我正在实验实现CLT (中央极限定理)时数据分布的差异,比较两种方法:一种使用纯Python,另一种使用Numpy。
这是我的密码:
from numpy.random import seed
from numpy.random import randint
from numpy import mean
import matplotlib.pyplot as plt
import random
# [With Numpy]
#
# Generate 1000 samples of 50 men, from 60 to 90 Kilos and calculate the mean
# of
我正在尝试使用Autograd包复制。
虽然我可以从这个存储库复制其他示例,但这个特定的示例抛出了一个错误,如下所示:
/home/avuis/anaconda/lib/python3.6/sitepackages/autograd/numpy/numpy_vjps.py:444: FutureWarning:
Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `arr[tuple(seq)]` instead of `arr[seq]`.
In the future this w
在Python3应用程序中,我使用NumPy计算对称实矩阵的特征值和特征向量。
下面是我的演示代码:
import numpy as np
a = np.random.rand(3,3) # generate a random array shaped (3,3)
a = (a + a.T)/2 # a becomes a random simmetric matrix
evalues1, evectors1 = np.linalg.eig(a)
evalues2, evectors2 = np.linalg.eigh(a)
除了符号外,我使用np.linalg.eig和np
DEAP是一个支持进化算法的了不起的Python包。
现在,我从简单的示例中学习它
使用HallofFame on,“它将跟踪进化中出现的最佳个体(即使在其熄灭的情况下)”。
但当我使用它时,种群在进化过程中的最大适应度有时会下降一些。
我认为当最好的父母离开时,fitness.Max永远不应该减少,而应该保持不变或增加。
这是我直接在DEAP网站上复制的代码。
import array
import random
import numpy
from deap import algorithms
from deap import base
from deap import creator
目前,我学习了Andrew的机器学习课程 on Coursera,并希望使用numpy和pandas在python3中实现梯度下降算法。
这就是我想出来的:
import os
import numpy as np
import pandas as pd
def get_training_data(path): # path to read data from
raw_panda_data = pd.read_csv(path)
# append a column of ones to the front of the data set
raw_panda_d
我正在尝试使用Gensim软件包,如下所示:
import re, numpy as np, pandas as pd
from pprint import pprint
# Gensim
import gensim, spacy, logging, warnings
import gensim.corpora as corpora
from gensim.utils import lemmatize, simple_preprocess
from gensim.models import CoherenceModel
import matplotlib.pyplot as plt
但我不断
我需要使用Tableau创建一个关联矩阵表,所以我创建了一个使用Python的版本,以检查我是否做得对。
两种计算得出的数字都不一样。以python为例,Hotel3和34的相关系数为0.62,Tableau的相关系数为0.639。
我不是计算错了吗?有关使用python创建的原始数据、图表工作簿和pdf绘图,请参见此链接。
用于创建相关矩阵的代码如下:
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
dat
我有一个包含字符串和浮动数据的数据集。numPy尝试将所有内容转换为浮点数,给出错误“不能将字符串转换为浮点数”。
import numpy as np
import scipy
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
pd.set_option('displ
我试图对x执行函数f(x,t)的积分,并针对t绘制结果F(t)的图。
import scipy.integrate as integrate
import scipy.special as special
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
resNumb = [integrate.quad(lambda x: 0.5*(x-1)*( special.laguerre(35)(x*np.exp(-tau)) )**2*np.exp(-x), 0, np.inf)[0] for tau in list(np.linspace(0
我比较了在pandas/numpy/pure python中添加两个向量所需的时间,并得到了一些令人惊讶的结果(对我来说)。
在python3.6.9,Ubuntu18.04,numpy=1.18.1,pandas==1.1.3上进行了测试。
代码
import pandas as pd
import numpy as np
import random