dnf2020夏日套光环属性(dnf2020夏日套)

KNN最邻近分类

最邻近分类算法，简称KNN，最简单的机器学习算法之一。

核心逻辑：在距离空间里，如果一个样本的最接近的K个邻居里，绝大多数属于

某个类别，则该样本也属于这个类别。

KNN最邻近分类算法分析-简单说就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类

分类指的是从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类的分析方法。

分类问题的应用场景，分类问题是用于将事务打上一个标签，通常结果为离散值。

例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗，分类通常是建立在回归之上。

核心逻辑：在距离空间里面，如果一个样本的最接近的K个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 导入KNN分类模块from sklearn import neighbors #导入KNN分类模块import warningswarnings.filterwarnings('ignore')# 不发出警告data = pd.DataFrame({'name':['北京遇上西雅图', '喜欢你', '疯狂动物城', '战狼2', '力王', '敢死队'], 'fight':[3,2,1,101,99,98], 'kiss':[104,100,81,10,5,2], 'type':['Romance','Romance','Romance','Action','Action','Action']})pltatter(data[data['type'] == 'Romance']['fight'], data[data['type'] == 'Romance']['kiss'], color='r', marker='o', label='Romance')pltatter(data[data['type'] == 'Action']['fight'], data[data['type'] == 'Action']['kiss'], color='g', marker='o', label='Action')plt.grid()plt.legend()# 模型拟合knn = neighbors.KNeighborsClassifier()knn(data[['fight','kiss']], data['type']) #建立数学模型，fit(训练值， 结果值)# 模型预测knn.predict([[18,90]])# 画图-散点图pltatter(18,90,color='r', marker='x', label='Romance2')plt.ylabel('kiss')plt.xlabel('fight')plt.text(18,90,'<your name>', color='r')plt.legend()

# 举例2# 创建一个样本数据data2 = pd.DataFrame(np.random.randn(100,2)*50, columns = ['fight', 'kiss'])# 模型预测data2['typetest'] = knn.predict(data2)data2# 画图部分，散点图pltatter(data[data['type'] == 'Romance']['fight'], data[data['type'] == 'Romance']['kiss'], color='r', marker='o', label='Romance')pltatter(data[data['type'] == 'Action']['fight'], data[data['type'] == 'Action']['kiss'], color='g', marker='o', label='Action')plt.grid()plt.legend()pltatter(data2[data2['typetest'] == 'Romance']['fight'], data2[data2['typetest'] == 'Romance']['kiss'], color='r', marker='o', label='Romance')pltatter(data2[data2['typetest'] == 'Action']['fight'], data2[data2['typetest'] == 'Action']['kiss'], color='g', marker='o', label='Action')

案列二：自带数据-植物分类

from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris() # 导入系统自带的植物数据print(iris.keys())print('数据长度为： %i条' % len(iris['data']))print(iris.feature_names)print(iris['feature_names'])#两个打印是一个数据# feature_names：特征分类 sepal length：萼片长度 sepal width：萼片宽度 petal length：花瓣长度 petal width：花瓣宽度print(iris.target_names)data = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)data['target'] = iris.target

dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])数据长度为： 150条['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']['setosa' 'versicolor' 'virginica']

print(data)

150 rows × 5 columns

knn = neighbors.KNeighborsClassifier() #构建分类模型knn(iris.data, iris.target) #带入数据。iris.data 是训练值。 iris.target是结果值# 预测数据分类pre_data = knn.predict([[1.2, 0.1, 0.3, 0.4]])pre_data

array([0])

KNN最邻近分类

最邻近分类算法，简称KNN，最简单的机器学习算法之一。

核心逻辑：在距离空间里，如果一个样本的最接近的K个邻居里，绝大多数属于

某个类别，则该样本也属于这个类别。

KNN最邻近分类算法分析-简单说就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类

分类指的是从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类的分析方法。

分类问题的应用场景，分类问题是用于将事务打上一个标签，通常结果为离散值。

例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗，分类通常是建立在回归之上。

核心逻辑：在距离空间里面，如果一个样本的最接近的K个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 导入KNN分类模块from sklearn import neighbors #导入KNN分类模块import warningswarnings.filterwarnings('ignore')# 不发出警告data = pd.DataFrame({'name':['北京遇上西雅图', '喜欢你', '疯狂动物城', '战狼2', '力王', '敢死队'], 'fight':[3,2,1,101,99,98], 'kiss':[104,100,81,10,5,2], 'type':['Romance','Romance','Romance','Action','Action','Action']})pltatter(data[data['type'] == 'Romance']['fight'], data[data['type'] == 'Romance']['kiss'], color='r', marker='o', label='Romance')pltatter(data[data['type'] == 'Action']['fight'], data[data['type'] == 'Action']['kiss'], color='g', marker='o', label='Action')plt.grid()plt.legend()# 模型拟合knn = neighbors.KNeighborsClassifier()knn(data[['fight','kiss']], data['type']) #建立数学模型，fit(训练值， 结果值)# 模型预测knn.predict([[18,90]])# 画图-散点图pltatter(18,90,color='r', marker='x', label='Romance2')plt.ylabel('kiss')plt.xlabel('fight')plt.text(18,90,'<your name>', color='r')plt.legend()

# 举例2# 创建一个样本数据data2 = pd.DataFrame(np.random.randn(100,2)*50, columns = ['fight', 'kiss'])# 模型预测data2['typetest'] = knn.predict(data2)data2# 画图部分，散点图pltatter(data[data['type'] == 'Romance']['fight'], data[data['type'] == 'Romance']['kiss'], color='r', marker='o', label='Romance')pltatter(data[data['type'] == 'Action']['fight'], data[data['type'] == 'Action']['kiss'], color='g', marker='o', label='Action')plt.grid()plt.legend()pltatter(data2[data2['typetest'] == 'Romance']['fight'], data2[data2['typetest'] == 'Romance']['kiss'], color='r', marker='o', label='Romance')pltatter(data2[data2['typetest'] == 'Action']['fight'], data2[data2['typetest'] == 'Action']['kiss'], color='g', marker='o', label='Action')

案列二：自带数据-植物分类

from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris() # 导入系统自带的植物数据print(iris.keys())print('数据长度为： %i条' % len(iris['data']))print(iris.feature_names)print(iris['feature_names'])#两个打印是一个数据# feature_names：特征分类 sepal length：萼片长度 sepal width：萼片宽度 petal length：花瓣长度 petal width：花瓣宽度print(iris.target_names)data = pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names)data['target'] = iris.target

dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])数据长度为： 150条['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']['setosa' 'versicolor' 'virginica']

print(data)

150 rows × 5 columns

knn = neighbors.KNeighborsClassifier() #构建分类模型knn(iris.data, iris.target) #带入数据。iris.data 是训练值。 iris.target是结果值# 预测数据分类pre_data = knn.predict([[1.2, 0.1, 0.3, 0.4]])pre_data

array([0])

DNF：体验服拆包活动，夏日套定价曝光｜白金天2归来

6月27日体验服进行维护更新，新增许多文件。通过拆包此次更新文件，发现正式服7月6日夏日版本相关内容，接下来让我们一起看看吧。

以下内容均来自体验服拆包，实际请以正式服更新为准

每逢节日礼包必定有积分商城，通过每周任务、积分礼包以及商城消耗点券/代币券获得积分可以兑换各种道具，期望这次给的道具能好一些。

此外，网传疑似内鬼爆出的夏日积分商城可兑换道具，真假自辨。

2023夏日礼包定价为27800点券，与往年相同。

新增三个小游戏，可以获得[15周年庆典金币/银币]，只是不知道15周年庆商店会不会追加道具。

[夏日趣味水枪]应该是一个“炫舞类”小游戏，根据要求输入对应按键命中标靶，命中的越多获得的奖励越多。

[夏日清爽刨冰]在2020年夏日版本出过，相信老玩家应该都会有些印象。

根据随机提供的刨冰每层组合材料依次输入对应按键制作刨冰，完成次数越多获得的奖励越多。

2020年[夏日清爽刨冰]

[夏日沙滩排球]也在2020年夏日版本出过，相信老玩家也应该都会有些印象。

通过按键操控让对手接不到排球即算胜利，每天只能领取1次胜利奖励。

2020年[夏日沙滩排球]

从拆包图片文章描述来看，魔盒将限时加入[苍穹之翼稀有装扮(白金)]，至于另外一个道具是什么就不得而知了，不过也有可能两个道具分别是[苍穹之翼稀有装扮套装(白金)]与[苍穹之翼稀有装扮1部位(白金)]。

[苍穹之翼稀有装扮套装(白金)]装扮外观

比较可惜的是通过拆包未发现新职业弓箭手的[苍穹之翼稀有装扮套装(白金)]装扮外观，所以弓箭手可能无缘本次[白金天2]啦。

可能是因为巴卡尔看困难模式开放后打普通模式的人较少，以及巴卡妮到巴卡尔的名望值区间增长缓慢，所以本次限时增加巴卡尔普通模式与巴卡妮产出的装备词条等级。

巴卡尔普通模式产出的装备词条等级增加3级，巴卡妮产出的装备词条等级增加5级，不过需要注意的是增加后的装备词条等级不会高于副本可产出的最高词条等级。

本次拆包体验服发现的商业化活动与运营活动应该是夏日版本所有活动。初步来看，运营活动基本围绕[15周年庆典金币/银币]，只能期望15周年庆商店会追加道具，否则这夏日版本太无趣啦。

商业化活动仅有[魔盒上新]、[夏日礼包]以及[积分商城]。若是内鬼爆料的积分商城可兑换道具为真的话，玩缪斯且之前囤了[五一至尊宠物]的玩家或将是最大赢家，可以通过积分商城兑换[宠物跨界石]将[五一至尊宠物]跨界给缪斯。