在numpy中，有很多的函数都涉及到axis，很多函数根据axis的取值不同，得到的结果也完全不同。这里通过详细的例子来学习下，axis到底是什么，它在numpy中的作用到底如何。
1 RandomState RandomState是一个伪随机数发生器，这是一个numpy的类，其中包括的方法有：rand，randint，uniform 等。 这个类是含有一个参数：种子数的构造函数，它的取值范围为0~2**32-1的任意整数，可以缺省。 用法举例： #导入numpy import numpy as np #实例化RandomState，种子数设置为1 。 rng = np.random.RandomState(1) #引用rand生成0~1的2行5列的二维数组 rng.rand(2,5
答：np.arange、np.array、np.ones、np.zeros、np.full
你应该听说过，应用Python，可以让你处理一天的重复工作量，缩短到几分钟甚至更短。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！
总之，在数字化时代掌握⼀门编程语言，尤其是Python语言的使用是⾮常有必要的。相信使用Python的流行，不必多说，接下来我们一起学习基础语法。需要注意编程中除了文字部分可以使用中文，标点符号一定要使用英文输入法否则会报错。
[TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型（上）介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding等知识点.
想要实现将python函数向量化，Numpy中的vectorize 和frompyfunc函数都可以满足要求。
在利用python在进行数据分析的时候，经常需要按照某种规则快速生成实数序列，尤其是在学习matplotlib绘图的时候，需要模拟生成数据，然后开始绘制。
在利用Python在进行数据分析的时候，经常需要按照某种规则快速生成实数序列，尤其是在学习matplotlib绘图的时候，需要模拟生成数据，然后开始绘制。
参考链接： Python | NLP餐厅评论的分析 一、选择题 1、python不支持的数据类型有 A、char B、int C、float D、list 2. x = “foo” y = 2 print(x+y) A.foo B.foofoo C.foo2 D.2 E.An exception is thrown 3、关于字符串下列说法错误的是 A、字符应该视为长度为1的字符串 B、字符串以\0标志字符串的结束 C、既可以用单引号，也可以用双引号创建字符串 D、在三引号字符串中可以包含换行回车等特殊字符
🌊 作者主页：海拥 🌊 作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 100 个基本的 Python 面试问题第四部分(61-80) Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？ Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。 Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？ Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？ Q-5：Python 中可用的内置类
为什么要引入激活函数 如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。 正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数，输出有界，很容易充当下一层输入（以及一些人的生物解释balabal
本篇文章要使用OpenCV、Numpy 和Math这3个工具包实现一个简单的滤镜编辑器。在这个滤镜编辑器中，包含了3种滤镜效果，它们分别是浮雕滤镜、雕刻滤镜和凸透镜滤镜。本篇文章将对目标图像（如图1所示）进行处理，使得目标图像分别呈现浮雕滤镜（如图2所示）、雕刻滤镜（如图3所示）和凸透镜滤镜（如图4所示）的视觉效果。
本篇是神经网络体系搭建的第一篇，解决体系搭建的前四个问题，详见神经网络体系搭建(序) 神经网络 最简单的神经网络 神经网络的定义就不再赘述，直接从最简单的神经网络说起。 将一系列输入数据，通过训练好的
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
在本文中，我们将讨论K-Means算法，它是一种基于聚类的无监督机器学习算法。此外，我们还将讨论如何使用K-Means来压缩图像。
1.np.logspace(start,stop,num): 函数表示的意思是;在（start,stop）间生成等比数列num个 eg: import numpy as np print np.logspace(1,4,4) 结果为: [ 10. 100. 1000. 10000.] 2. np.fromstring('admin',dtype=np.int8)：函数的作用是将字符串装换成对应的ascii值 import numpy as np print np.fromstring
如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。
Vmap是一种在python里面经常提到的向量化运算的功能，比如之前大家常用的就是numba和jax中的向量化运算的接口。虽然numpy中也使用到了向量化的运算，比如计算两个numpy数组的加和，就是一种向量化的运算。但是在numpy中模块封装的较好，定制化程度低，但是使用便捷，只需要调用最上层的接口即可。现在最新版本的mindspore也已经推出了vmap的功能，像mindspore、numba还有jax，与numpy的最大区别就是，需要在使用过程中对需要向量化运算的函数额外嵌套一层vmap的函数，这样就可以实现只对需要向量化运算的模块进行扩展。用一个公式来理解向量化运算的话就是：
这是因为matplotlib.pyplot接收的color sequence 参数c应该是单个值，直接传Y或者Y.train传的是shape(1, size)的矩阵。
图像直方图均衡化主要是对图像中的少数灰度进行压缩，扩展该值的范围，以致于让这个图的对比度调高，使当前图像变得更加清晰。在一张图片中，若整体偏亮，直方图的值应该是在偏右侧，就可能会产生过渡曝光；若一张图像的直方图整体偏暗就会导致直方图呈现数值整体偏左，可能会造成过暗不清晰，所以一张图是否看起来舒服应该在直方图中的布局显示会相对于均衡。
Python 面试不仅需要掌握 Python 基础知识和高级语法，还会涉及网络编程、web 前端后端、数据库、网络爬虫、数据解析、数据分析和数据可视化等各方面的核心知识。
python3自定义算法排序 sorted(a1, key = functools.cmp_to_key(cmp)) a1是待排序list，cmp为排序函数
numpy用途是很广的，涉及到数字计算等都可以使用，它的优势在于底层是C语言开发的数据非常快。
“鸡兔同笼”最早记载于1500多年前的中国古代数学著作《孙子算经》中的“卷下”第31题（后传至日本演变为“鹤龟算”），原题为：“今有雉兔同笼，上有三十五头，下有九十四足，问雉兔各几何？”意思是“鸡和兔的总头数是35，总脚数是94，鸡和兔各有几只？”。
人工神经网络在近年来大放异彩，在图像识别、语音识别、自然语言处理与大数据分析领域取得了巨大的成功，而长短期记忆网络LSTM作为一种特殊的神经网络模型，它又有哪些特点呢？作为初学者，如何由浅入深地理解LSTM并将其应用到实际工作中呢？本文将由浅入深介绍循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的基本原理，并基于Pytorch实现一个简单应用例子，提供完整代码。
Pandas中有一个警告，很有意思，并且出现频率很高，它就是 SettingWithCopyWarning， 既然是个警告，那么我们是不是可以忽略呢。就像标题说的那样，万万不可。并且，这个警告还要引起我们足够重视。知道为什么会出现这个警告，并知道怎么解决，或许帮助你真正从pandas的被动使用者，变为一个Pandas专家。
导数在大学的时候还是学过的，虽然概念很简单，但是过了这么多年几乎也都忘了，连数学符号都不记得了，在复习之后才理解：就是表示数据变化的快慢，是变化率的概念，比如重力加速度，表示你自由落体之后每秒速度的增量。
axis在Python的numpy库中是一个基本概念，出现的非常多，特别是在函数调用、合并数据等操作的时候，本文对axis的作用和规律做一下梳理，加深对Python中的numpy库的axis理解。
说到绘图，那必须要有一个画板。Figure作为一个“老画板”，在matlab中经常能看到它的出没，在python中，它的具体语法是什么呢？让我们来看一下。
在机器学习和数据科学项目的日常数据处理中，我们会遇到一些特殊的情况，这些情况需要样板代码来解决。在此期间，根据大家的需要和使用情况，其中一些转换为核心语言或包本身提供的基本功能。这里我将分享5个优雅的python Numpy函数，它们可以用于高效和简洁的数据操作。
参考文献－－－－－－－－－－OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客－－－－－－－－－－http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
torch.Tensor是存储与变换数据的主要工具。Tensor（张量）是一个多维数组，标量可以看作是0维张量，向量可以看作是1维张量，矩阵可以看作是2维张量。
python由于它动态解释性语言的特性，跑起代码来相比java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。
上篇文章，我们了解到 Matplotlib 是一个风格类似 Matlab 的基于 Python 的绘图库。它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且我们也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。本文主要走进 Matplotlib 的世界，初步学会绘制图形。
作为程序员，你的电脑里、书架上，一定少不了 Python 的资料和课程。免费的电子书，花钱买的课，实体书籍...
Matrix函数的作用是返回给定大小的标识矩阵。 单位矩阵是一个方阵。从左上角到右下角的对角线上的元素（称为主对角线）均为1，其他所有元素均为0。 函数 # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(data_X_train, data_y_train) 2. 例举几个常用的python分析数据包及其作用
今天，小编就和大家来说说，在numpy库中也存在着不少好用却也不为人所熟知的函数，建议收藏！！
本文主要介绍一下numpy中的几个常用函数，包括hstack()、vstack()、stack()、concatenate()。
Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。
激活函数是深度学习，亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分，它可以对神经元的接收信息进行非线性变换，将变换后的信息输出到下一层神经元。激活函数作用方式如下公式所示：
顾名思义就是热身，在刚刚开始训练时以很小的学习率进行训练，使得网络熟悉数据，随着训练的进行学习率慢慢变大，到了一定程度，以设置的初始学习率进行训练，接着过了一些inter后，学习率再慢慢变小；学习率变化：上升——平稳——下降；
深度学习近几年来越来越火热，相信很多人都想加入到这个滚滚洪流当中。但深度学习具体要怎么入门呢，相信很多人还不知道。本节课老shi就带大家了解深度学习到底是什么（期待地搓手手.gif）要入门深度学习，首先得从基础的神经网络学起。感知机就是最简单的神经网络，如下图所示。
31. R studio/R 工具指南（十四：在Rstudio中使用python和conda）
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