- 博客(49)
- 收藏
- 关注
RSS订阅转载 numpy窗函数
绘制巴特利特窗巴特利特窗是一种三角形平滑窗import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltwindow = np.bartlett(42)plt.plot(window)plt.show()绘制布莱克曼窗布莱克曼窗形式上是三项余弦值的加和import numpy as np...
2019-08-28 23:25:00
2227
转载 numpy金融函数
计算终值import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 以利率3%, 每季度支付金额10, 存款周期5年, 现值1000为参数, 计算终值print(np.fv(0.03/4, 5 * 4, -10, -1000))# 1376.09633204# 相当于利率3%的5年存款并且每季度额外存入10个单位的资金...
2019-08-28 23:03:00
724
转载 Linux下shell编程
什么是shellshell是一个作为用户与Linux系统间接口的程序,它允许用户向操作系统输入需要执行的命令使用<和>对输入输出进行重定向使用|在同时执行的程序间实现数据的管道传递使用$获取子进程的输出/bin/bash --version // 查看bash的版本信息管道和重定向重定向输出ls -l > isoutp...
2019-08-28 00:22:00
202
转载 numpy数组的排序,搜索,元素抽取
排序numpy的排序函数sort函数返回排序后的数组lexsort函数根据键值的字典序进行排序argsort函数返回数组排序后的下标ndarray类的sort方法可以对数组进行原地排序msort函数沿着第一个轴排序sort_complex函数对复数按照先实部后虚部的顺序进行排序Key_Functionlexsort函数根据键值的字典序进行排序 将...
2019-08-27 23:26:00
992
转载 numpy生成随机数组,超几何分布与连续分布
有关随机数的函数可以在NumPy的random模块中找到随机数发生器的核心算法是基于马特赛特旋转演算法二项分布是n个独立重复的是/非试验中成功次数的离散概率分布. 抛硬币Key_Functionnp.random.binomial函数, 参数为区间, 概率, 次数, 用于模拟二项分布Codeimport numpy as npimport matpl...
2019-08-26 23:54:00
734
转载 机器学习笔试知识点
Q1. 在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大？¶A. 多项式阶数B. 更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降C. 使用常数项答案：A解析：选择合适的多项式阶数非常重要。如果阶数过大，模型就会更加复杂，容易发生过拟合；如果阶数较小，模型就会过于简单，容易发生欠拟合。如果有对过...
2019-08-26 12:59:00
1380
转载 梯度下降（Gradient Descent）小结
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1. 梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x,...
2019-08-26 12:45:00
177
转载 numpy傅里叶变换
傅里叶变换傅里叶级数是针对周期性函数在时域上的展开傅里叶变换是傅里叶级数在频域上的可视化Key_FunctionCodeimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 2 * np.pi, 30)wave = np.cos(x)transformed =...
2019-08-26 00:09:00
336
转载 numpy奇异值分解,广义逆矩阵与行列式
SVD是一种因子分解运算, 将一个矩阵分解为3个矩阵的乘积其中, 奇异值矩阵是对角线矩阵Key_Functionnp.linalg.svd函数, 可以对矩阵进行奇异值分解. U: 正交矩阵 sigma: 表示奇异值矩阵对角线的数组, 其他非对角线元素均为0 V: 正交矩阵np.diag函数, 得出完整的奇异值矩阵Codeimport...
2019-08-25 23:44:00
2199
转载 numpy求解特征值和特征向量
特征值和特征向量特征值就是方程Ax=ax的根, 是一个标量特征向量是关于特征值的向量Key_Functionnp.linalg.eigvals函数, 计算矩阵的特征值np.linalg.eig函数, 返回包含特征值和对应的特征向量的元组Codeimport numpy as npA = np.mat("1 -2 1; 0 2 -8; -4 5 9"...
2019-08-25 23:20:00
6559
转载 Scrapy简单介绍
crapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scra...
2019-08-25 20:43:00
267
转载 python异步库twisted
何为异步其实我们谈论的异步库都是基于计算机模型Event Loop举例 我们知道，每一个程序运行都会开启一个进程，在tcpserver服务器历史上，主要有3种方式来处理客户端来的连接。 为了方便说明，我们把tcpserver想象成对银行办理业务的过程，你每次去银行办理业务的时候，其实真正办理业务的时间并不长，其中很多时候，银行的工作人员也在等待，比如她操作一笔...
2019-08-25 20:36:00
341
转载 同步,异步,阻塞和非阻塞的通俗理解
名词的通俗解释同步, 就是要自己去轮询状态好了没有异步, 就是会有信号通知你阻塞, 就是当前线程什么活也不能干非阻塞, 就是当前线程先去干其他的网络IO的本质:等待网络上的数据分组到达，然后被复制到内核的某个缓冲区；把数据从内核缓冲区复制到应用进程缓冲区中；阻塞IO模型: # 1.进程运行, 然后通过recvfrom进行系统调用, 相当于调...
2019-08-25 20:26:00
456
转载 sklearn一般流程
sklearnKey_Word数据获取: sklearn, datasets, DataFrame, load_*数据标准化: preprocessing, MinMaxScaler, scaler, fit, transform, data, target划分测试集: model_selection,train_test_split, test_size训练模型:...
2019-08-25 15:33:00
380
转载 sklearn简介
sklearn机器学习的工具箱sklearn功能模块分类: 识别某个对象属于哪个类别------垃圾邮件监测, 图像识别回归: 预测与对象相关联的连续值属性------>股价聚类: 将相似对象自动分组------>客户细分, 分组实验结果降维: 减少要考虑的随机变量的数量------>可视化模型选择: 比较, 验证, 选择参数和模型-----...
2019-08-25 14:40:00
202
转载 numpy线性代数与求解线性方程
线性代数numpy.linalg模块包含线性代数的函数, 可以求逆矩阵,求特征值,解线性方程组及求行列式计算逆矩阵Key_Functionnp.linalg.inv函数, 求出给定矩阵的逆矩阵np.mat函数, 创建矩阵Codeimport numpy as npA = np.mat("0 1 2; 1 0 3; 4 -3 8")print(A...
2019-08-25 02:37:00
443
转载 Linux下C语言编程
安装gccsudo apt updatesudo apt install build-essentialgcc --versiongcc的常用命令gcc -cgcc -ogcc -o program program.c -L. -lfoo // -L.表示在当前目录下查找函数库ar crv : 将两个.o文件合并成一个库函数文件nm命令: 查看那些函数包含...
2019-08-25 01:48:00
245
转载 numpy中位操作函数和比较函数
位操作函数和比较函数位操作函数可以在整数或整数数组的位上进行操作Key_Functionxor操作符, 当两个操作数的符号不一致时, 结果为负数位操作符:^ 对应bitwise_xor函数, 当两个元素的正负号不一致时, 返回是负数的那个数字& 对二进制字节进行AND操作, 只有都是1的时候才返回1|<< 位的左移, 数值翻倍>...
2019-08-24 00:57:00
218
转载 numpy绘制锯齿波和三角波
锯齿波和三角波三角波是对锯齿波取绝对值得到的锯齿波的无穷级数展开:Codeimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201)k = np.arange(1, 99)f = np.zeros_like(t)for ...
2019-08-24 00:25:00
2434
转载 numpy绘制方波及方波无穷级数的表示
绘制方波方波可以近似表示为多个正弦波的叠加任意一个方波信号都可以用无穷傅里叶级数来表示 # 傅里叶级数是以正弦函数和余弦函数为基函数的无穷级数Codeimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201)k = np.ara...
2019-08-24 00:16:00
3855
转载 numpy绘制利萨茹曲线
利萨茹曲线参数方程定义:Key_Functionnp.sin函数, 生成sin正弦函数Codeimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plta = 8b = 9t = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201)x = np.sin(a *t + ...
2019-08-23 22:57:00
675
转载 numpy计算斐波那契数列
斐波那契数列的两种方法Key_Functionnp.matrix函数, 创建矩阵rint函数, 对浮点数取整, 但不改变浮点数类型Codeimport numpy as np# 第一种方法F = np.matrix([[1, 1], [1, 0]])print(F)'''[[1 1] [1 0]]'''print((F ** 7...
2019-08-23 00:22:00
1592
转载 数组的算数运算
除法Key_Functionnp.divide方法, 返回带小数位的结果np.true_divide方法, 返回带小数位的结果np.floor_divide方法, 返回只有整数位的结果/ 运算符, 返回带小数位的结果// 运算符, 返回只有整数位的结果import numpy as npa = np.array([2, 6, 5])b = np...
2019-08-23 00:01:00
294
转载 numpy中矩阵
矩阵Numpy中矩阵是ndarray的子类, 矩阵是二维的Key_Function 1. 将字符串转为矩阵, 矩阵的行与行之间用分号隔开, 行间元素用空格隔开 2. 将Numpy的数组(如np.arange(9))转成矩阵T属性: 获得矩阵的转置I属性: 获得矩阵的逆矩阵Codeimport numpy as npA = np.mat('1...
2019-08-22 23:20:00
202
转载 numpy数据平滑
数据平滑是用来处理噪声数据,使数据变化较为平顺.可以使用移动平均线, 也可以使用hanning函数Key_Functionnp.hanning函数: 是一个加权余弦的窗函数, 相当于是余弦移动平均线np.polysub函数: 输入两个多项式系数数组, 返回一个表示两个多项式差的多项式的系数数组np.isreal函数: 判断数组元素是否是实数np.select函数:...
2019-08-22 00:20:00
3052
转载 Python入门
1.变量 变量赋值,就是表达式,类似于字典,是一种绑定方法. = 就是在调用对象的__call__方法,并获取返回值.1.1 变量的三要素:id,type,value.1.1.1 变量id:是一串hash值.1.1.1.1 变量名:将变量名hash为变量id,来唯一标识一个变量.1.1.2 变量type:是变量的所属的类1.1.2.1 变量应该是一个实例化...
2019-08-21 23:55:00
72
转载 Django
1.Django用来开发web应用的前后台,浏览器是B/S框架的web应用2.HTTP协议: 2.1请求头的格式: 2.2响应头的格式:3.Django的安装和启动 3.1Django必须使用wsgi服务器,因为需要解析wsgi协议的报文4.路由控制 url字符串(request对象)--->路由控制--->视图函数(有名分组,无名分组)-...
2019-08-21 23:54:00
66
转载 python机器学习基础教程-监督学习
1. 分类与回归 分类:就是根据给定的标签,把新的数据划分到这些标签中的一个 回归:就是根据事物一些属性,来判断这个事物的另一个属性在哪个区间范围 比如:根据一个人的受教育程度,年龄等,判断这个人的收入在哪个范围内 区别: 分类的输出是固定的,离散的,是一个点; 回归的输出是连续的,是区间.2.泛化,过拟合与欠拟合 泛化:一个模型能够对没见过的数据做...
2019-08-21 23:54:00
614
转载 drf-CBV
1.序列化: 将数据对象序列化为json字符串2.序列化的目的:将json字符串传递给浏览器3.rest-framework的序列化流程: 3.1.在视图中建立一个新的类,这个类与模型中的数据类的字段一一对应 3.2.这个类实例的过程就能完成序列化 3.2.在CBV中实例化对象,完成序列化转载于:https://www.cnblogs.com/draven...
2019-08-21 23:53:00
137
转载 numpy数组符号化与函数向量化
计算净额成交量Key_Function:np.sign(数组): 返回数组中每个元素的正负符号np.piecewise(数组, 条件列表, 返回值列表): 通过条件列表中的元素, 判断数组中的元素在条件列表中的索引, 取返回值列表对应的索引, 当做返回值, 用这些返回值组成一个新的数组Code:import numpy as npimport matplotl...
2019-08-21 23:51:00
239
转载 numpy中多项式拟合与复数
多项式拟合前言: 任何可微的函数都可以用一个N次多项式来估计, 而比N次幂更高阶的部分为无穷小量.多项式拟合与线性拟合的区别就是:线性拟合是使用向量空间中的直线去拟合离散的数据点多项式拟合是使用连续的曲线去拟合离散的数据点Key_Function: np.polyfit函数: 输入x轴数组, 输入y轴数组, 用多项式拟合一系列数据点, 返回一个系数数组np....
2019-08-21 22:56:00
1638
转载 numpy股票相关性分析与协方差
基础知识-协方差协方差其意义：度量各个维度偏离其均值的程度。协方差的值如果为正值，则说明两者是正相关的(从协方差可以引出“相关系数”的定义)，结果为负值就说明负相关的，如果为0，也是就是统计上说的“相互独立”。如果正相关，这个计算公式，每个样本对（Xi, Yi）, 每个求和项大部分都是正数，即两个同方向偏离各自均值，而不同时偏离的也有，但是少，这样当样本多时，总和结果为正。下面这...
2019-08-20 23:47:00
1617
转载 ndarray对象的方法
数组的修剪和压缩1. clip方法返回一个修剪过的数组, 就是将所有比给定最大值还大的元素全部设为给定的最大值, 把所有比给定义最小值还小的元素全部设为给定的最小值import numpy as npa = np.arange(5)print(a)# [0 1 2 3 4]print(a.clip(1,2))# [1 1 2 2 2]2. co...
2019-08-20 22:54:00
697
转载 HSF的原理分析
一．HSF的基本概念HSF全称为High-Speed Service Framework，旨在为淘系的应用提供一个分布式的服务框架，HSF从分布式应用层面以及统一的发布/调用方式层面为大家提供支持，从而可以很容易的开发分布式的应用以及提供或使用公用功能模块，而不用考虑分布式领域中的各种细节技术，例如远程通讯、性能损耗、调用的透明化、同步/异步调用方式的实现等等问题。 二.知识准备通过以上...
2019-08-20 11:40:00
249
转载 理解 Python 语言中的 defaultdict
默认值可以很方便众所周知，在Python中如果访问字典中不存在的键，会引发KeyError异常（JavaScript中如果对象中不存在某个属性，则返回undefined）。但是有时候，字典中的每个键都存在默认值是非常方便的。例如下面的例子：strings = ('puppy', 'kitten', 'puppy', 'puppy', 'weasel', '...
2019-08-20 09:32:00
411
转载 numpy移动平均线 布林带 线性模型 趋势线
移动平均线简单移动平均线关键函数: np.convolve()简单移动平均线是数列与等权重的指示函数的卷积import sysimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltN = 5weights = np.ones(N) / Nprint("Weights",weights) ...
2019-08-19 23:40:00
602
转载 HTTPServer接收并保存图片或文件
导入所需的库from http.server import HTTPServer, BaseHTTPRequestHandlerimport jsonimport socketimport cgifrom cgi import parse_header, parse_multipartimport urllib.requestimport io,shuti...
2019-08-19 19:14:00
1167
转载 elasticsearch 倒排索引原理
网上看到的一篇文章，对Lucene的倒排索引是如何执行的，说的比较易懂，就转过来分享下。Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是...
2019-08-19 13:29:00
122
转载 (转载) MongoDB、ElasticSearch、Redis、HBase这四种热门数据库的优缺点及应用场景
MongoDB、ElasitcSearch、Redis、HBase是现今最火的四款NoSQL数据库产品。在实际的开发中，这四种数据库有什么区别？我到底该选哪个？想必这是很多互联网开发都遇到过的难题。下面就给大家总结下这四种数据库产品的特点和应用场景，希望能够帮助你更深刻的理解这四种数据库的特点，好帮助你作出正确的数据库选择。MongoDBMongoDB是当今最火爆的NoSQL...
2019-08-19 13:22:00
297
转载 MarkDown简介
自从 2014 年左右接触到 Markdown 以来，对它的使用就一发而不可收拾。从最开始使用它在 GitHub Pages 里写博客，到用它编辑项目的 README 文件，再到撰写开发文档，编辑微信公众号文章和邮件内容等等，这期间也见证了它在各类平台和网站上的普及和被原生支持，可以说，Markdown 如今已经渗透了我在技术和网络活动的方方面面，成为了我撰写文本文档的首选。那么...
2019-08-19 09:50:00
192
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人