上次的学习中有个split函数,照着head first Python上敲一遍代码: >>> with open('james.txt') as jaf: data=jaf.readline() james=data.strip().split(',') 先看一下james.txt里面数据的格式 第三行代码的意思就应该是先去除掉字符串中的空白符,再按照','进行分割,学习到这里感觉Python的语法是很灵活的.... >>> print(james) ['2-34',…

一.丛mysql数据库中读取数据 import pandas as pdimport pymysqlconn = pymysql.connect( host = '***', user = '***', password = '***', db = '***', port =3306, charset = 'utf8' ) table = "select * from pl_risk_credit_rule_result limit 10" data = pd.read_sql(tab…

一.Python表达式操作符及程序:…

一.混合表达式哪个部分先计算: 1. 取决于操作符的优先级,不同操作符的优先级是不一样的,例如‘*’的优先级高于‘+’ 2. 上节的表格里越靠后,优先级越高. 3 . 同一表达式的相同操作符是按从左到右的顺序计算 二.括号表达式:优先级最高 1. 括号表达式把整个表达式分组 2. 括号里的优先计算 三.数字混合表达式的计算导致数据类型的升级: 1. 整数+浮点＝浮点类型 2. 浮点+复数＝复数类型 3. 简单类型+复杂类型＝复杂数据类型 ..... 1+1.13＝2.13 最终结果是浮点类型 也…

一.int函数能够     (1)把符合数学格式的数字型字符串转换成整数     (2)把浮点数转换成整数,但是只是简单的取整,而非四舍五入. 举例: 1 aa = int("124") #Correct 2  print "aa = ", aa #result=124 3  bb = int(123.45) #correct 4  print "bb = ", bb #result=123 5  cc = int("-123.45&q…

10-1 Python 学习笔记:在文本编辑器中新建一个文件,写几句话来总结一下你至此学到的Python 知识,其中每一行都以“In Python you can”打头.将这个文件命名为learning_python.txt,并将其存储到为完成本章练习而编写的程序所在的目录中.编写一个程序,它读取这个文件,并将你所写的内容打印三次:第一次打印时读取整个文件:第二次打印时遍历文件对象:第三次打印时将各行存储在一个列表中,再在with 代码块外打印它们. 新建文件learning_python.tx…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun…

神经网络模型的优化 使用 Keras 回调函数 使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点.如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行.下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动…