##numpy函数库中一些常用函数的记录 最近才开始接触Python,python中为我们提供了大量的库,不太熟悉,因此在<机器学习实战>的学习中,对遇到的一些函数的用法进行记录. (1)mat( ) numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素.虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可以得到不同的结果,其中numpy函数库中matrix与MATLAB中matrices等价. 调用mat( )函数可以将数

# 导入包 import numpy as np # 创建一维数组 a = np.arange(5) print "一维numpy数组", a print "数组的类型", a.dtype print "数组维度", len(a.shape) 一维numpy数组 [0 1 2 3 4] 数组的类型 int32 数组维度 1 # 创建多维数组 b = np.array([np.arange(2), np.arange(2)]) print &quo

如何获取二维数组中的元素个数呢? int[,] array = new int[,] {{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}};//定义一个3行3列的二维数组int row = array.Rank;//获取维数,这里指行数int col = array.GetLength(1);//获取指定维度中的元素个数,这里也就是列数了.(0是第一维,1表示的是第二维)int col = array.GetUpperBound(0)+1;//获取指定维度的索引上限,在加上一个1就是总数,这里表示

目录 1 总览 2 ndarray 3 常用API 3.1 创建ndarray (1)将Python类似数组的对象转化成Numpy数组 (2)numpy内置的数组创建 (3)从磁盘中读取标准格式或者自定义格式的多维数组 (4)通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组 (5)使用特殊的库函数 3.2 索引和切片 (1)基本索引 (2)高级索引 (4)字段索引 3.3 改变多维数组的形状 (1)通过指定新维度来直接改变形状 (2)通过转置来改变形状 (3)通过直接改变维度(如压缩)来改变形状 (2)

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/limiyudianzi/article/details/80697711 我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数,本篇为tensorflow自定义损失函数.  (一)tensorflow内置的四个损失函数  (二)其他损失函数  (三)自定义损失函数 自定义损失函数是损失函数章节的结尾,学习自定义损失函数,对于提高分类

今年 6 月份,Alex Rodriguez 和 Alessandro Laio 在 Science 上发表了一篇名为<Clustering by fast search and find of density peaks>的文章,为聚类算法的设计提供了一种新的思路.虽然文章出来后遭到了众多读者的质疑,但整体而言,新聚类算法的基本思想很新颖,且简单明快,值得学习.这个新聚类算法的核心思想在于对聚类中心的刻画上,本文将对该算法的原理进行详细介绍,并对其中的若干细节展开讨论. 最后,附上作者在补充

1.标识符包.类.方法.参数和变量的名称.大小写字母.数字._和$符号的组合,不以数字开始,不能使关键字,不能包括分隔符和换行.(严格区分大小写,最大长度255个字符) 2.字面量  某种类型的值(具体的值) 3.注释不能执行的文字,多用于解释,有单行注释//...,多行注释/*...*/和文档注释/**...*/ 4.分隔符分号 → 用于表示一个语句的结束.如a=1;b=2;空格 → 用户分开书写各标识符.关键字等.如int a小数点 → 用户链接对象与成员关系.表示...中的,如System

[[ ., ., .], [ ., ., .]] 在上面这个例子中,数组的ndim为2(它有两个维度(简单的辨别两层方括号)). 第一个维度的长度为2,也就是有两个子数组 第二个维度的长度为3,也就是每个子数组里有三个元素 所以shape属性返回的是(2,3) 简单来看 shape就是每个 维度中的元素/单元 长度size ndim就是每个数组的嵌套层数 下面是一个二维数组,ndim为2,shape属性值为(3,3) b = [ [,,], [,,], [,,] ] 取得一个确切的元素,用b[i

最近在学习论文的时候发现了在science上发表的关于新型的基于密度的聚类算法 Kmean算法有很多不足的地方,比如k值的确定,初始结点选择,而且还不能检测费球面类别的数据分布,对于第二个问题,提出了Kmean++,而其他不足还没有解决,dbscan虽然可以对任意形状分布的进行聚类,但是必须指定一个密度阈值,从而去除低于此密度阈值的噪音点,这篇文章解决了这些不足. 本文提出的聚类算法的核心思想在于,对聚类中心的刻画上,而且认为聚类中心同时具有以下两种特点: 本身的密度大,即它被密度均不超过它的邻

密度峰值聚类算法MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 密度峰值聚类算法简介见:[转] 密度峰值聚类算法(DPC) 数据见:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,保存为gauss_data.txt文件,数据最后一列是类标签. 1. MATLAB程序 clear all close all %% 从文件中读取数据 data_load=dlmread('gauss_data.txt'); [num,dim]=

密度峰值聚类算法(DPC) 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 简介 基于密度峰值的聚类算法全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks, DPC).它是2014年在Science上提出的聚类算法,该算法能够自动地发现簇中心,实现任意形状数据的高效聚类. 该算法基于两个基本假设:1)簇中心(密度峰值点)的局部密度大于围绕它的邻居的局部密

这一节讲述rpn-data层,和这一层有关的结构图如下: rpn-data层的prototxt定义如下: layer { name: 'rpn-data' type: 'Python' bottom: 'rpn_cls_score' bottom: 'gt_boxes' bottom: 'im_info' bottom: 'data' top: 'rpn_labels' top: 'rpn_bbox_targets' top: 'rpn_bbox_inside_weights' top: 'rp

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间

这系列用来介绍Python的标准库的支持Numpy部分.资料来自http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial,页面有许多链接,这里是直接翻译,所以会无法链接.可以大致看完该博文,再去看英文版. 1.先决条件 想要运行numpy,首先最小安装的有:Python.NumPy.:a.ipython 是一个增强的交互式python shell,它对于探索numpy的特性是非常方便的:b.matplotlib可以让你进行plot 图表:c.SciPy提供许多

原文  http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201 主题 NumPy 先决条件 在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python.如果你想从新回忆下,请看看 Python Tutorial . 如果你想要运行教程中的示例,你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python NumPy 这些是可能对你有帮助的: ipython 是一个净强化的交互Python Shell,对探索NumPy的特性非常方便. matplotlib 将允

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

pandas and numpy notebook        最近工作交接,整理电脑资料时看到了之前的基于Jupyter学习数据分析相关模块学习笔记.想着拿出来分享一下,可是Jupyter导出来html文件,博客园不支持js注入,贴图效果实在太差劲儿.所以只贴了内容,要是有需要文件原版(pdf.md.html等)可以在评论区说一下.        本系列是数据分析相关的,打算做一个持续连载,后边便于自己系统查看和回顾. 另外,本片博客在github上有PDF版本,并且格式也很清爽,请转htt

由于本章过长,分为两个部分,这是第一部分. 这几年提到RNN,一般指Recurrent Neural Networks,至于翻译成循环神经网络还是递归神经网络都可以.wiki上面把Recurrent Neural Networks叫做时间递归神经网络,与之对应的还有一个结构递归神经网络(recursive neural network).本文讨论的是前者. RNN是一种可以预测未来(在某种程度上)的神经网络,可以用来分析时间序列数据(比如分析股价,预测买入点和卖出点).在自动驾驶中,可以预测路线

来源:https://www.numpy.org/devdocs/user/quickstart.html 轴:即维度 eg. [1, 2, 1],有一个轴 [[ 1, 0, 0],[ 0, 1, 2]] ,有两个轴,第一个个轴的长度是2,第二个轴的长度是3 ndarray:numpy的数组类,也叫数组 常用的ndarray属性有: ndarray.ndim the number of axes (dimensions) of the array. ndarray.shape the dimen

Numpy Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是我们课程所介绍的其他高级工具的构建基础. 其部分功能如下: ndarray, 一个具有复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 对于整组数据进行快速的运算,无需编写循环. 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内容映射文件的工具. 用于集成由C, C++等语言编写的代码的工具. Numpy本身并没有提供那么多高级的数据分析功能,理解Numpy数组以及面向数组的计算将有助于我们更加高效的使用pand

数组索引: 1.ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,与 Python 中 list 的切片操作一样:   由于数组可能是多维的,所以必须为数组的每个维度指定一个切片,使用切片时返回的是一个子数组 2.整数索引:获取相应下标的元素的值 3.布尔数组索引:布尔索引通过布尔运算来获取符合指定条件的元素的数组 4.花式索引:不同的索引之间可以相互搭配,同时也可以和切片一起使用 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6