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PCA（principal components analysis）即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 程序运行截图： 文档撰写截图： 资源下载： c# winform利用PCA(主成分分析)算法实现矩阵降维 完整项目打包及设计报告下载 来源： CSDN 作者： vivi_and_qiao 链接： https://blog.csdn.net/vivi_and_qiao/article/details/104535992

字典 ’键值对‘的 无序 可变序列，字典中每一个元素都是键值对 键值对：键（类似于索引数字）+ 值 可通过键对象快速的获取、删除、更新对应的只对象 键：是任意的不可变数据：int、float、str、tuple，并且不可以重复 值：可以是任意的数据，并且可以重复 字典的创建 ①通过{ }来创建 a={‘name’:‘vivi’,‘age’:18,'class’1} ②通过dict() dict(name=‘vivi’,age=18,class=1) dict([(‘name’,‘vivi’),(‘age’,18),(‘class’,1)]) ③通过zip() >> > k = [ 'name' , 'age' , 'class' ] >> > v = [ 'vivi' , 18 , 1 ] >> > d = dict ( zip ( k , v ) ) ④通过fromkeys创建值为空的字典 >> > a = dict . fromkeys ( [ 'name' , 'age' , 'class' ] ) >> > a { 'name' : None , 'age' : None , 'job' : None } 字典元素的访问 ①通过key来获得value >> > a = { 'name' : 'vivi' , 'age' : 18 , 'class' 1 } >> > a .