随笔分类 - python
python静态方法和类方法
摘要:类方法: 可以通过类名或则对象名调用。不能访问实例属性,但可以访问类属性。第一个参数必须是self 静态方法: 可以通过类名或则对象名调用。不能访问实例属性,也不可以直接访问类属性,但是可以通过类名引用类属性。参数没有self。 __变量名 :表示私有变量(前有两个下划线) _变量名:表示保护变量(
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numpy基本操作3
摘要:python中的NAN和inf NAN(nan):not a number 表示不是一个数字, 什么时候出现NAN呢: 当我们读取本地文件为float的时候,数据有缺失的情况下,这个缺失的数据就会被填补成NAN,还有一种情况是出现了不合理的运算:无穷大减去无穷大,无穷小减去无穷小; inf : 表示
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numpy基础操作2
摘要:data_path = './data.csv' t1 = np.loadtxt(data_path,delimiter=',',skiprows=1) t2 = np.loadtxt(data_path, delimiter=',',skiprows=1,unpack=True) #unpack=
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numpy基本操作1
摘要:#产生三种相同类型的数据 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import random if __name__ == '__main__': t1 = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]) pri
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python之深度学习-模拟异步操作(队列)
摘要:队列管理器的创建: tf.train.QueueRunner(queue,enqueue_ops = None): 参数解释: queue:一个队列 enqueue_ops :添加线程的队列操作的列表,[]*2就是指定两个线程 create_threads(sess,coord=None,start
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python之深度学习-队列处理数据(同步)
摘要:#用队列来模拟一下同步的过程,这里的同步指的是:想把所有的数据处理完放到一个队列中,然后主线程才会去读取数据的一个过程 #而不是子线程一边去处理数据,主线程一边去读取数据,这是异步啊 import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_L
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python深度学习-tensorflow实现一个线性回归的案例
摘要:线性回归:w1x1+w2x2+w3x3+......+wnxn+bias(这是一个偏移量),我们采用的算法是:线性回归,策略是:均方误差,优化是:梯度下降API, 1.转准备好实验的数据:100个数据,每一个有一个特征值,所以形成一个【100,1】的列表,在准备一个目标函数:y=0.8x+0.7那么
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python之深度学习(tensorflow):随机数&&变量&&可视化
摘要:随机数的产生: tf.random_normal(形状,平均值,方差); 例如: a = tf.random_normal([2,3],mean = 1.0,stddev = 1.0) with tf.Session() as sess: print(sess.run(a)) 变量op: 作用:变量
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python之深度学习(tensorflow)图,会话
摘要:import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'#把报错的这个警告等级降低 #图:默认已经注册,一组表示tf.Operation(节点)计算单元的对象和tf.Tensor(张量)操作之间的数据单元的对
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python之numpy操作1
摘要:一,多维数组 1.numpy中的多维数组是numpy.ndarray类类型的对象,可用于表示数据结构中任意维度的数组 2.创建多维数组的对象 方法一:numpy.arange(起始值,终止值,步长),默认起始值是0,步长是1,终止值不可缺省,这个返回的是数组 方法二:numpy.array(任何可被
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python之matplotlib3.(CSV文件操作)
摘要:我们可以像如下这样创建一个属于自己的.csv文件,其中的newline=''是为了解决我们创建的CSV文件里多一个空行的问题,用这种方法可以去掉这个空行 import csv #创建文件对象 f = open('data1.csv','w',encoding='utf-8',newline='')
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python之matplotlib2
摘要:有时候我们需要添加很多离散的点,可以这么操作: 第一种就是我们手动输入想,x,y的值,我们这里就不说了,接下来我们让python自己生成数据 import matplotlib.pyplot as plt x_value = list(range(1,1000)) y_value = [x**2 f
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python之matplotlib1
摘要:首先导入模板matplotlib并指名为plt,以免反复输入pyplot,pyplot包含了很多生成图表的函数,我们创造一和列表,里边保存了前述平方数,再把这个列表传递给plot(),使用plt.show()打开matplotlib的查看器,从而可以显示我们的绘图: import matplotli
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文件操作2
摘要:我们有时候需要统计一个文件里边有多少个字符怎么办呢???接下来我们实现一下。 try: with open('E:/python/day5/filePath/readerFile.txt') as file_object: contents = file_object.read() except F
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操作文件1
摘要:with open('readerFile.txt') as file_object: contents = file_object.read() print(contents) file_object.close() 要现在这个你书写的.py的文件夹里去添加一个readFile.txt文件,注意这
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标准库(一):collections之orderedDict
摘要:们自己写的字典只能保存输入的键值对,但是不能保存他们输入的顺序,这时候可以借助Python的标准库collections里的orderedDict类 from collections import OrderedDict my_ordered_diction = OrderedDict() my_o
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类的模板导入
摘要:有时候我们给类添加的内容很长,是的文件显得冗长,我们就可以单独来一个文件放我们写好的类,在主文件中去导入这个模板的类然后在主文件中使用 导入的格式:from 文件名 import 类名 #类模板,文件名是carClassTemplate.py class Car(): def __init__(se
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类的继承
摘要:super()类是一个特殊的函数,这个函数是把父类和子类关联起来,super(ElectricCar, self).__init__(make,model,year)是调用父类的__init__方法,让子类的实例包含父类的所有方法,因为父类也称为超类,这就是super()的由来, #父类 class
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类内成员和方法的使用
摘要:class Dog(): def __init__(self,name,age): self.name = name self.age = age def sit(self): print(self.name.title()+"is now setting") def rollOver(self):
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子函数的定义
摘要:#定义一个子函数,格式是: #def 函数名(参数1,参数2,'''): 这里有一个冒号不要忘记 #接下来定义一个没有参数的子函数printHello def printHello() : print("Hello world") #直接调用函数 printHello() #定义一个有参数的函数 d
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