好用的函数,assert,random.sample,seaborn tsplot, tensorflow.python.platform flags 等,持续更新
python 中好用的函数,random.sample等,持续更新
random.sample
random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列
import random
list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
slice = random.sample(list, 5) # 从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回
print(slice)
print(list)# 原有序列并没有改变
[1, 8, 7, 6, 4]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
seaborn tsplot
Pandas的DataFrame常常和tsplot搭配使用,DataFrame的用法以及构造数组的具体例子参考博客。
最简单的时序折线图绘制见参考例子。更多关于参数unit,direction,time的使用暂时还没有弄明白,后续补充。
和plot相比最大的好处就是可以画出平均线,比如对比两种方法的性能,每一种方法有100条结果,用tsplot可以直观对比平均线。
tensorflow.python.platform flags 标志的使用
学习参考链接:tensorflow命令行参数原理详细解析以及实例。
python assert的作用
学习参考链接:python assert的作用、简单的例子。
python dir(对象)
dir()
是一个内置函数,用于列出对象的所有属性及方法。
reuse_variables()的用法
参考莫凡python,以及下列示意性代码
with tf.variable_scope('model', reuse=None) as training_scope:
print(dir(self))
if 'weights' in dir(self):
training_scope.reuse_variables()
weights = self.weights
else:
# Define the weights
self.weights = weights = self.construct_weights()
tf.assign()、tf.assign_add()的用法
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