当遇到多重情况需要判断的额时候我们就要用到多重判断了，它的精髓就是在if的基础之上我们连接elif去写其他可能性，如果以上代码都不成立再写个else就可以了。下面讲多重判断的语法和代码实例以及执行流程。博主写的每一篇文章都是Python免费教程，按照自己的理解给大家梳理知识点，希望可以帮助到Python爱好者。
编程语言中，总有一种叫判断语句。那么，判断语句是特指某个句式呢，还是指具有与某一类特征的句式？是不是就是我们常说的if语句？
1. 使用 switch-case 语句替代多重 if 判断。如果需要判断的变量是一个整型或枚举类型，可以使用 switch-case 语句替代多重 if 判断。这样可以提高代码可读性和执行效率。
前面我们讲了一元线性回归，没看过的可以先去看看：一元线性回归分析。这一篇我们来讲讲多元线性回归。一元线性回归就是自变量只有一个x，而多元线性回归就是自变量中有多个x。
switch选择结构: 一.定义: switch选择结构,可以方便地解决等值判断问题 二.语法: switch(表达式){ case 常量1: //代码块1; break;
前面的内容讲的是简单的流程判断，这里我们来说说如何使用if语句实现多重判断，在实际应用中会出现多种情况只执行一个结果的场景，比如下面我们来演示一个体重标准测试工具。
A1 正交假定：误差项矩阵与X中每一个x向量都不相关 高斯-马尔科夫定理：若满足A1和A2假定，则采用最小二乘法得到回归参数估计是最佳线性无偏估计 方程估计值b1和b2可以看做偏回归系数，也是相应自变量对y的一种偏效应 偏效应：在控制变量下，各自变量X对因变量Y的净效应 残差项：针对具体模型而言，被定义为样本回归模型中观测值与预测值之差 误差项：针对总体真实回归模型而言，它由一些不可观测因素或测量误差所引起 纳入无关自变量并不影响OLS估计结果的无偏性，但是如果无关自变量如果与其他自变量相关，会导致相应回归系数（b1,b2）的标准误增大；换句话说，如果总体中无关自变量对y没有偏效应，那么把它加入模型只可能增加多重共线性问题，从而减弱估计的有效性。 因此，不要加入无关自变量，原因是
方差膨胀系数(variance inflation factor，VIF)是衡量多元线性回归模型中复 (多重)共线性严重程度的一种度量。它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。
数学上的假设检验从根本上来说是基于哲学上的反证法，目的是为了确定差异。我们说一个检验对应一个零假设，p值实际上是零假设发生的概率，p值过低则拒绝零假设；1-p则是备择假设发生的概率。也就是说，当我们在假设检验中去计算p值，我们实际上想知道的是备择假设（一般也是我们想要的结果）的发生概率。因此判断多重比较的关键在于梳理清你所做的假设体系。
最近在看《R数据分析——方法与案例详解》，感觉很不错，本书精华是统计学理论与R的结合，尤其是多元统计部分，因为本书其中一个作者朱建平是厦大统计系教授，曾编写过《应用多元统计分析》一书，可能有同学用过这本教材。《R数据分析》的理论部分建议研究透彻，公式部分最好都演算一遍。因为已经看过《R inaction》，所以笔记就只做我比较感兴趣的部分，也是我认为比较重要的部分。
二、方差膨胀系数（VIF） VIF的取值大于1，VIF值越接近于1，多重共线性越轻，反之越重。通常以10作为判断边界。当VIF<10,不存在多重共线性；当10<=VIF<100,存在较强的多重共线性；当VIF>=100, 存在严重多重共线性。 容忍度的值界于0至1之间，当容忍度值较小时，表示此自变量与其他自变量之间存在共线性。 容忍度~VIF的倒数
多元线性回归是我们在数据分析中经常用到的一个方法，很多人在遇到多维数据时基本上无脑使用该方法，而在用多元线性回归之后所得到的结果又并不总是完美的，其问题实际上并不出在方法上，而是出在数据上。当数据涉及的维度过多时，我们就很难保证维度之间互不相关，而这些维度又都对结果产生一定影响，当一组维度或者变量之间有较强的相关性时，就认为是一种违背多元线性回归模型基本假设的情形。今天我们就讲解一下如何用VIF方法消除多维数据中多重共线性的问题。
也就是说，通过类的继承，可以让子类拥有父类拥有的所有属性和方法。 这样，很多基础代码不用再重复书写，就可以直接实现代码的复用
今天学习斯坦福大学同学 2019 年的工作《HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?》，这也是 Jure Leskovec 的另一大作。 我们知道 GNN 目前主
什么都没有，这是因为第一个判断结构为假，所以程序就直接跳过第二个判断结构，所以程序就直接运行结束了
多重共线性是指自变量之间存在线性相关关系，即一个自变量可以是其他一个或几个自变量的线性组合。
如果寂静定义了Person类，需要定义新的Student 和Teacher 类时 可以直接从Person 中继承 class Person(Object): def __init__(self,name,gender): self.name = name self.gender = gender 定义 Student 类时，只需要把额外的属性加上，例如：score class Student(Person):
本篇博客主要讲解什么是二分图，怎样判断二分图，匈牙利算法和HK(Hopcroft-Karp)算法，以及二分图多重匹配。
当回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性，也就是说共线性的自变量提供了重复的信息。
即两个自变量之间的关系是一条直线， 称之为共线性，当三个或以上自变量之间存在共线性时，称之为多重共线性，数据公式表示如下
抽象类和接口 什么是抽象类 用来表示现实世界中的抽象概念 是一种只能定义类型,而不能产生对象的类 只能被子类继承,且抽象类的相关成员函数没有完整的体现,用来被子类重写. 比如图形(Shape)类, 就是一个抽象的概念,因为我们无法计算这个“图形”的面积,所以它的成员函数area()是空的。 而继承它的子类(矩形,圆形,三角形等)就可以去重写area()成员函数. 里面通过数学公式,计算出面积. 参考图形(Shape)类,代码如下: class Shape { public: double ar
与其它编程语言不同的是，Go 语言中的循环语句只支持 for 关键字，而不支持 while 和 do-while 结构。关键字 for 的基本使用方法与 PHP 类似，只是循环条件不含括号，比如我们要计算 1 到 100 之间所有数字之后，可以这么做：
一.基本if结构: 1.定义:if选择结构是根据条件判断之后再做处理的一种语法结构! 2.逻辑:首先对条件进行判断 >如果为真,则执行代码块 >如果为假,执行代码块后面的部分 二.常用逻
对人类的抽象可以定义为Person类，而学生、老师等，也都是人类，所以，在Python当中，如果定义学生Student的类，可以继承Person类。
在进行线性回归分析时，容易出现自变量（解释变量）之间彼此相关的现象，我们称这种现象为多重共线性。
在不同区组中寻找差异物种常用的两个工具是Metastats和LEfSe。抛开这两个工具本身，从算法原理上来说，Metastats实际上是非参数多重检验和p值校正的整合，而LEfSe则是Metastats和LDA判别的整合。当然，由于Metastats采用的非参数t检验，只能分析两个分组；而LEfSe则因为使用的Kruskal-Wallis秩和检验可以分析两个以上的分组。当我们明白了他们的原理，实际上可以不用拘泥于两个工具本身，可以自己在R中选择合适的方法来进行分析。
关于类的知识点里面，有一块是关于多重继承,跟其他主流语言一样，Python也支持多重继承，多重继承虽然有一些好处，但是坑很多，我们今天就来聊一聊Python多重继承里面的坑.
https://github.com/MindorksOpenSource/from-java-to-kotlin
从“学员→回答问题”用例规约的基本路径到业务规则部分提炼。我们给关键词加下划线，逐个分析。
VIF可以用来度量多重共线性问题， V I F j = 1 1 − R j 2 \quad \mathrm{VIF}_{j}=\frac{1}{1-R_{j}^{2}} VIFj=1−Rj21 式子中， R j 2 R_{j}^{2} Rj2是第 j j j个变量在所有变量上回归时的确定系数。 如果VIF过大（比如大于5或10），则意味着存在多重共线性问题。关于多重共线性更多内容可以参考往期文章https://blog.csdn.net/weixin_45288557/article/details/111769464
有时候我们会有这样的需求：两个列表[1,2,3]和[3,2,1]，需要求和得到[4,4,4]，很多人可能会创建个空列表然后for循环使用append实现。其实这个可以用也可以用“一行代码”系列实现：
线性回归是一种统计方法，用于研究因变量 𝑌 和一个或多个自变量 𝑋 之间的线性关系。其理论依据主要基于以下几个方面：
之前我们讲过T检验、F检验，这一篇，我们讲讲Q检验。Q检验又称舍弃商法，主要是用来对可疑值(异常值)进行取舍判断的。
其实就是在 0-1 背包问题的基础上，增加了每件物品可以选择「有限次数」的特点（在容量允许的情况下）。
在之前，分享了，if判断和switch多重选择，这次来分享一个while循环。
一般地，我们将软件测试活动分为以下几类：黑盒测试、白盒测试、静态测试、动态测试、手动测试、自动测试等等。
策略模式的重点就是封装角色, 它借用了代理模式的思路, 差别就是策略模式的封装角色和被封装的策略类不用是同一个接口, 如果是同一个接口就成了代理模式
背包系列，是动态规划里一类典型的问题，主要有：01背包，完全背包，多重背包，混合背包，二维费用背包，分组背包，有依赖背包和泛化物品等。也就是常说的背包九讲。
其实这里所谓的判断就是条件语句，即条件成立执行某些代码，条件不成立则不执行这些代码。
前言 本文介绍了最简单的NP-hard问题——数字分区问题，以及该问题的一个伪多项式解法和两个近似解法。 数字分区问题 讨论这样一个问题：给定一个正整数的多重集合 ，能否将 划分为两个子集 和 ，使
其实这⾥所谓的判断就是条件语句，既条件成立执行某些代码，条件不成立则不执行这些代码。
在Python开发过程中，我们难免会遇到多重条件判断的情况的情况，此时除了用很多的 if...elif...else以外，还可以巧用 or关键字实现。
Python 条件语句是通过一条或多条语句的执行结果（True 或者 False）来决定执行的代码块。
本来想告一段落别写编程范型的东西，但是这个话题最近发现很有意思，就拣出来唠一唠。从中除了能看出很多有趣的语言特性，观察不同语言的设计，还可以发现程序语言的发展过程。这里谈到的语言特性，都是从 C++的多重继承演变而来的，都没法完整地实现和代替多重继承本身，但是有了改进和变通，大部分功能保留了下来，又避免了多重继承本身的问题。
探索性数据分析、数据清洗与预处理和多元线性回归模型构建完毕后，为提升模型精度及其稳健性，还需进行许多操作。方差膨胀因子便是非常经典的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。
我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。
http://www.umlchina.com/book/softmeth2.pdf
给定一个包含n个整数的数组nums，判断nums中是否包含三个元素满足a+b+c=0，找出所有满足条件且不重复的三元组。
答案不直接给出，可访问每套题后面给出的自测链接或扫二维码自测，做到全对才能知道答案。
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