大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python迭代课程的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python迭代课程的解答，让我们一起看看吧。
可迭代是什么意思？
专业角度： 内部含有'__iter__'方法的对象，可迭代对象。
判断一个对象是不是可迭代对象： '__iter__' in dir(对象)
str list tuple dict set range
优点：
拥有的方法比较多，操作方便。
缺点：
占用内存。
不能直接通过for循环，不能直接取值（索引，key）。
Python中的迭代是指通过重复执行的代码处理相似的数据集的过程，并且本次迭代的处理数据要依赖上一次的结果继续往下做，上一次产生的结果为下一次产生结果的初始状态，如果中途有任何停顿，都不能算是迭代。把可迭代的东西中，每项内容拿出来，挨个复制给变量，每次赋值都要执行一次循环体。
python中sprt函数怎么用？
python中sort函数用法是pairs.sort(key=lo)，将整个pairs迭代后每一次迭代的值都会传入lo。
为什么xy_cmp函数返回值是1，0，-1。
xy_cmp传入的x和y参数是li相邻的两个元素，它们在进入函数前被转为了str；函数中使用x+y与y+x进行比较，这里进行的是字符串形式的比较，比如"32"+"94"="3294"，"94"+"32"="9432"，用"3294"<"9432"进行比较，结果会是True，这样就会返回1。
python 模型训练详解？
Python 模型训练的流程通常包括以下几个步骤：
1. 数据预处理：首先需要加载数据并进行预处理，例如数据清洗、数据归一化、缺失值填充等。
2. 特征工程：将数据转化为特征向量，可以***用特定的算法或方法提取特征，例如主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等。
3. 模型选择：选择合适的模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
4. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，并对模型进行评估，例如交叉验证、ROC曲线、精度、召回率等。
怎样理解Python迭代器和生成器？
生成器本质上也是一个迭代器,属于特殊的迭代器，自己实现了可迭代协议,与生成器不同的是生成器的实现方式不同,可以通过生成器表达式和生成器函数两种方式实现,代码更简洁。生成器和迭代器都是惰性可迭代对象,只能遍历一次,数据取完抛出Stopiteration异常
到此，以上就是小编对于python迭代课程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python迭代课程的4点解答对大家有用。
