随笔分类 - 7_录播课
摘要：python机器学习库numpy 7.3、生成随机数-随机种子 一、总结 一句话总结： 设置随机数种子主要是两个方法，一个是RandomState方法，一个是seed方法 随机种子方法 RandomState：定义种子类：RandomState是一个种子类，提供了各种种子方法，最常用seed see
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摘要：python机器学习库numpy 7.2、生成随机数-正态分布 一、总结 一句话总结： 正态分布主要两个函数，一个randn方法，表示标准正态分布，一个是normal方法，表示指定均值和标准差的正态分布 a、标准正态分布（均值为0，标准差为1）： numpy.random.randn(d0, d1,
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摘要：python机器学习库numpy 7.1、生成随机数-均匀分布 一、总结 一句话总结： 均匀分布常用主要四个方法，表示[0, 1)之间均匀分布的rand和random，表示[low, high)之间的uniform，随机整数randint a、服从[0, 1)之间的均匀分布： numpy.rando
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摘要：python机器学习库numpy 6、基本计算 一、总结 一句话总结： numpy中的ndarray对象重载了许多运算符，使用这些运算符可以完成矩阵间对应元素的运算。如 +，-，*（内积），/，%，**（次方），@（矩阵乘法） # 矩阵内积：对应位置相乘 print(arr1*arr2) # 矩阵乘
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摘要：python机器学习库numpy 5、常用属性 一、总结 一句话总结： numpy的多维数组常用属性主要有dtype（数据类型）、ndim（维度）、shape（形状）、size（元素个数） arr=np.arange(12).reshape(3,4) arr array([[ 0, 1, 2, 3]
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摘要：python机器学习库numpy 4.3、n维数组的创建（特殊数组） 一、总结 一句话总结： numpy中常用的特殊矩阵 主要有ones（全1）、zeros（全0）、eye（单位矩阵）、empty（未初始化） 二、n维数组的创建（特殊数组） 博客对应课程的视频位置：4.3、n维数组的创建（特殊数组）
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摘要：python疑难问题 8、只有一个数的元组表示 一、总结 一句话总结： （一）、要定义一个只有1个元素10的tuple，不能直接(10)，因为括号()既可以表示tuple，又可以表示数学公式中的小括号，这就产生了歧义 （二）、因此，Python规定，这种情况下，按小括号进行计算，计算结果自然是10。
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摘要：python机器学习库numpy 4.2、n维数组的创建（其它常用方法） 一、总结 一句话总结： (A)、创建数字数组（均匀间隔分布）：arange方法：arr=np.arange(10,20,3) (B)、创建等差数列：linspace方法：arr=np.linspace(1,10,5) (C)、
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摘要：python机器学习库numpy 4.1、n维数组的创建（array方法） 一、总结 一句话总结： numpy的核心就是同构的n维数组，所以可以用numpy的array方法来创建n维数组 In [3]: # numpy的核心就是同构的n维数组， arr = np.array([[1,2],[3,4]
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摘要：python机器学习库numpy 3、numpy的安装及引入 一、总结 一句话总结： numpy的安装：pip install numpy numpy的引入：import numpy as np 二、numpy的安装及引入 博客对应课程的视频位置：python机器学习库numpy-范仁义-读书编程笔
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摘要：python机器学习库numpy 2、numpy介绍 一、总结 一句话总结： (1)、NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。 (2)、Numpy主要用于大数据量的同构数组处理，以及数组操作函数、科学计算函数和线性代数等 1、numpy库核心？ numpy的核心结构是同构的ndarra
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摘要：python机器学习库numpy 1、课程介绍 一、总结 一句话总结： 二、课程介绍 博客对应课程的视频位置：1、课程介绍-范仁义-读书编程笔记https://www.fanrenyi.com/video/38/338 numpy是机器学习中经常用到的库，本课程讲解numpy库里面非常常用的操作，不
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摘要：python超简单实用爬虫操作 6、模拟登录获取数据 一、总结 一句话总结： 爬虫获取登录才能获取的数据也很简单，在爬虫请求的请求头中加上cookie即可，爬所有登录才能获取数据的网站都可以这么干 import requests headers = { "user-agent":"Mozilla/5
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摘要：python超简单实用爬虫操作 5、爬取视频 一、总结 一句话总结： 爬取视频操作和爬取图片操作比较类似，我们可以设置请求中的stream参数来选择以一整个块的方式来爬取视频或者以流的方式爬取 # 显示下载视频的进度 import requests headers = { "user-agent":
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摘要：python超简单实用爬虫操作 4、爬取图片 一、总结 一句话总结： 爬取图片的操作比较简单，和爬取网页一样，只不过图片是二进制，所以用的时候用response的content属性，然后可以用python文件操作把图片存起来 import requests headers = { "user-age
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摘要：python疑难问题 7、python中的with...as... 一、总结 一句话总结： with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。 with open("test.txt")
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摘要：python超简单实用爬虫操作 3、获取各种请求数据 一、总结 一句话总结： requests库可以非常方便的获取各种请求的数据，比如get请求、post请求、delete请求等等，使用方法直接requests对象调对应方法即可 import requests response = requests
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摘要：python超简单实用爬虫操作 2、爬虫基本操作 一、总结 一句话总结： requests库爬取网页非常简单，例如 response = requests.get("https://www.cnblogs.com/Renyi-Fan/p/13264726.html") 可以直接获取请求对应的响应对象
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摘要：python超简单实用爬虫操作 1、爬虫介绍 一、总结 一句话总结： 爬虫就是自动获取网页内容的程序，比如google、百度等搜索引擎本质就是爬虫，爬虫的在互联网中应用的特别多，用爬虫可以非常方便的爬取数据，从而节约大量人力 二、爬虫介绍 博客对应课程的视频位置：1、爬虫介绍-范仁义-读书编程笔记h
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摘要：python操作excel库xlwings 8、按公式计算值 一、总结 一句话总结： 直接按照公式计算结果就好，所求结果、以及循环的层数及意义在公式里面都已经非常好的体现了，有公式之后代码其实非常好敲 # 4、按照公式计算结果 # 用gdp数据初始化结果数据 import copy import m
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