Traceback (most recent call last): File "mnist.py", line 7, in <module> train_set, valid_set, test_set = pickle.load(f) UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0x90 in position 614: ordinal not in range(128) pickle.load(file, e…

2D NumPy Arrays from:https://campus.datacamp.com/courses/intro-to-python-for-data-science/chapter-4-numpy?ex=9 Your First 2D NumPy Array # Create baseball, a list of listsbaseball = [[180, 78.4],[215, 102.7],[210, 98.5],[188, 75.2]] # Import numpyimp…

原始的 Python list 虽然很好用,但是不具备能够“整体”进行数学运算的性质,并且速度也不够快(按照视频上的说法),而 Numpy.array 恰好可以弥补这些缺陷. 初步应用就是“整体数学运算”和“subset(取子集.随机访问)”. 1.如何构造一个 Numpy array # Create list baseball baseball = [180, 215, 210, 210, 188, 176, 209, 200] # Import the numpy package as n…

查看 numpy 数据类型和 Python 原生数据类型之间的对应关系: In [51]: dict([(d, type(np.zeros(1,d).tolist()[0])) for d in (np.float32,np.float64,np.uint32, np.int16)]) Out[51]: {numpy.float32: float, numpy.int16: int, numpy.uint32: int, numpy.float64: float} 1. 使用 np.asscal…

NumPy官网 参考:<Python数据分析基础教程:NumPy学习指南> 用Python做科学计算(好东西) NumPy是python的核心库,是python机器学习编程的最底层的库,不能不会. Scipy 和 Scikit 老是傻傻分不清,其实很明显 Scipy 前面是Sci是num的继承,而kit则是工具箱,是做机器学习的,全称Scikit-learn. NumPy的详细教程 http://numpy.readthedocs.org/ CPython:Python的一种实现方式 IPyt…

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正…

import sys from datetime import datetime import numpy as np def numpysum(n): a = np.arange(n) ** 2 b = np.arange(n) ** 3 c = a + b return c def pythonsum(n): a = list(range(n)) b = list(range(n)) c = [] for i in range(len(a)): a[i] = i ** 2 b[i] = i…

1.对于numpy的tofile方法,一个一维数组可以直接写成二进制形式,用c语言或者numpy.fromfile()可以读出来内容.而如果数组超过一维,tofile并不区分,也就是arr1=[1,2,3,4],arr2=[[1,2],[3,4]]写入文件是一样的 2.对于json写入numpy数组的想法,已知json只能写入python的数组,而不认识numpy的.难点在于如何将json的数组转化为python的,尽管反过来转换很容易,而且数组的最外围可以通过list方法转成python.但是…

转自Stackoverflow.备忘用. Question In Python 2 I could do the following: import numpy as np f = lambda x: x**2 seq = map(f, xrange(5)) seq = np.array(seq) print seq # prints: [ 0 1 4 9 16] In Python 3 it does not work anymore: import numpy as np f = lambd…

<Python机器学习手册--从数据预处理到深度学习> 这本书类似于工具书或者字典,对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚,感觉虽然是工具书,但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解,在应用中也能更为熟练. 以下是根据书上的代码进行实操,注释基本写明了每句代码的作用(写在本句代码之前)和print的输出结果(写在print之后).不一定严格按照书上内容进行,根据代码运行时具体情况稍作顺序调整,也加入了一些自己的理解. 如果复制到自己的环境下跑一遍输…