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

学习参考链接:官方说明博客总结

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

 

好用的函数,assert,random.sample,seaborn tsplot, tensorflow.python.platform flags 等,持续更新的更多相关文章

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    random() random()方法:返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内 运用random()方法的语法: import random #random()方法不能直接访问,需要导入rand ...

  2. random.sample函数

    import random list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] for i in range(3): slice = random.sample(list, ...

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    1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数 ...

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  7. random.sample

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    写脚本过程中用到了需要随机一段字符串的操作,查了一下资料,对于random.sample的用法,多用于截取列表的指定长度的随机数,但是不会改变列表本身的排序: list = [0,1,2,3,4] r ...

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