Obvious,最小特征值对应的特征向量为平面的法向 这个问题还有个关键是通过python求协方差矩阵的特征值和特征向量,np.linalg.eig()方法直接返回了特征值的向量和特征向量的矩阵 scipy.linalg.eigh()方法可以对返回的特征值和特征向量进行控制,通过eigvals参数,可以控制,比如我要返回最小的特征值,和其对应的特征向量,那么就是eigvals(0:0),在升序的情况下.还是很有用的. scipy.linalg.eigh(a, b=None, lower=True…

import numpy as np lis = np.mat([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print(np.linalg.inv(lis)) # 求矩阵的逆矩阵 [[-1.2009599e+16 3.6028797e+16 -2.4019198e+16] [ 2.4019198e+16 -7.2057594e+16 4.8038396e+16] [-1.2009599e+16 3.6028797e+16 -2.4019198e+16]] print(lis.trans…

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".…

用Python计算幂的两种方法: #coding:utf-8 #计算幂的两种方法.py #1.常规方法利用函数 #不使用递归计算幂的方法 """ def power(x,n): result=1 for i in range(n): 1 2 3 result*=x #result=result*x x=2 result=1*2 result=2*2 result=4*2 print result #2,4,8 null result=1*4 result=4*4 print…

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并…

Python计算斗牛游戏的概率 过年回家,都会约上亲朋好友聚聚会,会上经常会打麻将,斗地主,斗牛.在这些游戏中,斗牛是最受欢迎的,因为可以很多人一起玩,而且没有技术含量,都是看运气(专业术语是概率). 斗牛的玩法是: 把牌中的JQK都拿出来 每个人发5张牌 如果5张牌中任意三张加在一起是10的 倍数,就是有牛.剩下两张牌的和的10的余数就是牛数. 牌的大小: 4条 > 3条 > 牛十 > 牛九 > -- > 牛一 >没有牛 而这些牌出现的概率是有多少呢? 由于只有四十张…

Python计算分位数    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/80911514 Python中可以利用Numpy库来计算分位数,示例如下:   import numpy as np       a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])   # 中位数   print(np.median(a))   # 25%分位数   prin…

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价…

AUC(Area under curve)是机器学习常用的二分类评测手段,直接含义是ROC曲线下的面积.另一种解释是:随机抽出一对样本(一个正样本,一个负样本),然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测,预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率. 在有M个正样本,N个负样本的数据集里,利用公式求解: \[ AUC=\frac{\sum_{i \in positiveClass} rank_i-\frac{M(1+M)}{2}}{M*N} \] 在python实现中,相当于使用了计数排序,因为…

用python计算39.8-0.1得出的结果是39.699999999999996 其他数字计算正确,唯独这个计算错误. 原因: 中文解释: https://docs.python.org/zh-cn/3/tutorial/floatingpoint.html 英文解释: https://docs.python.org/3/faq/design.html#why-are-floating-point-calculations-so-inaccurate 因为 Python 中使用双精度浮点数来存…