python (5)

MetaTrader5平台 Python MetaTrader 5平台Python 程序端 MetaTrader Python程序包是为有效快速地从MetaTrader 5程序端直接通过处理器通信获得交易所数据而设计的。通过这种途径接收的数据可以进一步用于统计计算和机器学习。 连接 从https://www.python.org/downloads/windows下载最新版Python 安装Python期间,请检查“将Pytho... 阅读详情

栈的工作原理
 入栈 append
 出栈 pop
 栈顶元素 
 栈的长度 len
 栈是否为空 len == 0 

zip&enumerate

zip函数将两个字符串元素一一对应拆分合并成键值对
enumerate函数将一个字符串拆开并按照顺序从0开始对元素编号形成一个对象

tuple 

例;

Users = ('root','westos','redhat')
Passwds = ('123','456','789')

#index slide
print(Users[0])
print(Users[-1])
print(Users[1:])
print(Users[::-1])

#repeat
print(Passwds * 3)

#link
print(Users + ('linux','python'))

#in /not in
print('westos' in Users)
print('westos' not in Users)

#for
for user in Users:
    print(user)

for index,user in enumerate(Users):
    print(index,user)

for user,passwd in zip(Users,Passwds):
    print(user,':',passwd)

 输出

/root/PycharmProjects/westos/venv/bin/python /root/PycharmProjects/westos/test/test1.py
root
redhat
('westos', 'redhat')
('redhat', 'westos', 'root')
('123', '456', '789', '123', '456', '789', '123', '456', '789')
('root', 'westos', 'redhat', 'linux', 'python')
True
False
root
westos
redhat
(0, 'root')
(1, 'westos')
(2, 'redhat')
('root', ':', '123')
('westos', ':', '456')
('redhat', ':', '789')

Process finished with exit code 0

count&index

count统计出现的次数

index返回索引

练习

去除最高最低分,求平均分

scores = (100,89,45,78,65)
scoreli = list(scores)
scoreli.sort()
t = tuple(scoreli)
print(t)
minscore,*middlescore,maxscore = t
print(minscore)
print(middlescore)
print(maxscore)
print(sum(middlescore) / len(middlescore))

list和set的区别

s = {1,2,3,1,2,3,4,5}
print(s)
print(type(s))
s1 = {1}
print(s1)
print(type(s1))
s2 = {}
print(type(s2))
s3 = set([])
print(type(s3))
li = [1,2,3,1,2,3]
print(list(set(li)))

list可以有重复,而set重复值会忽略,list转换为set时只保留不重复的值(对象)

set 不能通过索引获取值

集合的交集,并集等


# 交集,并集,差集
s1 = {1,2,3}
s2 = {2,3,4}
# # 并集
print('并集:',s1.union(s2))
print('并集:',s1 | s2)
# # 交集
print('交集:',s1.intersection(s2))
print('交集:',s1 & s2)
# # 差集
print('差集:',s1.difference(s2)) # s1-(s1&s2)
print('差集:',s2.difference(s1)) # s2-(s1&s2)
# # 对等差分:并集-差集
print('对等差分:',s1.symmetric_difference(s2))
print('对等差分:',s1^s2)
s3 = {1,2}
s4 = {1,2,3}
print(s3.issuperset(s4))
print(s3.issubset(s4))
print(s3.isdisjoint(s4))

输出

练习

明明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查,为了实验的客观性
他先用计算机生成了N个1~1000之间的随机整数(N<=1000),N是用户输入的,
对于
其中重复的数字,只保留一个,把其余相同的数字去掉,不同的数对应着不>同的学生的学号,然后再把这些
数从小到大排序,按照排好的顺序去找同学做调查,请你协助明明完成“去重
”与排序工作

dict字典

字典没有索引,可以通过key查找对应值

字典中通过setdefault函数无法覆盖修改已经存在的key对应值,可以添加新的键值对

字典中的del(删除) pop(出栈) popitem

services = {
    'http':80,
    'ftp':21,
    'ssh':22
}

del services['http']
print(services)

item = services.pop('ftp')
print(item)
print(services)

item = services.popitem()
print('The last key-value is:',item)
print(services)

services.clear()
print(services)

输出

clear清空所有 pop和del删除指定 pop不能删除最后一个元素,可以通过popitem删除

get函数时在找不到对应key时候打印后面的参数“key not exist” 如果没有该参数则默认不打印

 

练习

 数字重复统计:
    1). 随机生成1000个整数;
    2). 数字的范围[20, 100],
    3). 升序输出所有不同的数字及其每个数字重复的次数;

import random

all_nums = []
for item in range(1000):
    all_nums.append(random.randint(20,100))

# print(all_nums)

sorted_nums = sorted(all_nums)
num_dict = {}

for num in sorted_nums:
    if num in num_dict:
        num_dict[num] += 1
    else:
        num_dict[num] = 1

print(num_dict)

 

利用字典,实现次数统计

# 1. 随机生成100个卡号;
#     卡号以6102009开头, 后面3位依次是 (001, 002, 003, 100),
# 2. 生成关于银行卡号的字典, 默认每个卡号的初始密码为"redhat";

# 3. 输出卡号和密码信息, 格式如下:
卡号                  密码
6102009001              000000

import random

account_num = []

for i in range(100):
    account_num.append('6102009%.3d' %(i+1))

account_info = {}.fromkeys(account_num,'redhat')

print('卡号\t\t\t\t 密码')
for k,v in account_info.items():
    print(k,'\t\t',v)

 

【Python】PyQt5 PyQt5 不仅仅是一个 Python 模块,它是对 Qt C++ 库的高度封装,让 Python 开发者能够利用 Qt 强大而成熟的跨平台 GUI 框架。要理解 PyQt5,我们首先要理解它所基于的 Qt。Qt 的设计哲学与核心优势:Qt 起源于 C++,其设计之初就秉持着“一次编写,处处运行”(Write Once, Run Anywhere)的理念。它不仅仅是一个 GUI 库,更是一个完整的应用开发框架,包含了网络、数据库、XML/JSON 解析、多媒体、线程、国际化等几乎所有现代应用程序所需的模块。 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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