随笔分类 - Python
摘要：一.矩阵的加减法 输出： 这样我们就实现了我们矩阵的加法，下面我们来实现我们矩阵的乘法 二.矩阵的乘法 输出： 现在开始矩阵的乘法： 得解。 三.求解逆矩阵 输出：
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摘要：对于超大规模的csv文件，我们无法一下将其读入内存当中，只能分块一部分一部分的进行读取； 首先进行如下操作：
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摘要：输出结果： 输入代码增加我们colums上的对象： 输出： 输入： 输出： 输入： 输出：
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摘要：1.遍历key值 同理，可把下列代码的d改为d.keys() notice:python2除了上述两种方法外，还可以写为d.iterkeys() 2.遍历value值 同理，可把下列代码的d改为d.values() notice:python2除了上述两种方法外，还可以写为d.itervalues(
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摘要：pip方式安装Jupyter 如你的cmd命令窗口无法识别pip命令，请配置下环境变量（将python的''Scripts''文件夹路径添加至''path''变量里面）。 使用以下命令更新pip和安装Jupyter jupyter notebook参考资料： Jupyter 官方说明 https:/
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摘要：数据的归一化 首先我们来看看归一化的概念: 数据的标准化（normalization）和归一化 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进
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摘要：代码如下： csv文件在github上：https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/data/president_heights.csv 输出结果是： 图像结果：
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摘要：1.数组值的求和 首先构造一个具有100个值的数组，然后我们利用两个不同的方法进行求和： l的数据如下: 利用np里面的sum函数明显求和会更快，但是直接利用python当中的函数则会比较慢，这也是有科学依据的，但是我们只要记住即可，感兴趣的同学可以利用%timeit 来求出两个不同函数进行计算的时
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摘要：一.数组的运算 数组的运算可以进行加减乘除，同时也可以将这些算数运算符进行任意的组合已达到效果。 二.绝对值的运算 一共有三种方法，第一种方法是直接利用不是NumPy库的abs函数进行计算，第二种和第三种方法则是利用numpy库的abs函数和absolute函数进行运算。如下所示： 三.三角函数的运
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摘要：一.数组的拼接 输出：array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 输出： 输出： 如果我们不加上按照哪个轴(axis)进行拼接，那么则默认为通过第0个轴进行拼接，第0个轴是我们数组的横轴 第一个轴则是数组的数轴，我们平时画xy轴二维平面坐标系的时候，也是按照先横轴后数轴的形式来画的，这也是我
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摘要：输出结果： 所有数值类型的字符代码表：
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摘要：安装tensorflow时，如果使用直接安装速度相对较慢，采取清华大学的镜像会提高速度。GPU版本安装方法：pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple或 pip install tensorf
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摘要：由于笔者自己经常忘记了如何查看Python的安装路径，又经常会用到Python的安装路径，因此记录一下，我们可以在命令行模式下输入： 得解。
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