numpy.random.rand numpy.random模块作用是生成随机数,其中numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn):生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组.下面是实例: import numpy as np # 生成生成[0,1)之间随机浮点数 np.random.rand() # 生成一个15个[0,1)之间随机浮点数的3行5列的数组, np.random.rand(3, 5) # 一个参数,生成: array([ 0.3228230931])…

Python中的random模块用于生成随机数.下面介绍一下random模块中最常用的几个函数. random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限.如果a > b,则生成的随机数n: a <= n <= b.如果 a <…

# *_*coding:utf-8 *_* # athor:auto import numpy.random #rand(d0, d1, ..., dn)n维随机值 data0 = numpy.random.rand(3,2) print(data0) # [[ 0.32795061 0.57825984] # [ 0.29511226 0.64076698] # [ 0.3778223 0.23230085]] print('===========================') data…

import random import string # 随机整数: print random.randint(1,50) >>> print(random.randint(1,50))16>>> print(random.randint(1,50))31 # 随机选取0到100间的偶数: print random.randrange(0, 101, 2) >>> print(random.randrange(0, 101, 2))42>>…

random模块random.random():随机打印一个小数random.randint(1,10):随机打印1-10之间的任意数字(包括1和10)random.randrange(1,10):随机打印1-10之间的任意数字(不包括10)random.sample(range(100),5):从100个数字中随机抽取5个数字以列表形式打印.可以用作随机验证码或密码使用 如:random.sample('abcde',3) 随机生成3个字符. 举例:生成随机验证码 第一种写法 import s…

random模块 随机模块 random 的方法: print(random.random()) # [0,1] 的浮点数 print(random.randint(1,3)) print(random.randrange(1,3)) print(random.choice([11,22,33])) print(random.sample([11,22,33,44,55],2)) print(random.uniform(1,4)) item=[1,2,3,4,5,6] random.shuff…

转自:https://blog.csdn.net/u010758410/article/details/71799142…

numpy.random.rand numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) Random values in a given shape. Create an array of the given shape and populate it with random samples from a uniform distribution over [0, 1). Parameters: d0, d1, ..., dn : int, optional The dimen…

Counter函数可以对列表中数据进行统计每一个有多少种 most_common(10)可以提取前十位 from collections import Counter a = ['q','q','w','w','w'] count = Counter(a) count.most_common(1) [('w', 3)] count Counter({'q': 2, 'w': 3}) pandas中的series对象有一个value_counts方法可以计数 .fillna()函数可以替换确实值N…

1.Time.  Datetime(常用) UTC时间:为世界标准时间,时区为0的时间 北京时间,UTC+8东八区 import time print(time.time()) # timestamp,float print(time.localtime()) # tuple: UTC+8 tm_year=2017, tm_mon=7, tm_mday=26, tm_hour=5, tm_min=36, # tm_sec=50, tm_wday=2, tm_yday=207, tm_isdst=…

figure:last-child { margin-bottom: 0.5rem; } #write ol, #write ul { position: relative; } img { max-width: 100%; vertical-align: middle; } button, input, select, textarea { color: inherit; font: inherit; } input[type="checkbox"], input[type=&quo…

一.python求绝对值的三种方法 1.条件判断 2.内置函数abs() 3.内置模块 math.fabs 1.条件判段,判断大于0还是小于0,小于0则输出相反数即可 # 法1:使用条件判断求绝对值 def abs_value1(): # input返回str,需转换为浮点数的格式 a = float(input('1.请输入一个数字:')) if a >= 0: a = a else: a = -a print('绝对值为:%f' % a) 2.abs()函数 # 法2:使用内置函数求绝对值…

Python中的random模块用于生成随机数. random.random 函数原型 random.random() 生成一个范围在[0,1)的随机浮点数. import random print random.random() random.uniform 函数原型 random.uniform(a,b) 生成一个指定范围内的随机浮点数,两个參数一个是上限,一个是下限. 假设a > b,则生成的随机数范围在[b,a].否则. 范围在[a,b]. import random print ran…

最近在很多地方都可以看到Python的身影,尤其在人工智能等科学领域,其丰富的科学计算等方面类库无比强大.很多身边的哥们也提到Python非常的简洁方便,比如用Django搭建一个见得网站只需要半天时间即可,因此也吸引了我不小的兴趣.之前相亲认识过一个姑娘是做绿色环保建筑设计行业的,提过她们的建筑物的建模也是使用Python,虽然被女神给拒绝了,但学习还是势在必行的,加油. 这部分只涉及python比较基础的知识,如复杂的面向对象.多线程.通信等知识会放在之后的深入学习中介绍,因此整个学习过程也…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

一.元组 1.什么是元组? 元组是一个固定长度,不可改变的Python序列对象.创建元组的最简单方式,是用逗号分隔一列值: In [1]: tup = 4, 5, 6 In [2]: tup Out[2]: (4, 5, 6) 当用复杂的表达式定义元组,最好将值放到圆括号内,如下所示: In [3]: nested_tup = (4, 5, 6), (7, 8) In [4]: nested_tup Out[4]: ((4, 5, 6), (7, 8)) 2.拆分元组 将元组赋值给类似元组的变量…

Python学习之数组类型一: Numpy中的向量与矩阵: 1.创建:  向量.矩阵均由array函数创建,区别在于向量是v=array( [逗号分隔的元素] ), 矩阵是M=array( [[ ]] )  注意矩阵是双方括号 向量可以执行基本的线性代数运算(运算是基于元素的运算),例如标量乘法/除法.线性组合.范数.标量积等. 2.访问数组项:  向量索引与切片类似于字符串与列表 通过索引访问矩阵(数组项),需要两个索引来访问,这些索引都在一对方栝号里.  例如:M[2:4,1:4]   表示…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息.在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入.真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数 Keras 中的循环层 from ker…

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量.文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程.它有多种实现方法 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量 提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一…

本节讲卷积神经网络的可视化 三种方法 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 可视化卷积神经网络的过滤器 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的视觉模式或视觉概念 可视化图像中类激活的热力图 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别,从而可以定位图像中的物体 可视化中间激活 是指对于给定输入,展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图,这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器…

Numpy (Numerical Python) 高性能科学计算和数据分析的基础包: ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间: 矩阵运算,无需循环,可以完成类似Matlab中的矢量运算: 线性代数.随机送生成: ndarray ,N维数组对象(矩阵) 所有元素必须是相同类型 ndim属性,维度个数 shape属性,各维度大小 dtype属性,数据类型 代码示例: import numpy # 生成指定维度的随机多维数据(两行三列) data = numpy.rando…

来源于:https://github.com/HanXiaoyang/python-and-numpy-tutorial/blob/master/python-numpy-tutorial.ipynb python与numpy基础   寒小阳(2016年6月)   Python介绍   如果你问我没有编程基础,想学习一门语言,我一定会首推给你Python类似伪代码的书写方式,让你能够集中精力去解决问题,而不是花费大量的时间在开发和debug上同时得益于Numpy/Scipy这样的科学计算库,使得…

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 1.np.random.random()函数参数 np.random.random((, )) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[,)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.…

<Python学习手册>(二) --类型和运算 数字 十六进制 八进制 二进制 0x 0o 0b hex() oct() bin() >>>int('10',2) 2 >>>int('10',16) 16 >>>int(3.14159) 3 >>>float(3) 3.0 about yield: http://www.cnblogs.com/tqsummer/archive/2010/12/27/1917927.html…

Python使用numpy实现BP神经网络 本文完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络,由于是做regression而不是classification,因此在这里输出层选取的激励函数就是f(x)=x.BP神经网络的具体原理此处不再介绍. import numpy as np           class NeuralNetwork(object):         def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, le…

在python数据分析的学习和应用过程中,经常需要用到numpy的随机函数,由于随机函数random的功能比较多,经常会混淆或记不住,下面我们一起来汇总学习下. import numpy as np 1 numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1 dn表格每个维度 返回值为指定维度的array np.random.rand(4,2)   array([[ 0.0217390…

    这是我第一次写博客,之前也有很多想法,想把自己所接触的,以文本的形式储存,总是没有及时行动.此次下定决心,想把自己所学,所遇到的问题做个记录共享给诸位,与此同时自己作为备忘,感谢各位访问我的博客,欢迎指教.2018-03-27 12:34:31 学习书目<利用Python进行数据分析> IPython 一种交互式计算和开发环境 linux 安装 sudo apt-get install ipython IPython基础 ~$ ipython asPython 2.7.12 (defa…

给出一个数组x,然后基于一个二次函数,加上一些噪音数据得到另一组数据y. 将得到的数组x,y,构建一个机器学习模型,采用梯度下降法,通过多次迭代,学习到函数的系数.使用python和numpy进行编程,具体实现的代码如下: import numpy as np %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt np.random.seed(100) x=np.linspace(-1,1,100).reshape(100,1) y=3n…