代码 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D']) # 行数,列数,赋值 df.iloc[0,1] = np.nan df.iloc[1,2] = np.nan # 以行丢掉 print('-1-') pri…

代码 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D']) # 行数,列数,赋值 df.iloc[1,2] = 1111 df.loc['20130101','B'] = 2222 print('-1-') prin…

代码 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)), index=dates, columns=['A','B','C','D']) print('-1-') print(df) print('-2-') print(df['A'],df.A) print('-3-') print(df…

代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000)) data = data.cumsum() data.plot() plt.show() 结果 -------------------------------------------------------------------…

代码 import pandas as pd import numpy as np left=pd.DataFrame({'key':['K0','K1','K2','K3'], 'A':['A0','A1','A3','A3'], 'B':['B0','B1','B2','B3'],}) right=pd.DataFrame({'key':['K0','K1','K2','K3'], 'C':['C0','C1','C3','C3'], 'D':['D0','D1','D2','D3'],})…

代码 import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series([1,3,6,np.nan, 44,1]) print('-1-') print(s) dates = pd.date_range('20160101', periods=6) print('-2-') print(dates) # index 是行的key; 默认就是数字 df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, col…

代码 import numpy as np array = np.array([[1,2,5],[3,4,6]]) print('-1-') print('数组维度', array.ndim) print('-2-') print('', array.shape) a = np.array([1,2,3]) print('-3-') print(a) a = np.array([1,2,3], dtype=np.int) print('-4-') print(a.dtype) a = np.ar…

代码 import numpy as np A = np.arange(3,15) print('-1-') print(A) print('-2-') print(A[3]) A = np.arange(3,15).reshape((3,4)) print('-3-') print(A[1]) print('-4-') print(A[2][1]) # 第一行和第二行 print('-5-') print(A[1:3]) print('-6-') for row in A: print (ro…

bilibili莫烦tensorflow视频教程学习笔记 1.初次使用Tensorflow实现一元线性回归 # 屏蔽警告 import os os.environ[' import numpy as np import tensorflow as tf # create dataset x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 2 + 5 ### create tensorflow structure St…

记性不好,多记录些常用的东西,真·持续更新中::先列出一些常用的网址: 参考了的 莫烦python pandas DOC numpy DOC matplotlib 常用 习惯上我们如此导入: import pandas as pd import numpy as np import maplotlib.pyplot as plt pandas 篇 pd.Series是一种一维的数组结构,可以列表形式初始化,得到的Series的index默认∈[0,n) s = pd.Series([1, 3,…

bilibili莫烦scikit-learn视频学习笔记 1.使用KNN对iris数据分类 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 从datasets中导入iris数据,包含150条样本,每条样本4个feature iris_data = datasets.load_i…

稍稍乱入的CNN,本文依然是学习周莫烦视频的笔记. 还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程. CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN,原涂层是由RGB组成,然后CNN把它的厚度加厚,长宽变小,每做一层都这样被拉长,最后形成一个分类器: 如果想要分成十类的话,那么就会有0到9这十个位置,这个数据属于哪一类就在哪个位置上是1,而在其它位置上为零. 在 RGB 这个层,每一次把一块核心抽出来,然后厚度…

  一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #添加一个神经层,定义添加神经层的函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): Weights =…

莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # train the tra…

各种优化器的比较 莫烦的对各种优化通俗理解的视频 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # 超参数 LR = 0.01 BATCH_SIZE = EPOCH = # 生成假数据 # torch.unsqueeze() 的作用是将一维变二维,torc…

import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed() # fake data x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-,,),dim=) y = x.pow() + 0.2 * torch.rand(x.size()) x, y = Variable(x,requires_grad=False), Variable(y…

1,感谢莫烦 2,第一个实例:用tf拟合线性函数 import tensorflow as tf import numpy as np # create data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 #先创建我们的线性函数目标 #搭建模型 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Varia…

Anaconda 安装和使用 https://www.cnblogs.com/liruihuan/p/9101613.html 最近看了些关于数据分析的书,想系统的整理下相关知识,算是学习笔记吧,也希望能帮到初学者. 1.Anaconda介绍 安装python的方法有很多种,数据分析方面比较常用Anaconda.Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等多个科学包及其依赖项,也可以使用Miniconda这个较小的发行版,仅包含conda和 Python.…

目录 numpy模块 numpy简介 numpy使用 matplotlib模块 条形图 直方图 折线图 散点图+直线图 pandas模块 numpy模块 numpy简介 numpy官方文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数值计算扩展库.这种库可用来存储和处理大型numpy数组,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多(该结构也可以用来表示numpy数组). numpy…

滴:转载引用请注明哦[握爪] https://www.cnblogs.com/zyrb/p/9700343.html 莫烦教程是一个免费的机器学习(不限于)的学习教程,幽默风俗的语言让我们这些刚刚起步的小白们感到Friendly~o(*￣︶￣*)o.为了巩固自己的记忆,也小小の贡献于他人,将莫烦教程进行整理.难免于有错误恳请批评指正,也希望自己始终能愉悦的学习!PS:大多数为整理文本,少部分添加自己的理解. Artificial Neural Nets VS Neural Nets ? 二三十年…

以下分别是numpy.Scipy.pandas的简介.虽然这些包提供的一些结构比python自身的“更高级.更高效”,更高级是因为它们能完成更高级的任务,但是,学习的时候尽量不要和python割裂开认识,最好是辩证的看问题,既要看到区别,又要看到联系,这样才能理解深刻.真正的运用自如.比如python提供list这种数据结构,可以用来当作数组使用:比如我们定义一个list.a=range(10),但是要是对每个元素同时操作比如平方操作,这时候可能需要写个循环,就没有np.arange(10)**…

# Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc. import numpy as np import pandas as pd import time np.random.seed(2) N_STATUS = 5 ACTIONS = ['left', 'right'] EPSILON = 0.9 ALPHA = 0.1 LAMBDA = 0.9 MAX_EPISODES = 13 FRESH_TIME = 0.1 def build_q_table(n_status, actio…

1.numpy--基础,以矩阵为基础的数学计算模块,纯数学 存储和处理大型矩阵. 这个是很基础的扩展,其余的扩展都是以此为基础. 快速学习入口 https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html 2.pandas--数据分析 基于NumPy 的一种工具,为了解决数据分析任务而创建的. Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具. 最具有统计意味的工具包,某些方面优于R软件. 数据结构有一维的…

今日内容概要 numpy剩余的知识点 pandas模块 今日内容详细 二元函数 加 add 减 sub 乘 mul 除 div 平方 power 数学统计方法 sum 求和 cumsum 累计求和 mean 对整体求平均数 std 标准差 var 方差 min max argmin 求最小元素对应的索引 armax 求最大元素对应的索引 随机数 np.random.rand(2.5) # 随机0-1之间的小数 array([[0.65863779, 0.9994306 , 0.35758039,…

Q1:什么是神经网络? Q2:torch vs numpy Numpy:NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高 效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)).专为进行严格的数字处理而产生.   Q3:numpy和Torch的转换 Q3 torch中的数学运算 torch中的tensor运算和numpy的array运算很相似,具体参看下面的代码 import t…

https://www.zhihu.com/collection/260736383 https://blog.csdn.net/gaotihong/article/details/80983937 <此处就不自己写了,看了遍,照着写了一边,作者写的不错.不过有些有些偷懒,我只做了常见的功能> 作者:触摸壹缕阳光链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33270402来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 1.前言 Matplotlib是一个python的…

一.keras的backend设置 有两种方式: 1.修改JSON配置文件 修改~/.keras/keras.json文件内容为: { "iamge_dim_ordering":"tf", "epsilon":1e-07, "floatx":"float32", "backend":"tensorflow" } 官方文档解释: iamge_data_format:字符…

1.要点 Torch 中提供了一种帮你整理你的数据结构的好东西, 叫做 DataLoader, 我们能用它来包装自己的数据, 进行批训练. 而且批训练可以有很多种途径. 2.DataLoader DataLoader 是 torch 给你用来包装你的数据的工具. 所以你要讲自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例: import torch import t…

import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # make fake data n_data = torch.ones(, ) x0 = torch.normal(*n_data, ) #每个元素(x,y)是从 均值=*n_data中对应位置的取值,标准差为1的正态分布中随机生成的 y0 = torch.zeros()…

下面的代码说明个整个神经网络模拟回归的过程,代码含有详细注释,直接贴下来了 import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt #绘制散点图 x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-,,),dim=)#x轴共一百个点 y=x.pow()+0.2*torch.rand(x.size())#x^2加上…