2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全Python具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。其次就可以学习

df[df['AGE'] >= 30].head()#嵌套形式，df['AGE']>=30选取出AGE列大于30的元素并返回True，而后再次选取一遍，就能得出结果。df[(df["AGE"]>= 30) & (df["SEX"] == 2)].head()#正确，与上面相比加入了括号。df.loc[(df["AGE"]>= 30) &(df["SEX"] == 2)].head()#同上，方法不

print 'Python', python_version()print('a', 'b')print 'a', 'b'Python 2.7.7('a', 'b')a b---------------------------------整数除法由于人们常常会忽视Python 3在整数除法上的改动（写错了也不会触发Syntax Error），所以在移植代码或在Python 2中执行Python 3

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Python设计模式主要分为三大类：创建型模式、结构型模式、行为型模式;三 大类中又被细分为23种设计模式，以下这几种是最常见的。单例模式：是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个是实例时，单例对象就能派上用场。单例对象的要点有三个：一是某个类只能有一个实例;二是它必须自行创建整个实例，三是它必须自行向整个系统提供这个实例。

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网络的训练过程与使用过程了两码事。比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预

信息融合最初是针对多传感器系统中多源异构信息的处理和集成而开展的一个研究领域，随着多传感器系统的广泛应用，便出现了多传感器信息的处理和使用问题，多传感器数据融合技术应运而生，它是利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息，以及数据库和知识库的信息，在一定准则下加以自动汇集、相关、分析、综合为一种表示形式，以完成所需要的估计和决策任务所进行的信息处理过程。由于多传感器信息的冗余性、互补性、时效