228039/answer/359164784 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 大国崛起两大原因 1453年，奥斯曼帝国兴起，灭掉了东罗马帝国，西欧其他国家要发展必须开辟新航道。 15世纪，西班牙和葡萄牙相继开辟了新航路，拓展了人类的活动空间和范围； 另外，这一时期文艺复兴运动兴起（诞生了文艺史上的三颗星，但丁、彼得拉克和薄咖丘），唤醒了人类的觉醒，激发了积极进取和创造的精神，奠定了大国发展的基础。 大国发展简述 一、葡萄牙 葡萄牙最早将欧洲、亚洲和非洲三大州连接在一起，是世界上首个殖民帝国，15-16世纪是葡萄牙的全盛时期。 1297年葡萄牙从西班牙分离出来，成为欧洲第一个独立的国家。 由于当时鼠疫泛滥，葡萄牙人抵抗住了这次灾难，人口急剧膨胀，但是由于国内缺乏生活必需品和对外交换的物资，社会动荡不安。当内部矛盾无法解决时，只好寻求对外扩张，由于地处大西洋沿岸，寻求海上扩张，组织远航，与东方开展贸易（殖民侵略）是最好的选择。 独立后寻求海上拓张： 1415年，葡萄牙人向南航行，相继占领北非摩洛哥，随着航海势力的发展，又占领了亚速尔群岛等，并开始对这些群岛进行殖民统治，攫取了大量物资，刺激了国内经济发展。随后又进入非洲西部海岸

https://www.imooc.com/article/35900 参考上面大神的原文，说的非常透彻。非常便于理解。感谢 感谢 自己做个小笔记，便于自己学习 特征值是离散的，无序的。 如： 性别特征：["男"，"女"] 祖国特征：["中国"，"美国，"法国"] 运动特征：["足球"，"篮球"，"羽毛球"，"乒乓球"] 假如某个样本（某个人），他的特征是这样的["男","中国","乒乓球"]，我们完全可以用 [0,0,4] 来表示。但是这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中。因为类别之间是无序的（运动数据就是任意排序的）。不理解没关系。 怎么转化成独热码呢？ 用独热码来表示就是 男 => 10 女 => 01 祖国特征：["中国"，"美国，"法国"]（这里N=3）： 中国 => 100 美国 => 010 法国 => 001 运动特征：["足球"，"篮球"，"羽毛球"，"乒乓球"]（这里N=4）： 足球 => 1000 篮球 => 0100 羽毛球 => 0010 乒乓球 => 0001 所以，当一个样本为["男","中国","乒乓球"]的时候，完整的特征数字化的结果为： [1，0，1，0，0，0，0，0，1] 下图可能会更好理解： 这样做的优势 是什么呢？ 对于祖国特征：["中国"，"美国，"法国"] 重点 重点 重点！ 如果按照 中国 0 ，美国 1，法国2 普通编码的话