python数组和矩阵使用总结 1.数组和矩阵常见用法 Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作.使用这个包,需要导入numpy. SciPy包以NumPy包为基础,大大的扩展了numpy的能力.因此只要导入了scipy,不必在单独导入numpy了!为了使用的方便,scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容. 本文还是区分numpy中实现的和scipy中实现的. 以下默认已经:import numpy as np 以及 impor scipy as sp num

目录 Python常用模块小结 一.Python常用模块小结 1.1 time模块 1.2 datetime模块 1.3 random模块 1.4 os模块 1.5 sys模块 1.6 json模块 1.7 pickle模块 1.8 hashlib模块 1.9 hmac模块 1.10 logging模块 1.11 numpy模块 1.12 pandas模块 1.13 matplotlib模块 1.14 re模块 1.15 typing模块 1.16 shutil模块 1.17 subproces

Python 矩阵(线性代数) 这里有一份新手友好的线性代数笔记,是和深度学习花书配套,还被Ian Goodfellow老师翻了牌. 笔记来自巴黎高等师范学院的博士生Hadrien Jean,是针对"花书"的线性代数一章,初来乍到的小伙伴可以在笔记的辅佐之下,了解深度学习最常用的数学理论,加以轻松的支配. 把理论和代码搭配食用,疗效更好.笔记里列举的各种例子,可以帮初学者用一种更直观实用的方式学好线代.开始前,你需要准备好Numpy和Python. 然后来看一下,要走怎样一个疗程--

简介:分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程. 监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型,然后对未知数据进行分类. 一.简单分类器 首先,用numpy创建一些基本的数据,我们创建了8个点: 查看代码 X = np.array([[3, 1], [2, 5], [1, 8], [6, 4], [5, 2], [3, 5], [4, 7], [4, -1]]) 给这8个点的数据赋予默认的分类标签 查看代码 y = [0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0] class_0 = n

1. 下面的语句要放在代码开头,指定文件编码, 可以识别 脚本中的所有字符和中文. # -*- coding:utf-8 -*- 2. codecd 编码转换 如果想要读取文本中的中文,需要借助于codecs的一套open方法,而不是内置的open. #-*- coding:utf-8 -*- print '我是' import codecs f=codecs.open("e:/python/test_data/chinese.txt") content=f.read() f.clos

break 与continue的区别: 1.break是直接中断全部循环 2.continue则是在只不执行此次所循环的东西,其它循环依旧执行,比方说只是跳过第4次循环,第5次循环照常进行. \n 表示换行符,end=""表示不换行: \r 回车 (把光标移动到当前行的第一个位置) \r\n 换行回车 因为在print里面有一个默认的end,所以print()就表示换行.默认的是print(end=“\n”) 对于for循环的一些认识: for i in range(3):      

http://www.cnblogs.com/puresoul/p/7490737.html # coding:utf-8import timeimport unittestimport HTMLTestRunner #将这个包提前放到python的sipackage下def all_case(): case_dir = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\python3\\test_blog\\test_case\\twodir\\threedir"

一.数据读取 1.读写数据库数据 读取函数: pandas.read_sql_table(table_name, con, schema=None, index_col=None, coerce_float=True, columns=None) pandas.read_sql_query(sql, con, index_col=None, coerce_float=True) pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True

import numpy as np numpy模块的array相乘时,有两种方式:一是矩阵形式,二是挨个相乘. 需要用矩阵形式相乘时,则要用np.dot()函数. #矩阵与矩阵相乘a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])c = a.copy()print(a * c)print(np.dot(a, c))#a*c 得出的结果是a和c中每个元素依次相乘,为3x3的矩阵#np.dot(a, c) 得到的结果是a和c进行矩阵相乘,为3x3的矩阵 #矩阵与向量:

BeautifulReport(导出的报告比HTMLTestRunner更全面) 下载地址及安装位置 https://github.com/TesterlifeRaymond/BeautifulReport 下载完之后,按照官方文档说明,把文件存放在python对应的安装位置下面Lib/site-package目录下,如下所示 但是,仅仅把下载的文件存放在这个位置之后,直接 from BeautifulReport import BeautifulReport 是会报错的. 最后发现还需要把下载

import unittest import HTMLTestRunner class Testfunc(unittest.TestCase): def testa(self): """testa测试用例1""" self.assertEqual(first=1, second=1, msg='first!=second时打印错误信息') def testb(self): """testb测试用例2"&qu

Python-基础-集合小结 集合 简介 声明 常用操作 成员关系 新增删除 集合间操作 其他 补充 集合 简介 python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素. sets 支持 x in set, len(set), 和 for x in set. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算. 作为一个无序的集合,sets

python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包. 1.numpy的导入和使用 from numpy import *;#导入numpy的库函数 import numpy as np; #这个方式使用numpy的函数时,需要以np.开头. 2.矩阵的创建 由一维或二维数据创建矩阵 from numpy import *; a1=array([1,2,3]); a1=mat(a1); 创建常见的矩阵 data1=mat(zeros((3,3)));

Python 中矩阵运算主要使用numpy库.NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数索引的元素表格(通常是元素是数字).因此对于随机查找来说,比python自带的list快很多. 在numpy里面通常使用两个变量:array和matrix.其实python标准类库中也有array,但是它的功能相对numpy的少很多,所以不用.matrix是array的分支,matrix可以看做二维的array,array可以是多维,matrix和array在很多

//2019.07.10python数据分析基础——numpy(数据结构基础) import numpy as np: 1.python数据分析主要的功能实现模块包含以下六个方面:(1)numpy——数据结构基础(2)Scipy——强大的数据计算(矩阵计算.信号处理.数理分析等)(3)matplotlib——可视化图形功能模块,实现数据的图形可视化)(4)pandas——基础数据分析方法(5)scikit-learn——强大的数据分析建模库,主要用于数据挖掘(6)Keras——人工神经网络,实现

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 欣宸是个Java程序员,最近正在学习Python,本文记录了学习过程,以及一点自己的思考,主要用途是作为笔记来总结和温习,另外如果您也是一位初学Python的Java程序员,希望本文能给您一些参考: 版本 操作系统:macOS Big Sur (11.6) Anaconda3:202

实验报告 [实验目的] 1.掌握python中序列及序列的常用操作. 2.根据实际需要选择使用合适的序列类型. [实验条件] 1.PC机或者远程编程环境. [实验内容] 1.完成第四章 序列的应用 实例01-14,实战一到实战四. 实例01:输出每日一帖 在IDLE中创建一个名称为tips.py 的文件,然后在该文件中导入日期时间类,然后定义一个列表(保存7条励志文字作为每日一帖的内容),再获取当前的星期,最后将当前的星期作为列表的索引,输出元素内容. 代码如下: 1 import dateti

实验报告 [实验目的] 1.掌握python中流程控制语句的使用,并能够应用到实际开发中. [实验条件] 1.PC机或者远程编程环境 [实验内容] 1.完成第三章流程控制语句实例01-09,实战一到实战四. 实例01:判断输入的是不是黄蓉所说的数 使用 if 语句判断用户输入的数字是不是黄蓉所说的除以三余二,除以五余三,除以七余二的数. 代码如下: 1 print("今有物不知其数,三三数之剩二,五五数之剩三,七七数之剩二,问几何?\n") 2 number = int(input(&

实验报告 [实验目的] 1.熟悉在线编程平台. 2.掌握基本的 python 程序编写.编译与运行程序的方法. [实验条件] 1.PC机或者远程编程环境 [实验内容] 1.完成第二章实例01-07,实战一到四. 实例01:根据身高.体重计算BMI指数 在IDLE中创建一个名称为bmiexponent.py的文件,然后在该文件中定义两个变量:一个用于记录身高(单位:米), 另一个用于记录体重(单位:千克),根据公式 "BMI = 体重 / (身高 * 身高) "计算BMI指数. 代码如下

Python画图主要用到matplotlib这个库.具体来说是pylab和pyplot这两个子库.这两个库可以满足基本的画图需求,而条形图,散点图等特殊图,下面再单独具体介绍. 首先给出pylab神器镇文:pylab.rcParams.update(params).这个函数几乎可以调节图的一切属性,包括但不限于:坐标范围,axes标签字号大小,xtick,ytick标签字号,图线宽,legend字号等. 具体参数参看官方文档:http://matplotlib.org/users/customi

矩阵SVD 奇异值分解(Singular Value Decomposition)是一种重要的矩阵分解方法,可以看做是对方阵在任意矩阵上的推广.Singular的意思是突出的,奇特的,非凡的,按照这样的翻译似乎也可以叫做矩阵的优值分解. 假设矩阵A是一个m*n阶的实矩阵,则存在一个分解使得: 其中,是一个对角阵,只有对角线上面有元素,对角先上面的元素称为矩阵A的奇异值,通常将其进行从大到小排列,在numpy中的api返回的是一个奇异值的向量,我们可以将其转换为对角阵.U和V都是单位正交阵,U和V