1、輸出 9*9 乘法口訣表。
分析：分行與列考慮，共9行9列，i控制行，j控制列。
for i in range(1, 10):
for j in range(1, i+1):
print("{}*{}={}".format(i, j, i*j), end=" ")
print()
分析：質數（prime number）又稱素數，有無限個。質數定義為在大於1的自然數中，除了1和它本身以外不再有其他因數的數稱為質數，如：2、3、5、7、11、13、17、19。
實際上，實際驗證x是否有因子時，不必驗證所有小於x的數，只要驗證所有小於sqrt(x)+1的數就可以了。
from math import ceil, sqrt
a = [1] # 用a儲存不是素數的數,預設1既不是素數又不是合數
b = # 用b儲存是素數的數
for i in range(2, 100+1):
for j in range(2, ceil(sqrt(i))+1):
if i % j == 0 and i != j:
break
for i in range(1, 100+1):
if i not in a:
print(b)
分析：利用for迴圈控制100-999個數，每個數分解出個位，十位，百位。
for i in range(100, 1000):
a = i//100 # 百位
b = (i % 100)//10 # 十位
c = i % 10 # 個位
if a*a*a+b*b*b+c*c*c == i:
print(i)
分析：可填在百位、十位、個位的數字都是1、2、3、4。組成所有的排列後再去 掉不滿足條件的排列。可以使用排列組合的思想設計遞迴或非遞迴程式實現，也可簡單窮舉搜尋。
a = [1, 2, 3, 4]
b =
for i in a:
for j in a:
for k in a:
if i != j and j != k and i != k:
for i in b:
print(i)
分析：假設該數為 x。
1、則：x + 100 = n2, x + 100 + 168 = m2
2、計算等式：m2 - n2 = (m + n)(m - n) = 168
3、設定： m + n = i，m - n = j，i * j =168，i 和 j 至少乙個是偶數
4、可得： m = (i + j) / 2， n = (i - j) / 2，i 和 j 要麼都是偶數，要麼都是奇數。
5、從 3 和 4 推導可知道，i 與 j 均是大於等於 2 的偶數。
6、由於 i * j = 168， j>=2，則 1 < i < 168 / 2 + 1。
7、接下來將 i 的所有數字迴圈計算即可。
for i in range(2, 85, 2):
if 168//i == 168/i:
if i > 168//i:
j = 168//i
if (i+j)/2 % 1 == 0 and (i-j)/2 % 1 == 0:
m = (i+j)//2
n = (i-j)//2
if m % 1 == 0 and n % 1 == 0:
if m*m-n*n == 168:
x = n*n-100
print(x)
一 資料探勘基礎
資料探勘的任務 分類與 聚類分析，關聯規則，時序模式，偏差檢測，智慧型排序 資料探勘的建模過程 1.定義挖掘目標 2.資料採集，取樣 隨機抽樣，分層抽樣，等距抽樣，分類抽樣，起始順序抽樣 3.資料探索 異常值分析 缺失值分析 相關性分析 週期性分析，有無明顯規律和趨勢 4.資料預處理 降維處理，缺失...
資料探勘 （一）資料獲取
1 資料倉儲 全部事實的記錄 必須是全面的 完備的 盡可能詳細的 可以方便的以不同維度抽取和整理資料 資料是拿來用的，一般乙個特定的場景不會使用全部的資料，資料倉儲非常豐富，必須根據不同的應用調取相應的資料，這些被抽取和整理的資料稱為資料集市 dw 1 資料庫 vs 倉庫 資料庫面向業務儲存，需要保...
資料探勘實戰（一） 資料分析
資料集準備 status表示標籤，但是它作為乙個特徵維度混入到特徵列表中，要先將它找出來賦給標籤，並按照約定規則將資料分為訓練集和測試集 import pandas as pd from sklearn.model selection import train test split data pd....