2022年1月11日
数据预处理：sklearn-preprocessing
摘要： from sklearn import preprocessingpreprocessing.scale(x) 去均值的中心化（均值变为0）；方差的规模化（方差变为1）。 # 这是相当好的一个功能。可以对训练数据，测试数据应用相同的转换，以后有新的数据进来也可以直接调用，不用再重新把数据放在一起再计 阅读全文
posted @ 2022-01-11 20:08 三奠茶 阅读(268) 评论(0) 推荐(0)
pd.loc[] 和 pd.iloc[]
摘要： 用于pandas中Dataframe的切片和按条件赋值 见：https://blog.csdn.net/weixin_44285715/article/details/100116192 阅读全文
posted @ 2022-01-11 17:47 三奠茶 阅读(385) 评论(0) 推荐(0)
torch.repeat_interleave()
摘要： torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None) → Tensor 重复张量的元素 input (类型：torch.Tensor)：输入张量repeats（类型：int或torch.Tensor）：每个元素的重复次数。repeats参数会被广播来适应 阅读全文
posted @ 2022-01-11 10:50 三奠茶 阅读(300) 评论(0) 推荐(0)
torch.unsqueeze()
摘要： torch.unsqueeze(input, dim, out=None) 返回一个新的张量，对输入的既定位置插入维度 1 torch.squeeze(input, dim=None, out=None) 将输入张量维度中的1 去除并返回。 如果输入是形如(A×1×B×1×C×1×D)，那么输出形状 阅读全文
posted @ 2022-01-11 10:37 三奠茶 阅读(145) 评论(0) 推荐(0)
2022年1月10日
nn.Embedding
摘要： torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False, sparse=False, _weight=None 阅读全文
posted @ 2022-01-10 20:50 三奠茶 阅读(141) 评论(0) 推荐(0)
2022年1月7日
filter() 函数
摘要： filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象，如果要转换为列表，可以使用 list() 来转换。 该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。 f 阅读全文
posted @ 2022-01-07 19:54 三奠茶 阅读(67) 评论(0) 推荐(0)
Python3 * 和 ** 运算符
摘要： 四种用法： 算数运算 函数形参 函数实参 序列解包 https://blog.csdn.net/yilovexing/article/details/80577510 阅读全文
posted @ 2022-01-07 11:01 三奠茶 阅读(81) 评论(0) 推荐(0)
2021年12月20日
Git常用操作
摘要： git remote -v 查看远程仓库地址 git init初始化git仓库 git add . 添加目录下所有文件 git commit -m 'first commit'提交一个版本代码 git remote add origin https://github.com/wupeixuan/re 阅读全文
posted @ 2021-12-20 17:52 三奠茶 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)
Git pull 强制覆盖本地文件
摘要： git fetch --all git reset --hard origin/master git pull 阅读全文
posted @ 2021-12-20 17:50 三奠茶 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)
2021年9月30日
numpy 数组索引数组
摘要： 当被索引数组a是一维数组，b是一维或则多维数组时，结果维度维度与索引数组b相同。 a = np.array([7,8,9,10]) b=np.array([[3,1],[1,2]]) print('a:',a) print('b:',b) print('result:',a[b]) print(a[ 阅读全文
posted @ 2021-09-30 21:16 三奠茶 阅读(166) 评论(0) 推荐(0)
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