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摘要: tf.data.Dataset.from_tensor_slices 该函数是dataset核心函数之一,它的作用是把给定的元组、列表和张量等数据进行特征切片。切片的范围是从最外层维度开始的。如果有多个特征进行组合,那么一次切片是把每个组合的最外维度的数据切开,分成一组一组的。 假设我们现在有两组数 阅读全文
posted @ 2022-02-26 11:39 别关注我了,私信我吧 阅读(707) 评论(0) 推荐(1)
摘要: #将python的数据类型(列表和矩阵)转换成TensorFlow可用的tensor数据类型 import tensorflow as tf import numpy as np A = [1,2,3] B = np.array([1,2,3]) C = tf.convert_to_tensor(A 阅读全文
posted @ 2022-02-26 11:30 别关注我了,私信我吧 阅读(703) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、numpy 乘法运算中 "*" 是数组元素逐个计算具体代码如下: a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[1,2],[3,4]]) print(a) print(b) print(a*b) """ [[1 2] [3 4]] [[1 2] [3 4] 阅读全文
posted @ 2022-02-26 11:10 别关注我了,私信我吧 阅读(418) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 计算代码时间 timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=, number=1000000, globals=None) 创建一个Timer实例,并运行代码进行计时,默认将代码执行一百万次。 stmt是要执行的代码,字符串形式,多行就多个字符串。se 阅读全文
posted @ 2022-02-26 00:53 别关注我了,私信我吧 阅读(381) 评论(0) 推荐(0)
摘要: NumPy 教程目录 1 本文内容 1.1 排序(Sorting) methoddescription sort(a[, axis, kind, order]) 返回数组的排序副本。 lexsort(keys[, axis]) 使用键的序列执行间接稳定排序。 argsort(a[, axis, ki 阅读全文
posted @ 2022-02-22 20:35 别关注我了,私信我吧 阅读(103) 评论(0) 推荐(0)
摘要: NumPy 教程目录 真值测试 方法描述 all(a[, axis, out, keepdims]) 测试是否沿给定轴的所有数组元素求值为True。 any(a[, axis, out, keepdims]) 测试沿给定轴的任何数组元素的求值是否为True。 数组内容 方法描述 isfinite(x 阅读全文
posted @ 2022-02-22 19:12 别关注我了,私信我吧 阅读(54) 评论(0) 推荐(0)
摘要: NumPy 教程目录 线性代数(numpy.linalg) NumPy线性代数函数依赖于BLAS和LAPACK来提供标准线性代数算法的高效低级实现。 这些库可以由NumPy本身使用其参考实现子集的C版本提供, 但如果可能,最好是利用专用处理器功能的高度优化的库。 这样的库的例子是OpenBLAS、M 阅读全文
posted @ 2022-02-22 19:11 别关注我了,私信我吧 阅读(130) 评论(0) 推荐(0)
摘要: pandas目录 “去重”通过字面意思不难理解,就是删除重复的数据。在一个数据集中,找出重复的数据删并将其删除,最终只保存一个唯一存在的数据项,这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重,不仅可以节省内存空间,提高写入性能,还可以提升数据集的精确度,使得数据 阅读全文
posted @ 2022-02-20 13:09 别关注我了,私信我吧 阅读(2676) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 论文信息 论文标题:Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach论文作者:Chun Wang, Shirui Pan, Ruiqi Hu, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zh 阅读全文
posted @ 2022-02-19 12:31 别关注我了,私信我吧 阅读(2196) 评论(1) 推荐(1)
摘要: 论文信息 论文标题:Attention-driven Graph Clustering Network论文作者:Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui Hou论文来源:2021, ACM Multimedia论文地址:download 论文代码:downlo 阅读全文
posted @ 2022-02-17 23:22 别关注我了,私信我吧 阅读(2252) 评论(0) 推荐(1)
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