Python归一化结果为1，范围为0-1 - 腾讯云开发者社区

然后打开cmd窗口ping localhost时发现了问题 shell 代码: 正在 Ping DESKTOP-4KB0MUI [::1] 具有 32 字节的数据: 来自 ::1 的回复: 时间1ms...来自 ::1 的回复: 时间1ms 来自 ::1 的回复: 时间1ms ::1 的 Ping 统计信息：数据包：已发送=4，已接收=4，丢失=0(0%丢失)，往返行程的估计时间（以毫秒为单位...1 ::/0 #此处::/0为IPv6 35 2 ::ffff:0:0/96 #此处::ffff:0:0/96为IPv4 30...12 3ffe::/16 1 3 ::/96 #此处::/96为IPv4 2.第二步复制下方代码到cmd窗口依次执行 shell 代码: netsh...: 字节=32 时间1ms TTL=128 127.0.0.1 的 Ping 统计信息: 数据包: 已发送 = 4，已接收 = 4，丢失 = 0 (0% 丢失)，往返行程的估计时间(以毫秒为单位

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一日一技：为什么Python中“2==2>1”结果为True

在Python中，你可能会发现这样一个奇怪的现象： >>> 2 == 2 > 1 True >>> (2 == 2) > 1 False >>> 2 == (2 > 1) False 为什么会出现 2=...=2>1的结果为True？...实际上这涉及到了Python的链式对比(ChainedComparisons)。...在其他语言中，有一个变量 x，如果要判断x是否大于1，小于5，可能需要这样写代码： if (x > 1 and x < 5) 但是在Python中，可以这样写代码： if 1 < x < 5 Python...所以实际上 2==2>1也是一个链式对比的式子，它相当于 2==2and2>1。此时，这个式子就等价于 TrueandTrue。所以返回的结果为True。

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Object.defineProperty 与 Proxy 实现a===1&&a===2&&a===3 结果为true

bug收集：专门解决与收集bug的网站网址：www.bugshouji.com 01 问题上一篇文章实现了 ( a == 1 && a == 2 && a == 3 ) 结果为true....现在要实现 (a === 1 && a === 2 && a === 3 ) 结果为true, 之前重写对象的toString 或 valueOf 的方法就实效了，需要用 Object.defineProperty...劫持数据或 ES6 Proxy 代理来，实现结果为true 02 Object.defineProperty实现使用Object.defineProperty劫持window对象的a属性的getter...a === 1 && a === 2 && a === 3){ console.log("hello world") } // 测试结果输出了 "hello world" 03 利用es6的代理...("hello world") } // 测试结果也输出了 "hello world" 总结：如果是两个等号==, 主要就是考隐式转换，如果是三个等号===，主要就是考 get 数据劫持, 完了，希望这次主题分享大家会喜欢

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用python检测python | 批量检查注释率是否达标以python3.5lib目录下执行结果为例:执行结果:

一份好的代码一定要有很好的可读性,所以在实际开发过程中,注释要占源码一定的比例,才是一份合格的代码,我这里写了一个脚本,可以用来检测同一目录下,所有python源码的注释比例(将下面的脚本放到源码目录下执行即可...) 以python3.5/lib目录下执行结果为例: 目录结构 ?...目录结构执行结果: ?...执行结果图 import os import sys import re """ author: zhaozhao """ """ 本程序通过计算python源码中"注释的行数",检查源码是否合格...exp_rate = 100*(serial_num_sum/code_sum) print ("%s| 注释的行数为:%d,总行数为%d | 注释率为%d%%"%(dir_path_pure

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python技巧（1）--如何转换itertools.chain对象为数组

总第 115 篇文章，本文大约 900 字，阅读大约需要 3 分钟之前做1月总结的时候说过希望每天或者每2天开始的更新一些学习笔记，这是开始的第一篇。...库的方法 np.fromiter，示例如下： >>> import numpy as np >>> from itertools import chain >>> list_of_numbers = [[1,...2], [3], []] >>> np.fromiter(chain(*list_of_numbers), dtype=int) array([1, 2, 3]) 对比两种方法的运算时间，如下所示：...>>> list_of_numbers = [[1, 2]*1000, [3]*1000, []]*1000 >>> %timeit np.fromiter(chain(*list_of_numbers...dtype=int) 10 loops, best of 3: 103 ms per loop >>> %timeit np.array(list(chain(*list_of_numbers))) 1

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《Python for Excel》读书笔记连载1：为什么为Excel选择Python？

本节为《Chapter 1：Why Python for Excel?》的第一部分，简单地讲解了Excel的历史，Excel编程的最佳实践，以及Excel为适应发展而作出的变化。...因此，他们的电子表格工具是为解决业务问题而设计的，通常忽略了软件开发中的最佳实践。...应用程序通常分为以下几层：展示层业务层数据层为了便于说明，举一个简单的货币转换器示例，如图1-1所示。...如果你查看图1-1中的货币转换工具，可以编写一个测试，检查单元格D4中的公式是否正确返回105美元，输入值如下：金额为100欧元，汇率为1.05欧元。这有什么帮助呢？...幸运的是，单元测试的概念非常简单，通过将Excel与Python连接，可以访问Python强大的单元测试框架。单元测试通常设置为在将代码提交到版本控制系统时自动运行。

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2021-05-15：数组为{3, 2, 2, 3, 1}，查询为(0, 3, 2)，意思是在数组里下标0~3这个范围上，有几个

2021-05-15：数组为{3, 2, 2, 3, 1}，查询为(0, 3, 2)，意思是在数组里下标0~3这个范围上，有几个2？答案返回2。...请返回所有查询的结果。福大大答案2021-05-15：遍历存map。map的键是数组中的值，map的值是存数组下标的数组。...比如{3,2,2,3,1}，保存到map里就是{3:[0,3],2:[0,1],1:[4]}，然后用二分法查找某个数的索引范围。代码用golang编写。...mostRight := -1 for L <= R { mid := L + ((R - L) >> 1) if arr[mid] < limit {...} } return mostRight + 1 } 执行结果如下： ?

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用Python程序模拟300位观众，为5位嘉宾随机投票，最后按照降序排列结果

用Python程序模拟300位观众，为5位嘉宾随机投票，最后按照降序排列结果 # redis_test2.py import random from redis_db import pool import...300): num = random.randint(0,4) name = names[num] con.zincrby("ballot", 1,...name) result = con.zrevrange("ballot", 0, -1, "WITHSCORES") for one in result:...executor = ThreadPoolExecutor(50) for i in range(0, 10): executor.submit(say_hello) 练习：利用Python...pool ) pipline = connection.pipline() try: if connection.exists("kill_flag") == 1:

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关于一道面试题【字符串 1 + (5 - 2) * 3，怎么算出结果为10，eval除外】

例如这样的： ‘1 + (5 - 2) * 3’，计算出结果为10 最开始看到这个题目的时候，我脑中的第一反应就是eval，真的太直接了。...+-，先匹配计算出 3 * 3 替换成 1 + 9 最后得出 10 讲白了就是有括号，先计算括号中的算是，然后进行结果替换之后再进行后面的运算，整体而言就是一系列的‘递归 + 匹配’。...exists(bracketStr, ')')) { // 类似于这样的式子'((1 + 2) / (3 - 7)) * 4' // 那么匹配出来的就是'(1 + 2' // 显然不是我想要的结果.../** * 计算表达式 * 例如有这样的式子: '1 + 2 / 3' * 那么会先计算'2 / 3' * @param string str * @return string 结果...newStr = caclPart('/%*', str); return stepFirstPriority(newStr); } } /** * 第二优先级的运算 * 这里的第一优先级为'

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python模块性能测试以python列表的内置函数append和insert为例以python列表insert方法和append方法快速创建1至1000的列表为例:

在硬件环境基本不变的前提下,对算法实验的次数越多,测试算法运行效率的结果也就越接近真实值....python内置的性能分析模块,可通过指定次数的反复测试,来对算法的运行时间进行累加,透过对比运行时间的长短,我们可以更直观的了解,不同算法之间的优劣. ---- 以python列表的内置函数append...和insert为例 python内置的性能测试方法timeit.Timer.timeit()可用于对程序片段的执行耗时进行计数以python列表insert方法和append方法快速创建1至1000...的列表为例: 执行100次 ?....insert(len(thousand_list1), i) #print (thousand_list1) # 使用append创建1~1000的数组 def append_num():

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Python实现大自然数分解为最多4个平方数之和（1）

问题描述：任意大自然数，总是能分解为最多4个平方数的和，所谓平方数是指它是一个自然数的平方。...例如：72884 = 4^2 + 138^2 + 232^2，33788 = 1^2 + 3^2 + 17^2 + 183^2。...本文重点演示Python嵌套函数定义和标准库对象itertools.combinations()用法，并没有涉及复杂的数学算法，效率不是很高，后面再陆续分享更多有关代码，也欢迎大家提供效率更高的算法。...运行结果： ?

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用Python批处理指定数据-以WRF输出结果为例演示按照指定维度合并(附示例代码)

使用过WRF的人都知道，它的模拟结果是按照我们指定的时间间隔和模拟时间段依次输出的。但在处理数据的时候呢，比如想画一个时间趋势图之类的时候，挨个读取数据非常繁琐。...list_names_sort = np.sort(list_names) 到这里，输出结果如下(未截图完全)：下面分别展示选择单个变量进行合并以及将所有变量按照指定维度进行合并。...一、以单个变量P为例(可按需更改)，按照时间顺序进行合并 #以单个变量P为例(可按需更改)，按照时间顺序进行合并 file_list = [] for i in list_names_sort:...) file_list.append(ds['P']) data = xr.concat(file_list, "Time") data.to_netcdf('wrf_data.nc') 结果如下...(以四个时刻为例)：到这里呢，就已经实现我们想要的效果啦。

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python中opencv imshow函数显示一片白色原因

（1）当输入矩阵是uint8类型的时候，此时imshow显示图像的时候，会认为输入矩阵的范围在0-255之间。...（2）如果imshow的参数是double类型的时候，那么imshow会认为输入矩阵的范围在0-1。...倘若图像矩阵（double型）的矩阵元素不在0-1之间，那么imshow会把超过1的元素都显示为白色，即255。...其实也好理解，因为double的矩阵并不是归一化后的矩阵并不能保证元素范围一定就在0-1之间，所以就会出错。解决的办法：用numpy.astype()对数组类型进行转换。... 显示结果为：可见现在显示正常了，因为去掉了高频系数所以变模糊了。

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如何在Python中扩展LSTM网络的数据

如何在Python 照片中为长时间内存网络量化数据（版权所有Mathias Appel）教程概述本教程分为4部分; 他们是：缩放系列数据缩放输入变量缩放输出变量缩放时的实际注意事项在Python...归一化序列数据归一化是从原始范围重新缩放数据，所以所有值都在0和1的范围内。归一化要求您知道或能够准确地估计最小和最大可观察值。您可能可以从可用数据估计这些值。...y = 0.72 您可以看到，如果提供的值超出最小值和最大值的范围，则结果值不会在0和1的范围内。...一个很好的经验法则是，输入变量应该是小的值，可能在0-1的范围内，或者是标准化的零均值和一个标准差。输入变量是否需要缩放取决于您的问题和每个变量的具体情况。我们来看一些例子。...如果您的输出激活功能的范围为[0,1]，则显然必须确保目标值在该范围内。但是通常最好选择适合于目标分配的输出激活功能，强制您的数据符合输出激活功能。 - 我应该归一化、标准化还是重新调整数据？

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机器学习笔记——特征标准化

数据标准化是为了消除不同指标量纲的影响，方便指标之间的可比性，量纲差异会影响某些模型中距离计算的结果。常见标准化方法主要有归一化、正态化。...数据归一化也即0-1标准化，又称最大值-最小值标准化，核心要义是将原始指标缩放到0~1之间的区间内。相当于对原变量做了一次线性变化。...其公式为 EX = (x- min)/(max - min) 另一种常用的标准化方法是z-score标准化，将原始指标标准化为均值为0，标准化为1的正态分布。...我们可以来验证结果是否是可信的。...,test_target = train_test_split(x,y,test_size = 0.2,stratify = y) Python中的0-1标准化 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler

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数据归一化及三种方法（python）

数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性...以下是三种常用的归一化方法： min-max标准化（Min-Max Normalization）也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 , 1]之间。...下面将数据缩至0-1之间，采用MinMaxScaler函数 from sklearn import preprocessing import numpy as np X = np.array...经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。转化函数为：其中 μμ 为所有样本数据的均值，σσ为所有样本数据的标准差。...atan函数转换通过反正切函数也可以实现数据的归一化：使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1]，则数据都应该大于等于0，小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上，而并非所有数据标准化的结果都映射到

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Google Earth Engine（GEE）——Sentinel-1 和 2 数据的融合，水稻范围识别和水稻种植季节区分地图绘制—马来西亚为例

大多数遥感研究绘制了水稻的范围：然而，在热带地区，水稻全年种植，种植日期和种植频率不同。因此，绘制水稻生长阶段比仅绘制范围更，有用。本研究通过开发一种基于物候学的方法解决了这一挑战。...和成熟阶段）直到收获点可以通过归一化差异植被指数（NDVI）时间序列来识别。...使用来自谷歌地球的高分辨率街景图像进行验证表明，预测地图的总体准确率为95.95%，kappa系数为0.92，此外，预测的农作物日历与当地政府的粮仓数据吻合良好。...S2影像整体的代码界面：结论我们的结果支持这样的假设，即在 GEE 云计算平台中使用基于物候学的方法整合 Sentinel-1 和 2 时间序列数据可以准确地生成水稻范围、种植强度和种植日历的地图...此外，所提出的方法在大区域内生成了具有高空间分辨率（10 m）的水稻范围和生长阶段图。结果表明，该方法整体地图精度高达95.95%，kappa系数为0.92。

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特征工程-数据归一化和标准化

数据归一化-Normalization和标准化-Standardization 数据的归一化和标准化都是对数据做变换，指通过某种处理方法将待处理的数据限制在一定的范围内或者符合某种分布。...特征缩放的目的是使得所有特征都在相似的范围内，因此在建模的时候每个特征都会变得相同重要。...标准化（中心标准化z-score）中心标准化（Z-score normalization）的做法是将所有特征的数值被转化成为均值u为0、标准差std为1的正态分布。...salary"].apply(lambda x: (x - mean_s) / std_s) df1.head() 再次查看两个字段的描述统计信息：经过标准化之后，均值为0，标准差为1....("Z-Score Normalization") plt.show() 归一化 Max-Min：0-1之间通过下面的公式进行转化： X_{new} = \frac{X-X_{min}}{X_{max

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【OpenCV入门之十二】看起来一样的图像竟然存在这么大的差别！

Opencv提供的比较方法有四种： Correlation 相关性比较 -计算结果范围为 -1到1 -1很不相关，1完全一样 Chi-Square 卡方比较 -计算结果越接近0，两个直方图越相似 Intersection...十字交叉性 -计算公式为取两个直方图每个相同位置的值的最小值，然后求和，这个比较方式不是很好，不建议使用 Bhattacharyya distance 巴氏距离 - 比较结果是很准的，计算结果范围为...0-1 ，0表示两个直方图非常相关，1最不相似 1 直方图比较方法-相关性计算(CV_COMP_CORREL) 计算结果范围为 -1到1 -1很不相关，1完全一样 ?...H1,H2分别表示两个图像的直方图数据 4 直方图比较方法-巴氏距离计算(CV_COMP_BHATTACHARYYA) 比较结果是很准的，计算结果范围为 0-1 ，0表示两个直方图非常相关，1最不相似...normalize(hist_base, hist_base, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat());//归一化到 0-1 之间 calcHist(&hsvtest1,

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Processing之完美循环的艺术

教学中提到了一个 github 开源项目，LoopTemplates[1]，这个项目里面展示了如何使用 Processing Java、p5.js、Processing Python 来创建一个完美循环...) / (float)nFramesInLoop：上步骤1取余得到的值再除以循环帧总数，则将最后的值归一化，限定在了0 - 1之间。...鉴于我们正在处理归一化值，可以应用缓动曲线。timeLoop的结果只需要通过所需的曲线即可。下面的函数将锯齿波（线性时序）转换为三角波。这将使我们的方块上下移动，而不仅仅是向上移动。...t * 2 : 2 - (t * 2); } tri函数的入参取值范围是0-1的值，在0-0.5区间，实现了函数返回值0-1的变化，而在0.5-1区间，实现了函数返回值1-0的变换。...0-1范围内，一个非常完美的函数，实现了0-1区间的输入和0-1区间的输出这样一个正弦曲线。

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Ping localhost 结果为 ::1，导致网络通讯故障

一日一技：为什么Python中“2==2>1”结果为True

Object.defineProperty 与 Proxy 实现a===1&&a===2&&a===3 结果为true

用python检测python | 批量检查注释率是否达标以python3.5lib目录下执行结果为例:执行结果:

python技巧（1）--如何转换itertools.chain对象为数组

《Python for Excel》读书笔记连载1：为什么为Excel选择Python？

2021-05-15：数组为{3, 2, 2, 3, 1}，查询为(0, 3, 2)，意思是在数组里下标0~3这个范围上，有几个

用Python程序模拟300位观众，为5位嘉宾随机投票，最后按照降序排列结果

关于一道面试题【字符串 1 + (5 - 2) * 3，怎么算出结果为10，eval除外】

python模块性能测试以python列表的内置函数append和insert为例以python列表insert方法和append方法快速创建1至1000的列表为例:

Python实现大自然数分解为最多4个平方数之和（1）

用Python批处理指定数据-以WRF输出结果为例演示按照指定维度合并(附示例代码)

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数据归一化及三种方法（python）

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