Kenn7的博客

Python实现：https://github.com/KennCoder7/DNN-numpy

import numpy as npdef np_count(nparray, x): i = 0 for n in nparray: if n == x: i += 1 return iarr = np.array([2, 3, 3, 1, 2, 2])print(np_count(arr, 2))output： 3

import numpy as npdef np_unranked_unique(nparray): n_unique = len(np.unique(nparray)) ranked_unique = np.zeros([n_unique]) i = 0 for x in nparray: if x not in ranked_unique: ranked_unique[i] = x i += 1 .

heart & earth python & typhon 写一个bool函数判断两个词是否为变位词#解法1：逐字检查！由于在Python中字符串其中字符无法改变，先将单词赋值到列表中解法1运行时间数量级为O(n^2)def anagram1kenn(s1, s2): alist = list(s1) blist = list(s2)...

更详细了解的请参考Python绘图 、【Matplotlib】绘图常见设置说明颜色：https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html目录1. 画折线图：2. 画散点图3. 画带有点的折线图4. x1数量过多，无法都显示在x轴上，可以旋转90度显示：5. 加上标题，xy轴名字，网线6. 指定x，y坐标范围7...

应用场景：实验中不断得到新数据，想将数据图形化，但随着时间推移，数据越来越多，此时需要我们等距选择数据列表中固定数量的数据，来进行图形化。注：保留首尾数据。import numpy as npa = np.arange(0, 10)b = np.arange(0, 15)c = np.arange(0, 20)d = np.arange(0, 30)e = np.ar...

print()函数中有一个参数为end，默认值为'\n'，也就是换行符。所以，将这个参数end=' '，即可实现print()不换行输出。print("Test1:")print("Hello")print("World")print("Test2:")print("Hello", end=' ')print("World")效果：btw， print()还

import timeimport sysimport numpy as npi = np.arange(1, 5000)def k_timer(bool_start_end, start_time): if bool_start_end: return time.time() else: print("# It takes %ds"...

import numpy as nparray = np.array([0, 0])for i in range(10): array = np.vstack((array, [i+1, i+1]))print(array)# [[ 0 0]# [ 1 1]# [ 2 2]# [ 3 3]# [ 4 4]# [ 5 5]# [ 6 6]#...

one-hot编码是监督学习中经常对标签处理的一种方式。假设我们有一组标签：import numpy as npimport pandas as pdlabels = np.array(['Cat', 'Dog', 'Dog', 'Cat', 'Bird', 'Fish'])print("Labels shape: %d" % labels.shape)print("Label...

import numpy as npkernel = np.array([1, 1, 1, 2]).reshape((2, 2))print(kernel)print(np.linalg.inv(kernel))注意，Singular matrix奇异矩阵不可求逆

 在Python中，我们可以用scipy.stats.mode函数寻找数组或者矩阵每行/每列中最常出现成员以及出现的次数 。from scipy.stats import modedef mode(a, axis=0, nan_policy='propagate'):函数作用：返回传入数组/矩阵中最常出现的成员以及出现的次数。如果多个成员出现次数一样多，返回值小的那个。举例...

简单制作一个进度条，效果如下：不多说，直接上代码：import timeEACH_STEP_COST_TIME = 0.3PROCESS_TOTAL_STEP = 40def process_bar(current_state, total_state, bar_length=20): current_bar = int(current_state / tota...

1. 普通的流水灯import timeimport sysFRESH_TIME = 0.3LENGTH = 7mod = 1if mod == 1: print("Flowing light:") while mod == 1: for i in range(LENGTH): bar = ['['] + [' '] * ...

已知numpy函数库中max和argmax函数可以得出一个数组中最大的成员以及所在位置：import numpy as nparr = [2, 3, 4, 1, 7, 6, 5]print("# arr中最大的数为{}，位于第{}位".format(np.max(arr), np.argmax(arr)+1))那么如何得到一个数组中第二大的成员呢？我的思想是：将原数组中最大...

归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered）def normalization(data): _range = np.max(data) - np.min(data) return (data - np.min(data)) / _rangedef standardization(d...

如何在一场面试中展现你对Python的coding能力？| 技术头条这篇文章中提到了在python中使用enumerate()可以解决FizzBuzz问题：即用“fizz”替换所有可被3整除的整数，用“buzz”替换所有可被5整除的整数，将所有可被3和5整除的整数替换为“fizzbuzz”。numbers = [45, 22, 14, 65, 97, 72]for i, num in...

1. 打开Anaconda Prompt2. 输入pip install pyinstaller3.成功安装pyinstaller4. 用PyCharm打开相应python项目，进入Terminal找不到的话：5. 输入pyinstaller -F xxx.pypyinstaller的相关参数请参考https://blog.youkuaiyun.com/henn...

1. 打印字符串print("His name is %s" % "Kenn")效果：2.打印整数print("He is %d years old" % 25)print("He is %d years old, and born in %d" % (25, 1990))效果：3.打印浮点数print("His height is %f m" ...

labels = np.load('data/np/np_real_str_labels_1d_v1.npy')print(labels)print(np.unique(labels))print(labels.shape[0])from collections import Counterprint(Counter(labels))结果：['Jogging' 'Jogging...

在做机器学习项目时，经常要将列表中不同字符换为不同数字，比如：['Jogging' 'Jogging' 'Jogging' 'Jogging' 'Jogging' 'Jogging' 'Upstairs' 'Upstairs' 'Downstairs' 'Downstairs' 'Downstairs']转换为[1 1 1 1 1 1 2 2 0 0 0] 我估计应该有专用的n...

目标：cnn2d.py cnn2d_test.py 训练网络，并保存网络模型 读取网络，用测试集测试准确度 直接贴代码：（只贴了相关部分，浏览完整代码请到GitHub）1. cnn2d.pyimport tensorflow as tfimport numpy as npfrom sklearn import metricsprint("### Proce...

有些时候当我们处理数据的时候，需要显示处理进度：import sysfrom time import sleepdef add1(j): for n in range(len(j)): sleep(0.0001) j[n] = j[n] + 1 sys.stdout.write("\r# Process: %0.1f %%" % (...

 1. 将代码保存到网络服务器/从网络服务器中下载代码2. 在两台或多台电脑上对同一个python项目进行操作利用PyCharm和GitHub实现这些。PyCharm需要为Professional版本，Community版本不行。Professional版本可以参考：https://blog.youkuaiyun.com/u014044812/article/details/78727496...

上一篇博客讲到了如果将PyCharm上的python project上传到GitHub上。我们发现，将project上传至GitHub，本质是一个git版本控制问题： 在进行git版本控制后，有些时候会产生麻烦比如你新建了一个new file，但如果你不把它添加到git中，它就会变为红色那么如何取消Pycharm与GitHub的关联呢？1. 简单方法：2. 彻底...

import numpy as npimport itertools as ittest = [1, 2, 3]test0 = it.permutations(test, 3)print("print test0: ", test0)# print test0: <itertools.permutations object at 0x000001B87F78FC50>...

最近用PyCharm时遇到了一个问题：运行程序时不会出现run窗口，而是在Python Console中运行。参考了https://blog.youkuaiyun.com/qiumokucao/article/details/81475080

import osimport numpy as npdata = np.array([1, 2, 3])if not os.path.exists("./data/"): print("# path not exists") os.makedirs("./data/") if not os.path.exists("./data/data.npy"): ...

Python中数组矩阵的翻转（翻转180度，向左翻转90度，向右翻转90度）转载请表明原处：https://blog.youkuaiyun.com/kane7csdn/article/details/83928848先定义数组：a = np.array(([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]))a4d = np.array(([1, 2, 3, 4], [2, 3, ...

比如dynamic_rnn()这个函数是存在于tensorflow库中的，但在__init__.py中未提及解决方法：打开__init__.py（每个人的目录不同）写入 解决了

比如说列表中有Kenn、Tom、Jerry、Jenifer、Candy，想让其中每个人都与其他四个人相邻：import numpy as npSI = np.array([], dtype=int)for i in range(5): SI = np.append(SI, i+1)print(SI) # [1 2 3 4 5]people = ['Kenn', 'To...

在机器学习中经常会用到混淆矩阵（confusion matrix），不了解的同学请参考这篇博文：ML01 机器学习后利用混淆矩阵Confusion matrix 进行结果分析本文参考：使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）首先import一些必要的库：from sklearn.metrics import confusion_matrix # 生成...

首先定义文件下载路径，文件名import osfrom six.moves import urllibimport zipfileDATA_URL = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00240/UCI%20HAR%20Dataset.zip'DATA_DIR = './dataset/'DATA...

看了大佬对DFT的介绍后感觉离散傅里叶变换对序列信号的处理还是很有用的，总结下来就是DFT可以增加有限长序列的长度来提高物理分辨率。自己用python中的numpy库实现了一下：其中绘图库的使用请参考：Python绘图将有效长度为4的单位序列，变换为长度16的DFT谱线。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plta...

n = input("1st enter:")print(n)print(type(n))n = int(input("2nd enter:"))print(n)print(type(n))n, m, c = input("3rd enter:")print(n, m, c)print(type(n))n, m, c = eval(input("4th enter:"))...

现在我们有一个shape为(7352, 9, 128, 1)的numpy数组。想要取出第2维的前三个数据，构成新数组(7352, 3, 128, 1)我的思想是：将第2维数据转置（transpose）到第一维，再用切片（slice）取出前三个数据，再转置回去：print("# original", input.shape)input_transpose = input.transp...