随笔分类 - python
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摘要：代码对文件的操作，是我一直以来都很感兴趣的事情 文件 读文件 1.最简单的打开文件：（没法读取中文，文件中有中文则报错） with open('路径') as file: contes = file.read() print(contens.rstrip()) #删除多余空白,因为文件自带一个换行，
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摘要：类，是面向对象编程的一大特点。与函数组队使用 我这里仅是说一个大概 1.比如说创建一个Dog类： class Dog(): #括号内写的是其父亲的名字 def __init__ (self , name , age): #self是必须写的 self.name = name self.age = a
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摘要：此博客仅是我平时学习遇到的一些小代码 import pandas as pd 1.pandas就是读取数据用的，对于处理大型数据集很方便。 2.pandas的切片索引左右都是闭，不相python一样，左闭右开。 1.pd.DataFrame(a) #此时a为一个字典 2.W = pd.read_cs
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摘要：此博客仅是我平时学习遇到的一些小代码 import scipy as sp norm.pdf(x,miu,lamuda) 计算正态分布。 mu=np.mean(x,axis=0) 计算均值 sigma=np.std(x,axis=0) 计算标准差，平方之后为方差 skew=stats.skew(x)
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摘要：此博客仅是我平时学习遇到的一些小代码 导入函数库 import numpy as np np. sum (x) x. max ( ) 各种函数解析 产生数据 np.random.uniform(-1,1,3) #在[-1,1)内随机输出三个数，那个3也可以换成（2,3）生成2行3列的矩阵 np.ar
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摘要：此博客仅是我平时学习遇到的一些小代码，随着我学习的增多，博客也会慢慢的增添 导入函数库 import matplotlib from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt 1.matplotlib画图用的
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摘要：参考网站 1.高阶函数 1.map()函数：接收两个参数，一个是函数(也可以是内部函数)，另一个是数值序列（列表），map（）将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的序列返回。 def f(x): a=x*x return a r = map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
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摘要：python链接 高级特征 切片 迭代 列表生成式 生成器 -pow（x,y）表示x的y次幂｛与x**y作用相同｝ 一.切片 1.list与tuple和数组相似，都能进行切片。字符串也可以切，返回值还为字符串。 a[0:3] #正常切片 a[-2:0] #也可以用负数切 a[1:9:2] ＃以步长为
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摘要：总结一小下 1.logistic回归为二分类问题，所以说y值只有1和0。 2.sigmod函数方程式：g (θ) = 11+e−θTx\frac{1}{1+e^-θTx }1+e−θTx1 f = np.matmul(x, weights.T) # f为直线，所以说当f>0时，g(θ）为1，反之为
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摘要：函数 之前由于水平不足博客写的很不好，现于2019/12/17进行大更改。 1.内置函数 ①python与其他编程语言一样有许多内置函数，我们可以直接调用使用，只需要知道参数和函数名。内置函数有很多，需要的话自行百度了解 ②利用内置函数进行数据类型转换，int，float… ③可以把函数名复制给一个
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摘要：之前由于水平不足博客写的很不好，现于2019/11/30进行大更改。 python 1.基础 ①代码中单引号与双引号效果一样，不像其他语言一样有所区别，但是要成对使用，不能落单。 ②命名可以用数字，字母，下划线，汉字，不能以数字开头。注意不要和关键字重名。 ③字符串：每个元素的位置可以正着数，也可以
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摘要：机器学习 1.监督学习 利用一组已知类别的样本调整算法的参数，使其达到所要求的性能。 2.无监督学习 利用聚类算法，不知样本类别，使其达到所要求的性能。 3.过拟合：训练集好，测试集不好。(后期再详细介绍） 欠拟合：两者都不好。 单变量线性回归 1.代价函数（先算损失函数，再用代价函数J优化参数值，
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