12-numpy笔记-莫烦基本操作2

代码 import numpy as np A = np.arange(3,15) print('-1-') print(A) print('-2-') print(A[3]) A = np.arange(3,15).reshape((3,4)) print('-3-') print(A[1]) print('-4-') print(A[2][1]) # 第一行和第二行 print('-5-') print(A[1:3]) print('-6-') for row in A: print (ro…

16-numpy笔记-莫烦pandas-4

代码 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D']) # 行数,列数,赋值 df.iloc[0,1] = np.nan df.iloc[1,2] = np.nan # 以行丢掉 print('-1-') pri…

15-numpy笔记-莫烦pandas-3

代码 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D']) # 行数,列数,赋值 df.iloc[1,2] = 1111 df.loc['20130101','B'] = 2222 print('-1-') prin…

14-numpy笔记-莫烦pandas-2

代码 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)), index=dates, columns=['A','B','C','D']) print('-1-') print(df) print('-2-') print(df['A'],df.A) print('-3-') print(df…

13-numpy笔记-莫烦pandas-1

代码 import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series([1,3,6,np.nan, 44,1]) print('-1-') print(s) dates = pd.date_range('20160101', periods=6) print('-2-') print(dates) # index 是行的key; 默认就是数字 df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, col…

11-numpy笔记-莫烦基础操作1

代码 import numpy as np array = np.array([[1,2,5],[3,4,6]]) print('-1-') print('数组维度', array.ndim) print('-2-') print('', array.shape) a = np.array([1,2,3]) print('-3-') print(a) a = np.array([1,2,3], dtype=np.int) print('-4-') print(a.dtype) a = np.ar…

18-numpy笔记-莫烦pandas-6-plot显示

代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000)) data = data.cumsum() data.plot() plt.show() 结果 -------------------------------------------------------------------…

17-numpy笔记-莫烦pandas-5

代码 import pandas as pd import numpy as np left=pd.DataFrame({'key':['K0','K1','K2','K3'], 'A':['A0','A1','A3','A3'], 'B':['B0','B1','B2','B3'],}) right=pd.DataFrame({'key':['K0','K1','K2','K3'], 'C':['C0','C1','C3','C3'], 'D':['D0','D1','D2','D3'],})…

tensorflow学习笔记-bili莫烦

bilibili莫烦tensorflow视频教程学习笔记 1.初次使用Tensorflow实现一元线性回归 # 屏蔽警告 import os os.environ[' import numpy as np import tensorflow as tf # create dataset x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 2 + 5 ### create tensorflow structure St…

莫烦大大TensorFlow学习笔记（9）----可视化

一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #添加一个神经层,定义添加神经层的函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): Weights =…

scikit-learn学习笔记-bili莫烦

bilibili莫烦scikit-learn视频学习笔记 1.使用KNN对iris数据分类 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 从datasets中导入iris数据,包含150条样本,每条样本4个feature iris_data = datasets.load_i…

稍稍乱入的CNN，本文依然是学习周莫烦视频的笔记。

稍稍乱入的CNN,本文依然是学习周莫烦视频的笔记. 还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程. CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN,原涂层是由RGB组成,然后CNN把它的厚度加厚,长宽变小,每做一层都这样被拉长,最后形成一个分类器: 如果想要分成十类的话,那么就会有0到9这十个位置,这个数据属于哪一类就在哪个位置上是1,而在其它位置上为零. 在 RGB 这个层,每一次把一块核心抽出来,然后厚度…

莫烦pytorch学习笔记（八）——卷积神经网络（手写数字识别实现）

莫烦视频网址这个代码实现了预测和可视化 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # train the tra…

莫烦pytorch学习笔记（七）——Optimizer优化器

各种优化器的比较莫烦的对各种优化通俗理解的视频 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # 超参数 LR = 0.01 BATCH_SIZE = EPOCH = # 生成假数据 # torch.unsqueeze() 的作用是将一维变二维,torc…

莫烦PyTorch学习笔记(五)——模型的存取

import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed() # fake data x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-,,),dim=) y = x.pow() + 0.2 * torch.rand(x.size()) x, y = Variable(x,requires_grad=False), Variable(y…

Python pandas & numpy 笔记

记性不好,多记录些常用的东西,真·持续更新中::先列出一些常用的网址: 参考了的莫烦python pandas DOC numpy DOC matplotlib 常用习惯上我们如此导入: import pandas as pd import numpy as np import maplotlib.pyplot as plt pandas 篇 pd.Series是一种一维的数组结构,可以列表形式初始化,得到的Series的index默认∈[0,n) s = pd.Series([1, 3,…

tensorflow 莫烦教程

1,感谢莫烦 2,第一个实例:用tf拟合线性函数 import tensorflow as tf import numpy as np # create data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 #先创建我们的线性函数目标 #搭建模型 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Varia…

【莫烦Pytorch】【P1】人工神经网络VS. 生物神经网络

滴:转载引用请注明哦[握爪] https://www.cnblogs.com/zyrb/p/9700343.html 莫烦教程是一个免费的机器学习(不限于)的学习教程,幽默风俗的语言让我们这些刚刚起步的小白们感到Friendly~o(*￣︶￣*)o.为了巩固自己的记忆,也小小の贡献于他人,将莫烦教程进行整理.难免于有错误恳请批评指正,也希望自己始终能愉悦的学习!PS:大多数为整理文本,少部分添加自己的理解. Artificial Neural Nets VS Neural Nets ? 二三十年…