np.linespace使用方法

np.linespace用法觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 生成指定范围内指定个数的一维数组 def linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None): 在指定的间隔["start","stop"]内均匀地返回数字.返回"num"个等间距的样本. endpoint是一个bool类型的值,如果为"Ture",&…

np.random.choice方法

np.random.choice方法觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me def choice(a, size=None, replace=True, p=None) 表示从a中随机选取size个数 replacement 代表的意思是抽样之后还放不放回去,如果是False的话,那么通一次挑选出来的数都不一样,如果是True的话, 有可能会出现重复的,因为前面的抽的放回去了. p表示每个元素被抽取的概率,如果没有指定,a中所有元素被选取的概率是相等的. 默认为有放回的抽样 (…

np.random.multivariate_normal方法浅析

从多元正态分布中抽取随机样本. 多元正态分布,多正态分布或高斯分布是一维正态分布向更高维度的推广.这种分布由其均值和协方差矩阵来确定.这些参数类似于一维正态分布的平均值(平均值或"中心")和方差(标准差或"宽度",平方). np.random.multivariate_normal方法用于根据实际情况生成一个多元正态分布矩阵,其在Python3中的定义如下: def multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_va…

Numpy 中一维数据转置的几种方法

把一个一维数组转置有如下几种方法.就是把一行 n列的数组转换成 n 行一列的数组, 如如 [1,2,3,4] => [[1] [2] [3] [4]] 方法一: np.transpose([a]), 方法二:a.reshape(len(a),-1), 方法三:a[:,None]. 区别是 transpose()返回copy, reshape() [,None] 是引用.举例如下: import numpy as np a=np.arange(4) print a b=np.transpo…

《java入门第一季》之面向对象（方法重写问题）

方法重载的引入:根据一个案例: /* 继承中成员方法的关系: A:子类中的方法和父类中的方法声明不一样,这个太简单. B:子类中的方法和父类中的方法声明一样,这个该怎么玩呢? 通过子类对象调用方法: a:(先)找子类中,看有没有这个方法,有就使用 b:(再)看父类中,有没有这个方法,有就使用 c:如果没有就报错. */ class Father { public void show() { System.out.println("show Father"); } } class Son…

对NP问题的一点感想

一.概述回忆欧拉回路问题,要求找出一条经过图的每条边恰好一次的路径,这个问题是线性可解的.哈密尔顿圈问题是找一个简单圈,该圈包括图的每一个顶点.对于这个问题,现在还没有发现线性算法. 对于有向图的单源无权最短路径问题也是有线性时间可解的,但是对应的最长简单路径问题(longest-simple-path)尚没有发现线性算法. 这些问题的变化,其情况实际上比描述得还要糟.对于这些变种问题不仅不知道线性算法,而且不存在保证以多项式时间运行的已知算法.这些问题的一些熟知算法对于某些情况可能要花费指数…

np.random.choices的使用

在看莫烦python的RL源码时,他的DDPG记忆库Memory的实现是这样写的: class Memory(object): def __init__(self, capacity, dims): self.capacity = capacity self.data = np.zeros((capacity, dims)) self.pointer = 0 def store_transition(self, s, a, r, s_): transition = np.hstack((s, a…

tensorflow和python操作中的笔记

前一段时间做了一些项目,把一些笔记放在了txt中,现分享出来,自己也能够时长预习. 1) 读取文件时,将固定的文件地址,采用数组或者字符串的形式,提前表示出来,后期使用时候采用拼接操作 2) # 得到该目录下的文件 file_list = os.listdir(base_path + '/data/cnn_train/') file_list Out[6]: ['finance', 'it', 'sports'] 3) 打开一个文件 f = open(base_path + '/data/cnn…

决策树在sklearn中的实现

1 概述 1.1 决策树是如何工作的 1.2 构建决策树 1.2.1 ID3算法构建决策树 1.2.2 简单实例 1.2.3 ID3的局限性 1.3 C4.5算法 & CART算法 1.3.1 修改局部最优化条件 1.3.2 连续变量处理手段 1.4 sklearn中的决策树 2 DecisionTreeClassifier与红酒数据集 2.1 重要参数 2.1.1 criterion 2.1.2 random_state & splitter 2.1.3 剪枝参数 2.1.4 目标权重参…

numpy基础篇-简单入门教程1

np.split(A, 4, axis=1),np.hsplit(A, 4) 分割 A = np.arange(12).reshape((3, 4)) # 水平方向的长度是4 print(np.split(A, 4, axis=1)) # 参数必须是可均分的,vertically均分成四块,分垂直风向,相当于竖着切举证 print(np.array_split(A, 3, axis=1)) # 可以不必是均分的 2+1+1 print(np.vsplit(A, 3)) # vertical 分垂…

TensorFlow实战第四课(tensorboard数据可视化)

tensorboard可视化工具 tensorboard是tensorflow的可视化工具,通过这个工具我们可以很清楚的看到整个神经网络的结构及框架. 通过之前展示的代码,我们进行修改从而展示其神经网络结构. 一.搭建图纸首先对input进行修改,将xs,ys进行新的名称指定x_in y_in 这里指定的名称,之后会在可视化图层中inputs中显示出来 xs= tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='x_in') ys= tf.placeholde…

详解FindBugs的各项检测器 .

FindBugs是一个静态分析工具,在程序不需运行的情况下,分析class文件,将字节码与一组缺陷模式进行对比,试图寻找真正的缺陷或者潜在的性能问题.本文档主要详细说明FindBugs 2.0.3版本中各项检测器的作用,该版本共有156个缺陷检测器,分为11个类别. 1. No Category(无类别) 1.1 BuildInterproceduralCallGraph 模式 - 速度快缺陷类别 - 类型 edu.umd.cs.findbugs.detect.BuildInte…

【CLR in c#】事件

1.事件模型建立在委托的基础上. 2,定义事件编译器会做三个动作,第一个构造具有委托类型的字段,事件发生时会通知这个列表中的委托. 第二个构造的是一个添加关注的方法+=. 第三个构造是一个注销事件关注的方法-=. 3,一个对象不再希望接收事件通知时应该注销对事件的关注,只要一个对象仍向事件登记了一个方法,这个对象不能垃圾回收,所以你的对象若实现了IDisposable的Dispose方法,应该注销对所有事件的关注. 4,-=,remove一个不存在的委托时,不会报错. 下面是一个定义事件的标准…

解决 label 多行间距

使用. 一个是间距,一个是行高,但是鉴于多行,都写的话,就相当于双倍行高了.我就用行高代替间距. self.textLabel.attributedText = [self getAttributedStringWithString:self.textString lineSpace: baselineOffset:]; 方法如下 -(NSAttributedString *)getAttributedStringWithString:(NSString *)string lineSpace:(…

Python 数据处理扩展包： pandas 模块的DataFrame介绍（创建和基本操作）

DataFrame是Pandas中的一个表结构的数据结构,包括三部分信息,表头(列的名称),表的内容(二维矩阵),索引(每行一个唯一的标记). 一.DataFrame的创建有多种方式可以创建DataFrame,下面举例介绍. 例1: 通过list创建 >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> df 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 [2 rows…

掌握numpy(一)

NumPy是一款用于科学计算的python包,强大之处在于矩阵的运算以及包含丰富的线性代数运算的支持.本文将对numpy一些常用的用法进行讲解,一来是对自己的知识进行梳理,二来作为一份备忘录供以后查阅. 创建数组首先我们要先引入numpy,常用的引入方法为 import numpy as np np.zeros 该方法能够创建一个全为0的数组 >>np.zeros(5) array([ 0., 0., 0., 0., 0.]) 上面是创建一个1维的数组,创建一个多维的数组也很简单,eg下面是…

概率分布之间的距离度量以及python实现(四)

1.f 散度(f-divergence) KL-divergence 的坏处在于它是无界的.事实上KL-divergence 属于更广泛的 f-divergence 中的一种. 如果P和Q被定义成空间中的两个概率分布,则f散度被定义为: 一些通用的散度,如KL-divergence, Hellinger distance, 和total variation distance,都是f散度的一种特例.只是f函数的取值不同而也. 在python中的实现 : import numpy as np imp…

距离度量以及python实现(一)

1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式. (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离: (4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as…

统计numpy数组中最频繁出现的值

arr = np.array([[1,2,100,4,5,6],[1,1,100,3,5,5],[2,2,4,4,6,6]]) 方法一: count = np.bincount(arr[:,2]) # 找出第3列最频繁出现的值 value = np.argmax(count) 方法二: from collections import Counter value = Counter(arr[:,2]).most_common()…

数据挖掘---Numpy的学习

什么是Numpy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵(任意维度的数据处理),比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). 数据类型ndarray NumPy provides an N-dimension array type, the ndarray, which describes a collection of 'items'of the same…

python txt文件常用读写操作

文件的打开的两种方式 f = open("data.txt","r") #设置文件对象 f.close() #关闭文件 #为了方便,避免忘记close掉这个文件对象,可以用下面这种方式替代 with open('data.txt',"r") as f: #设置文件对象 str = f.read() #可以是随便对文件的操作一.读文件 1.简单的将文件读取到字符串中 f = open("data.txt","r&qu…

【Matplotlib】利用Python进行绘图

[Matplotlib] 教程:https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/ 官方文档:https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html 这个模块是一个Python上用于进行绘图的模块.做科研的人经常会使用的matlab就是这个模块的一个竞品.就我个人而言,matplotlib感觉更像是一个echarts.js之类前端库的一个后端版本.和echarts一样,它可以支持通过py…

pycharm tips

批量更改变量名,就在该变量名上shift+f6 ../data 两个点,就是上一级目录,一个点就是当前目录 unhashable type: 'list' 使用set进行去重 a = [1,2,2,3,4] set(a)是可以的可是如果a = [[1,2],2,2]就不行,set 进行哈希的时候,需要每个元素都是可哈希的, 可变类型的数据不可哈希,如list,字典:同值不同址,不同值同址数值.字母.字符串.数字.元组不可变:同值同址,不同值不同址类变量的值将在这个类的所有实例之间共享. 类…

数据分析之Numpy库入门

1.列表与数组在python的基础语言部分,我们并没有介绍数组类型,但是像C.Java等语言都是有数组类型的,那python中的列表和数组有何区别呢? 一维数据:都表示一组数据的有序结构区别: 列表:数据类型可以不同,如:[3.1413,'pi',3.1404,[3.1402,2.34],'3.2376'] 数组:数据类型相同 .如[3.14,34.34,3433.3,343.23] 二维数据:二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的集合形式!表格是典型的二维数据! 注意:表格的表头,可以是…

[LeetCode] 95. Unique Binary Search Trees II(给定一个数字n，返回所有二叉搜索树) ☆☆☆

Unique Binary Search Trees II leetcode java [LeetCode]Unique Binary Search Trees II 异构二叉查找树II Unique Binary Search Trees II -- LeetCode 描述 Given n, generate all structurally unique BST's (binary search trees) that store values 1...n. For example,Give…

08-03 java 继承

继承格式,优缺点,概述: /* 继承概述: 把多个类中相同的内容给提取出来定义到一个类中. 如何实现继承呢? Java提供了关键字:extends 格式: class 子类名 extends 父类名 {} 好处: A:提高了代码的复用性 B:提高了代码的维护性 C:让类与类之间产生了关系,是多态的前提类与类产生了关系,其实也是继承的一个弊端: 类的耦合性增强了. 开发的原则:低耦合,高内聚. 耦合:类与类的关系内聚:就是自己完成某件事情的能力 */ //使用继承前 /* class Stud…

Unique Binary Search Trees II leetcode java

题目: Given n, generate all structurally unique BST's (binary search trees) that store values 1...n. For example, Given n = 3, your program should return all 5 unique BST's shown below. 1 3 3 2 1 \ / / / \ \ 3 2 1 1 3 2 / / \ \ 2 1 2 3 题解:这道题比1难的就是不是返回…