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原创深度学习 pytorch的使用（张量2）

张量简单行、列索引、列表索引、范围索引、布尔索引、多维索引import torch# 数据data = torch.randint(0,10,[4,5])print(data)tensor([[7, 6, 9, 4, 6], [1, 9, 0, 9, 2], [5, 7, 1, 7, 4], [1, 2, 7, 2, 1]])"""1.简单行、列索引"""print(data[0]) # 第一行print(da

2024-01-22 23:50:10 1383 3

原创深度学习 pytorch的使用（张量1）

PyTorch 是一个 Python 深度学习框架，它将数据封装成张量（Tensor）来进行运算。PyTorch 中的张量就是元素为同一种数据类型的多维矩阵。在 PyTorch 中，张量以 "类" 的形式封装起来，对张量的一些运算、处理的方法被封装在类中。一、创建张量的方式1、torch.tensor 根据指定数量创建张量2、torch.Tensor 根据形状创建张量，也可以用来创建指定数据的张量。

2024-01-21 10:40:43 2427

原创 KNN模型

scores = model_knn.score(x_test, y_test) # 准确率。k_error.append(1-meanscores) # 错误率。meanscores=scores.mean() # 平均值。# 估计方法对象数据特征数据标签几折交叉验证。y_data = iris.target # 标签数据。x_data = iris.data # 样本数据。# 将k的值和错误率可视化出来，比较好找。k_error=[] #错误率。# 找最合适的k，既平均值最高。

2023-10-31 22:45:09 309

原创有监督学习线性回归

print('y={:.2f}x1+{:.2f}x2{:.2f}'.format(w1,w2,b)) # 输出线性回归模型的公式，其中w1和w2是回归系数，b是截距。score = linemodel.score(x_data, y_data) # linemodel.score是用来评估线性回归模型的拟合优度的方法。x_data = [[6000, 58], [9000, 77], [11000, 89], [15000, 54]] # 样本特征数据。print('平均绝对误差:',mae)

2023-10-30 11:48:22 175

原创线性回归糖尿病预测

平均绝对误差： 38.258451263442346。中值绝对误差: 32.600475193580735。可解释方差值： 0.5891056346459892。均方误差： 2257.798900123449。R方值： 0.585114043418069。

2023-10-30 09:14:28 872

原创数据预处理（超详细）

【例5-19】DataFrame对象的dropna默认参数使用。【例5-16】用info方法查看DataFrame的缺失值。【例5-8】merge函数中参数suffixes的应用。【例5-22】dropna中的thresh参数应用。【例5-27】判断DataFrame中的重复数据。【例5-10】两个DataFrame的数据连接。【例5-21】dropna中的axis参数应用。【例5-24】fillna中method的应用。【例5-17】Series的dropna用法。

2023-10-25 20:08:28 430

原创提取作者用户名，帖子内容，回复时间

thread_list_bottom clearfix'的字符串，并将结果赋值给变量'every_reply'。# 创建一个CSV写入器，指定字段名为'username', 'content', 'reply_time'# 打开名为'tieba.csv'的文件，并以写入模式('w')写入数据。# 打开名为'a1.txt'的文件，并以只读模式('r')读取其内容。# 如果当前主题作者的帖子存在，则提取帖子的内容并去除其中的换行符。# 读取文件的所有内容并赋值给变量'source'

2023-10-23 10:08:06 178

原创写csv文件

writeheader 方法可以写入 CSV 文件的列名，也就是我们指定的 'name', 'age', 'salary' 这三个字段。# writerow 方法可以写入一行数据，这里写入了字典 {'name':'超人','age':999,'salary':0}。writer.writerow({'name': '超人', 'age': 999, 'salary': 0}){'name':'小明','age':'30','salary':'N/A'}]

2023-10-23 09:48:53 179

原创正则表达式

包含多个括号的情况下，返回:[('kingname', '12345678'), ('99999', '890abcd'), ('000001', '654321'), ('99999@qq.com', '7777love8888')]找到内容，返回:['123456', '33445566', '888888', '999abc999']<re.Match object;['张三', '李四', '王五', '不知名的小虾米', '隐身的张大侠']真正有效的人名:['张三', '李四', '王五']

2023-10-23 09:46:27 382

原创使用socket对http站点的访问

使用socket对http站点的访问步骤：1、实现TCP客户端2、设置访问的网站地址3、创建发送的请求报文4、连接和发送报文到百度5、显示百度回复的内容import socket# 建立TCP连接s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)# 与服务器建立连接host = 'www.baidu.com' # 服务器的主机名（或IP地址）s.connect(('www.baidu.com', 80)) # 端

2023-10-20 22:57:08 459

原创把请求头信息添加到请求报文中，然后发送请求到淘宝，显示回复信息

"在请求报文中添加User-Agent头信息，这是一个假扮的浏览器信息，通常服务器会根据这个信息来返回不同的内容。"使用'recv'方法接收服务器返回的HTTP响应报文，并使用'decode'方法将其从二进制格式转换为字符串格式。"在请求报文中添加Host头信息，其中'{}'被替换为淘宝的域名（http://www.taobao.com）。"在请求报文中添加Connection头信息，其值为'close'，表示此请求完成后，就关闭连接。"再添加一个空行，表示请求报文的结束。

2023-10-20 22:50:23 269

原创网络服务器和客户端的编写

"""1、创建TCP服务器"""import socket # 用于网络通信import threading # 创建多线程处理客户端请求import time # 用于添加数据时用于延迟，模拟网路传输# 建立TCP连接s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)# 绑定地址及监听端口s.bind(('127.0.0.1',6666)) # 将服务器IP地址和端口号绑定到socket对象上，这里使用'127.0.0.

2023-10-20 22:37:21 181

原创 opencv图形绘制2

【代码】opencv图形绘制2。

2023-10-14 08:44:41 986

原创 pandas练习

【代码】pandas练习。

2023-10-11 23:44:04 258

原创数据分析可视化pandas

【代码】数据分析可视化pandas。

2023-10-11 23:34:30 279

原创 OpenCV 基础图像处理

params：可选参数，包括一些写入图像的质量、压缩比等参数，如[int(IMWRITE_JPEG_QUALITY), int(IMWRITE_PNG_COMPRESSION)]。'flags'：指定读取图像的方式，包括cv2.IMREAD_COLOR（读取彩色图像），cv2.IMREAD_GRAYSCALE（读取灰度图像）等。它接受一个参数，即要读取的图像文件的路径，返回一个多维数组，它接受一个参数，表示等待的时间（以毫秒为单位），如果没有按键按下，则返回-1。如果参数为0，则无限期等待用户按键。

2023-09-26 11:45:00 811