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nxf_rabbit75
纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。
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2018年12月6日
print(array)时array中间是省略号没有输出全部的解决方法
摘要: 大量元素情况 可以采用set_printoptions(threshold='nan') set_printoptions(threshold='nan')
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posted @ 2018-12-06 10:16 nxf_rabbit75
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2018年12月5日
找出numpy array数组的最值及其索引
摘要: 在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where,其又是list没有的 首先我们可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理) 然后用wh
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posted @ 2018-12-05 22:31 nxf_rabbit75
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list的*运算使用过程中遇到的问题
摘要: 目的: 想生成一个[[],[],[]] 这样的列表, 所以就 [[]]*3 这样做了,但是这样做会有问题,这样list中的三个list其实是同一个list。 例如:a=[[]]*3,然后a[0].append(1), 然后a就变成这样了:[[1],[1],[1]] 验证一下,发现表达式 a[0] i
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posted @ 2018-12-05 14:04 nxf_rabbit75
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2018年12月3日
4.keras实现-->生成式深度学习之用GAN生成图像
摘要: 生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network)由Goodfellow等人于2014年提出,它可以替代VAE来学习图像的潜在空间。它能够迫使生成图像与真实图像在统计上几乎无法区别,从而生成相当逼真的合成图像。 1.GAN是什么? 简单来说就是由两部分组成,生成器
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posted @ 2018-12-03 17:41 nxf_rabbit75
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2018年12月2日
np.repeat 与 np.tile
摘要: 1.Numpy的 tile() 函数,就是将原矩阵横向、纵向地复制。tile 是瓷砖的意思,顾名思义,这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来。 举个例子,原矩阵: 横向: 纵向: 横向 + 纵向 2. repeat函数功能:对数组中的元素进行连续重复复制 用法有两种: 1) numpy.repeat(
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posted @ 2018-12-02 22:39 nxf_rabbit75
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2018年11月30日
pandas中的axis=0,axis=1,傻傻分不清楚
摘要: 简单的来记就是axis=0代表往跨行(down),而axis=1代表跨列(across) 轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴: 第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。 换句话说: 使用0值表示沿着每一列或行标签/索引值向下执行方法 使用1值表示沿着每一行或者列标签横向
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posted @ 2018-11-30 16:08 nxf_rabbit75
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numpy排序(sort、argsort、lexsort、partition、sorted)
摘要: 1.sort numpy.sort(a, axis=1, kind='quicksort', order=None) a :所需排序的数组 axis:数组排序时的基准,axis=0按行排列;axis=1按列排列 kind:数组排序时使用的方法,其中: kind=′quicksort′为快排;kind
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posted @ 2018-11-30 15:40 nxf_rabbit75
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numpy的prod()函数和pad()函数
摘要: 1.np.prod()函数用来计算所有元素的乘积,对于有多个维度的数组可以指定轴,如axis=1指定计算每一行的乘积。 2.np.lib.pad()函数用来把原来的list在原来的维度上进行扩展 例1:(5,3)表示在左边填充5个4,在右边填充3个6 例2: (3,2)表示在上面填充3行,下面填充2
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posted @ 2018-11-30 15:22 nxf_rabbit75
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2018年11月24日
4.keras实现-->生成式深度学习之用变分自编码器VAE生成图像(mnist数据集和名人头像数据集)
摘要: 1.VAE和GAN 变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder) 生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音、音乐甚至文本的潜在空间; VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表
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posted @ 2018-11-24 21:10 nxf_rabbit75
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scipy模块
摘要:
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posted @ 2018-11-24 20:34 nxf_rabbit75
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