在本文中，我将向您展示Python中最常见的5个特性。有经验的Python开发人员可能认识其中一些。然而，这对其他人仍将是未知的。
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解，相信书中不懂的地方，你都可以在这里找打答案，建议配合书阅读本文
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将学习张量的Reduction 运算。
常规的方法就都会不好使，我会教大家通过递归或栈来实现深度优先遍历策略来解决这个问题。
NumPy makes it possible to generate all kinds of random variables. NumPy使生成各种随机变量成为可能。 We’ll explore just a couple of them to get you familiar with the NumPy random module. 为了让您熟悉NumPy随机模块，我们将探索其中的几个模块。 The reason for using NumPy to deal with random variables is that first, it has a broad range of different kinds of random variables. 使用NumPy来处理随机变量的原因是，首先，它有广泛的不同种类的随机变量。 And second, it’s also very fast. 第二，速度也很快。 Let’s start with generating numbers from the standard uniform distribution,which is a the completely flat distribution between 0 and 1 such that any floating point number between these two endpoints is equally likely. 让我们从标准均匀分布开始生成数字，这是一个0和1之间完全平坦的分布，因此这两个端点之间的任何浮点数的可能性相等。 We will first important NumPy as np as usual. 我们会像往常一样，先做一个重要的事情。 To generate just one realization from this distribution,we’ll type np dot random dot random. 为了从这个分布生成一个实现，我们将键入np-dot-random-dot-random。 And this enables us to generate one realization from the 0 1 uniform distribution. 这使我们能够从01均匀分布生成一个实现。 We can use the same function to generate multiple realizations or an array of random numbers from the same distribution. 我们可以使用同一个函数从同一个分布生成多个实现或一个随机数数组。 If I wanted to generate a 1d array of numbers,I will simply insert the size of that array, say 5 in this case. 如果我想生成一个一维数字数组，我只需插入该数组的大小，在本例中为5。 And that would generate five random numbers drawn from the 0 1 uniform distribution. 这将从0-1均匀分布中产生五个随机数。 It’s also possible to use the same function to generate a 2d array of random numbers. 也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。 In this case, inside the parentheses we need to insert as a tuple the dimensions of that array. 在本例中，我们需要在括号内插入该数组的维度作为元组。 The first argument is the number of rows,and the second argument is the number of columns. 第一个参数是行数，第二个参数是列数。 In this case, we have generated a table — a 2d table of random numbers with five rows and three columns. 在本例中，我们生成了一个表——一个由五行三列随机数组成的二维表。 Let’s then look at the normal distribution. 让我们看看正态分布。 It requires the mean and the standard deviation as its input parameters. 它需
这一系列《数据分析工具篇》的开篇，也是数据分析流程中开始和结束的动作，数据导入之后，紧接着需要做的就是对数据的处理，我们会花费几篇的时间，来和大家聊一下常用的处理逻辑和常见的几个包，在数据处理过程中，常用的处理逻辑主要有：for循环优化、广播应用方案以及整体（集合）运算方法，特别是for循环，可以说百分之九十九的函数会出现for循环；常见的包主要有：pandas、pyspark、numpy，这三个包可谓是人尽皆知，特别是前两个，一个是小数据使用的包，一个是大数据使用的包，随着python的不断丰富，这两个包越来越完善，今天我们先了解一下for循环的优化方法：
今天我先用Dart写一段购物车程序，但是先不使用Dart独有的特性，然后我们再以这段程序为起点。逐步加入Dart语言特性，将其改造成一个符合Dart设计思想的程序。
在numpy中维度（dimensions）叫做轴（axes），轴的个数叫做秩（rank）。如3D空间中一个点的坐标[1,2,3]是一个秩为1的数组，因为它只有一个轴，这个轴长度为3，在下面的例子中数组的秩为2（它有两个维度）,第一个维度为2，第二个维度为3。
这段时间，LSGO软件技术团队正在组织 “机器学习实战刻意练习”活动，这个活动是“Python基础刻意练习”活动的升级，是对学员们技术的更深层次的打磨。在用 Python 写各类机器学习算法时，我们经常会用到 NumPy库，故在这里总结一下，以方便学员们的学习。
人生苦短，必须学好python！python现在火的程度已经不需要我多言了，它为什么为火，我认为有两个原因，第一是人工智能这个大背景，第二是它真的太容易学了，没有任何一门语言比它好上手，接下来我将和大家分享下python的基础操作。另外请注意，我的所有操作都是基于python3！
花下猫语：最近，读者微信群里又频繁聊到了 Python 的性能问题，这真是老生常谈了。我想起自己曾收藏过几篇关于如何提升性能的文章，似乎挺有帮助的，便去联系了下作者，现在已经取得转载授权啦。今天分享其中一篇，后续还会有其它相关分享，希望对读者们也有所帮助。
本教程的目的是让你相信两件事：首先，Python 是一种非常棒的编程语言；其次，如果你是一名科学家，Python 很可能值得你去学习。本教程并非想要说明 Python 是一种万能的语言；相反，作者明确讨论了在几种情况下，Python 并不是一种明智的选择。本教程的目的只是提供对 Python 一些核心特征的评论，并阐述作为一种通用的科学计算语言，它比其他常用的替代方案（最著名的是 R 和 Matlab）更有优势。
导读：随着机器学习的兴起，Python 逐步成为了「最受欢迎」的语言。它简单易用、逻辑明确并拥有海量的扩展包，因此其不仅成为机器学习与数据科学的首选语言，同时在网页、数据爬取可科学研究等方面成为不二选择。此外，很多入门级的机器学习开发者都是跟随大流选择 Python，但到底为什么要选择 Python 就是本文的核心内容。
图像增强是图像处理中的重要技术之一，它可以改善图像的亮度、对比度和颜色等视觉效果，使图像更加清晰、鲜明。Retinex是一种经典的图像增强算法，它通过对图像进行多尺度高斯模糊处理和颜色恢复操作来改善图像的视觉效果。本文将详细介绍Retinex算法的原理，并给出了Python实现的示例代码和测试结果。
总体而言，Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言，适用于各种规模和类型的项目，从小型脚本到大型应用，都能够得心应手。
对于每个像素，应用相同的阈值。如果像素的值小于阈值，它就被设置为0，否则就被设置为一个最大值。函数cv.threshold被用来应用阈值化。第一个参数是源图像，它应该是一个灰度图像。第二个参数是阈值，用于对像素值进行分类。第三个参数是最大值，它被分配给超过阈值的像素值。OpenCV提供了不同类型的阈值处理，由该函数的第四个参数给出。上述的基本阈值处理是通过使用cv.THRESH_BINARY类型完成的。所有简单的阈值处理类型是：
This is a good point to introduce random walks. 这是引入随机游动的一个很好的观点。 Random walks have many uses. 随机游动有许多用途。 They can be used to model random movements of molecules, 它们可以用来模拟分子的随机运动， but they can also be used to model spatial trajectories of people, 但它们也可以用来模拟人的空间轨迹， the kind we might be able to measure using GPS or similar technologies. 我们可以用GPS或类似的技术来测量。 There are many different kinds of random walks, and properties of random walks 有许多不同种类的随机游动，以及随机游动的性质 are central to many areas in physics and mathematics. 是物理学和数学许多领域的核心。 Let’s look at a very basic type of random walk on the white board. 让我们看看白板上一种非常基本的随机行走。 We’re first going to set up a coordinate system. 我们首先要建立一个坐标系。 Let’s call this axis "y" and this "x". 我们把这个轴叫做“y”，这个叫做“x”。 We’d like to have the random walk start from the origin. 我们想让随机游动从原点开始。 So this is position 1 for the random walk. 这是随机游动的位置1。 To get the position of the random walker at time 1, we can pick a step size. 为了得到时间1时随机行走者的位置，我们可以选择一个步长。 In this case, I’m just going to randomly draw an arrow. 在这种情况下，我将随机画一个箭头。 And this gives us the location of the random walker at time 1. 这给了我们时间1的随机游走者的位置。 So this point here is time is equal to 0. 这里的时间等于0。 And this point here corresponds to time equal to 1. 这一点对应于等于1的时间。 We can take another step. 我们可以再走一步。 Perhaps in this case, we go down, say over here. 也许在这种情况下，我们下去，比如说在这里。 And this is our location for the random walker at time t is equal to 2. 这是时间t等于2时，随机游走者的位置。 This is the basic idea behind all random walks. 这是所有随机游动背后的基本思想。 You have some location at time t, and from that location 你在时间t有一个位置，从这个位置开始 you take a step in a random direction and that generates your location 你在一个随机的方向上迈出一步，这就产生了你的位置 at time t plus 1. 在时间t加1时。 Let’s look at these a little bit more mathematically. 让我们从数学的角度来看这些。 First, we’re going to start with the location of the random walk at time t 首先，我们从时间t的随机游动的位置开始 is equal to 0. 等于0。 So position x at time t is equal to 0 is whatever 所以时间t处的位置x等于0是什么 the location of the random walke
在上一篇《如何给列表降维？sum()函数的妙用》中，我们介绍了这个用法，还对 sum() 函数做了扩展的学习。
原题 | 10 Python Pandas tricks that make your work more efficient
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
原文：https://github.com/vahidk/EffectivePyTorch
百度推出飞桨（PaddlePaddle）后，不少开发者开始转向国内的深度学习框架。但是从代码的转移谈何容易，之前的工作重写一遍不太现实，成千上万行代码的手工转换等于是在做一次二次开发。
特征工程在传统的机器学习中是非常重要的一个步骤，我们对机器学习算法的优化通常是有限的。如果在完成任务时发现不管怎么优化算法得到的结果都不满意，这个时候就可以考虑回头在做一下特征工程。
Matplotlib是一个Python语言的2D绘图库，它支持各种平台，并且功能强大，能够轻易绘制出各种专业的图像。本文是对它的一个入门教程。
这些聚类算法各有优缺点，适用于不同类型的数据和不同的应用场景。选择合适的聚类算法通常取决于具体的需求、数据的特性和计算资源。
Django数据库抽象API描述了使用Django查询来增删查改单个对象的方法。然而，你有时候会想要获取从一组对象导出的值或者是聚合一组对象。这份指南描述了通过Django查询来生成和返回聚合值的方法。
通常，当面对大量数据时，第一步是计算相关数据的汇总统计信息。也许最常见的汇总统计数据是均值和标准差，它允许你汇总数据集中的“典型”值，但其他汇总也很有用（总和，乘积，中位数，最小值和最大值，分位数等）。
pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
大家都知道在ES6之前，JavaScript是没有块级作用域的，但其实我们是可以通过匿名函数的闭包来模仿实现一个块级作用域，并且可以依靠这样的操作来解决平时开发中的两大难题。
通过 AST 分析，根据一些策略，来生成一颗更小体积的 AST 并生成代码。现代前端工程中，一般使用 terser 进行压缩混淆 JS。
这段时间，一直利用晚上的空余时间在学习微积分，想将研究微积分作为自己的一项业余爱好，就好比研究Excel一样，奇怪吧！我自己也觉得很奇怪，但自己就是这样，奇怪的爱好，一个奇怪的人！
一个测试类，通常有多个测试方法，有时候一个或多个测试方法都需要某些共用的”数据“， 比如说都要访问某个数据库的某张表，比如说都需要起浏览器，都需要调用post方法等。 这个时候每个测试用例单独写就显得很多余，TestFixture就应运而生。
数组类型 Numpy类型 📷 # --*--coding:utf-8--*-- from numpy import * """ 复数数组 """ a = array([1 + 1j, 2, 3, 4]) # 数组类型 print('type:', a.dtype) # 实部 print(a.real) # 虚部 print(a.imag) # 复共轭 print(a.conj()) """ 指定数组类型 """ a = array([1, 2, 4, 9, 10], dtype=float32) prin
有个事情可能会让初学者惊讶：神经网络模型并不复杂！『神经网络』这个词让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想象的简单。
本节介绍如何使用布尔掩码，来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准，提取，修改，计算或以其他方式操纵数组中的值时，掩码会有所帮助：例如，你可能希望计算大于某个值的所有值，或者可能删除高于某些阈值的所有异常值。
在使用NumPy进行数组运算时，有时会遇到numpy.float64无法被解释为整数的错误。本文将解释产生这个错误的原因，并提供一些解决方法。
本章介绍常用的 NumPy 函数。 这些是您每天将要使用的函数。 显然，用法可能与您不同。 NumPy 函数太多，以至于几乎不可能全部了解，但是本章中的函数是我们应该熟悉的最低要求。
简单地对Python有了一定的了解之后，我们开始正式学习Python。 Python的核心数据类型见下表。
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写，字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖，这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算，Python的OpenCV库自然也不例外。
使用点互信息Pointwise Mutual Information,PMI；PMI值越高表示相关性越强
近日，国外一小哥在 tryolabs 上写了一篇博文，为我们详尽地介绍了 Python 的缺陷与相比之下 Swift 的优势，解释了为什么 Swift 版的 TensorFlow 未来在机器学习领域有非常好的发展前景。其中包含大量代码示例，展示了如何用 Swift 优雅地编写机器学习程序。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在“研究”操作系统（主要是容器这块）、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。今天这篇主要是讲算法的时间、空间复杂度，参考来源主要是王争老师的专栏《数据结构与算法之美》以及程序锅去年上课时老师的课件。
大家好，我是 somenzz，今天我们来研究一下 Python 中最快的循环方法。
我们常用的激活函数有sigmoid，tanh，ReLU这三个函数，我们都来学习学习吧。
这里我们可以看到，我先打印了一下，np.arange(15)这个结果，产生一个0-14的15位数组
大家好，我是 somenzz，今天我们来研究一下 Python 中最快的循环方式。
Softmax函数主要用于多类别分类问题中，它通过对原始的类别分数进行转换，将它们转化为概率分布。这个过程使得模型的输出更容易解释为各个类别的概率。
在这篇文章中，我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。然而，这个模型的主要参考，Blei etal 2003可以在线免费获得，我认为将语料库（文档集）中的文档分配给基于单词矢量的潜在（隐藏）主题的主要思想是相当容易理解的而这个例子（来自lda）将有助于巩固我们对LDA模型的理解。那么，让我们开始......
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