Muzi_Water的博客

原始时间序列数据如下所示，我们将纬度、经度、高度作为输入其轨迹经纬度如下图所示：用keras创建一个三层的LSTM网络训练模型如下图所示：import numpy as npfrom keras.layers.core import Dense, Activation, Dropoutfrom keras.layers import LSTMfrom keras.m...

原始时间序列数据如下所示，我们只取前两列纬度和经度作为输入数据我们设定用前六个位置信息预测下一个位置，则两个样本的输入输出数据如下所示： 创建LSTM网络训练模型：import numpy as npfrom keras.layers.core import Dense, Activation, Dropoutfrom keras.layers import LS...

创建环境conda create -n yourEnvName python=3.6# 激活环境，进入当前创建的环境activate yourEnvName # 退出当前环境conda deactivate删除环境conda remove -n yourEnvName --all克隆环境conda create -n newCloneEnvName --clon...

当直接使用 pip install geohash 直接安装时，import geohash 时会提示 No module named 'geohash'其实只需要用pip install python-geohash命令安装即可此时可成功导入geohash包...

最近在学习 keras_retinanet ，下面就记录下用自己的数据集进行的模型训练。大致分为以下几步：自定义训练数据 图片目标标注 生成用于训练的图片名称、目标标注位置及目标类别的.csv文件 开始训练模型（注意参数调整） 转换训练好的模型 用转换后的模型进行目标检测下面就一步一步介绍吧：目录1.下载包，安装环境。2.准备数据集3.训练模型4.目标检测...

最近在学习ImageAI对图片的处理，在此记录下学习过程。参考：ImageAI 的 Github 链接目标：用自己的图片库实现液晶屏异常预测。1. 将自己的图片整理成224×224（模型默认）像素的大小，新建一个tf-train目录（名字随便起），在该目录下分为train和test两个目录，目录下将正常的图片放在normal文件夹下，将存在异常的图片放在abnormal文件夹下，文件夹...

tensorflow错误：“tensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[32,256,55,55]”解决方法：减少批处理Batch 的大小 降低全连接层的维度 增加池化 层 缩小输入图片大小总之呢，就是显卡内存不能满足此次训...

直接用 pip install dlib 总是报错 ，下载 dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 本地安装也是各种错看有人说需要先在系统上安装cmake，但我还没安的时候指定了下dlib的版本号且不要太新居然成功了！...

初次使用tensorflow-gpu时用的sess = tf.Session()启动图，这时总报如下错误但是程序逻辑是没有问题的，后来发现是需要为其分配显存，因此需要将sess = tf.Session()改为：config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesess = tf.Session(config...

鉴于我自己踩过的坑，提醒大家千万不要直接pip install tensorflow-gpu而不指定版本！！！我一开始用最新的1.13.1版本总是报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。”的错误，果断的卸载后安装了1.11.0版本，直接就OK啦！注：如果需要matplotlib包，请在安装tensorflow-gpu之前安装，因为conda insta...

版权声明：本文为博主辛苦码出来滴~，才疏学浅，如有不对尽请指正，未经博主允许不得转载。 pandas 是数据处理中最常用的工具之一，有时候我们不需要用整个DataFrame里的数据，而是只想取各别的行或列，这时候可以用.ix .loc .iloc来实现，不过这三种在使用的时候要特别注意以下情况：数据的index是默认值，也就是0,1，……  此时用data.ix[0:n, 列名或数字...

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 在线性代数中，一个向量通过矩阵转换成另一个向量时，原有向量的大小就是向量的范数，这个变化过程的大小就是矩阵的范数。矩阵的范数首先假设矩阵的大小为m∗nm∗n，即m行n列。1-范数，又名列和范数。顾名思义，即矩阵列向量中绝对值之和的最大值。∣∣A∣∣1=max⁡j∑i=1m∣aij∣||A||_1=\max_j{\sum_{i=...

在机器学习的有监督学习中，常常要把数据分为“特征列”和“标签列”，特征列往往在最后一列，然而进行切片的时候用[:, -1] 和 [:, cols-1:cols] 得到的结果是不同的，前者将最后一列转为一行，后者是列。具体如下：data = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [6, 43, 5]])cols = data.shape[-1]print('原始数据...

mean和average都是计算均值的函数，在不指定权重的时候average和mean是一样的。指定权重后，average可以计算一维的加权平均值。具体如下：import numpy as npa = np.array([np.random.randint(0, 20, 5), np.random.randint(0, 20, 5)])print('原始数据\n', a)print('me...

numpy.ptp() 是计算最大值与最小值差的函数，用法如下：import numpy as npa = np.array([np.random.randint(0, 20, 5), np.random.randint(0, 20, 5)])print('原始数据\n'a)print('对所有数据计算\n', a.ptp())print('axis=0,按行方向计算，即每列\n', a...

在数据处理的时候常常会用到 四舍五入，有时候需要精确到十分位，有时候需要精确到十位，这时候可以用round(number, decimal=’?’)来实现，decimal 就是控制小数点移动的位数，左-右+。具体如下：import numpy as npa = np.array([1.136, 2.317, 2.65964, 123.3356, 4.61475])print('原始数据\n'...

来介绍下简单的异常处理，语法如下try: 需要检查异常的代码except 异常名称： 异常处理else: 没有异常则执行此代码块里的内容finally： 不论有没有异常，都会执行此代码块里的内容用一个读写文件的实例测试下：print('写文件'.center(20, '*'))try: fh = open('testfile.txt', 'w', encoding='...

用python3写文件的时候没有指定编码模式，其默认使用的是encoding=‘cp936’微软的CP936通常被视为等同GBK，连 IANA 也以“CP936”为“GBK”之别名。不过实际上 GBK 定义的字符比 CP936 多出95个字，其中包括了15个非汉字及80个汉字...

一般呢，我们拿到的原始数据中包含大量的脏数据，常常需要对其进行预处理，得到我们想要的数据格式。最常用的不外乎过滤数据、日期格式转换、填空值、排序、去重等，下面就用个实例来展示下pandas处理数据的基本用法吧。原始数据：实现功能：读取原始数据在A列中去除包含‘||’的行–>过滤数据去除一行有3个空值的行–>过滤数据将日期中的‘-’去掉–>日期格式转换E列的空值...

matplotlib画图简直强大的不要不要的，但在默认情况下不支持中文字符，所以要通过以下设置字体来实现中文显示。方法一：使用matplotlib.rc设置字体font = {'family': 'FangSong', 'weight': 'bold', 'size': '14'}matplotlib.rc('font', **font)也可以写成一...

# 1. 列表推导式print('*'*10, '列表推导式', '*'*10)# 使用[]生成listmultiples = [i for i in range(30) if i % 3 is 0]print(multiples) # [0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27]# 使用()生成generatormultiples = (i for i...

评价回归模型的好坏需要计算真实值与预测值之间的误差关系，sklearn为我们提供了6种回归模型的评估规则，分别是1.可释方差分数（explain variance score）2.平均绝对误差（mean absolute error）3.均方误差（mean squared error）4.均方对数误差（mean squared logarithmic error），适用于具有指数...

思路：1.读取所有文章标题；2.用“结巴分词”的工具包进行文章标题的词语分割；3.用“sklearn”的工具包计算Tf-idf（词频-逆文档率）;4.得到满足关键词权重阈值的词结巴分词详见：结巴分词Githubsklearn详见：文本特征提取——4.2.3.4 Tf-idf项加权import osimport jiebaimport sysfrom sklearn.featur...

Python2.x中str和byte之间没有明显区别，如果不指定编码格式，默认的编码是ascii，不进行转换会出现“UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte ”的错误，因此经常要依赖于defaultencoding来做转换，如下：import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8...

 get() 函数返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值。下例实现字典中的键值加1，若不存在则添加键值计数为1freq = {'你好':8, '早上':3}freq['你好'] = freq.get('你好', 0.0)+1.0freq['在吗'] = freq.get('在吗', 0.0)+1.0for i in freq: print(freq[i])输出结果：...

如果赋值对象是可迭代的，那么赋值给一个变量则结果是整个可迭代对象，赋值给多个变量则结果是该迭代对象对应位置的值。line = '你好 8'wordslist = line.split(' ')word, freq = line.split(' ')print(wordslist)print(word)print(freq)输出结果：['你好', '8']你好8也可以...

先来看下Python2.7中对map的简单使用：a = [[1],[2],[3],[4]]b = map(set, a)print(type(b))print(b)print(len(b))# 结果如下：<type 'list'>[set([1]), set([2]), set([3]), set([4])]4然而，python3中是这样的：a = [...

反射 hasattr(obj, name_str) 判断一个对象obj里是否有对应的name_str字符串方法的方法 getattr(obj, name_str) 根据字符串获取obj对象里的对应方法的内存地址 setattr(obj, name_str) 添加新属性 delattr(obj, name_str) 删除属性def job(self): pri...

不同于 C# 和 Java 这种语言的get , set属性定义，Python 是用@property声明属性， 具体用法如下：'''@classmethod 修饰符对应的函数不需要实例化，不需要 self 参数，但第一个参数需要是表示自身类的 cls 参数，可以来调用类的属性，类的方法，实例化对象等。'''class Person(object): '人的基类' # 类文档...

可迭代 Iterable：可用for循环的数据类型：1. 集合数据类型，如list，tuple，dict，set，str等                       2. generator，包括生成器和带yield的generator function     生成器不但可以作用于for循环，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，     直到最后抛出StopIteratio...

装饰器：装饰器由高阶函数和嵌套函数组成，在不修改源代码的情况下（即不修改原来函数的定义和其调用方式），为其他函数添加附加功能，附加的功能写在嵌套函数内。需在被装饰的函数前添加一行---->@装饰器。例如，用装饰器添加计时功能：import time# 定义装饰器，添加计时功能def timer(func): # timer(test1) func = test1 def...

实现了从products.csv中读取商品信息，购买后存入shopping_list.csv中。第一次购买输入salary，以后每次购买从shopping_list.csv中获取余额。# -*- coding: utf-8 -*-# @author: sxqimport csv# 读产品with open("products.csv", "r", encoding = "utf...

浅拷贝对于创建联合账号有用，如夫妻共同的银行账号。import copyunionID = ['username', ['money', 500]]husband = unionID[:]wife = copy.copy(unionID)husband[0] = 'liming'wife[0] = 'hanmeimei'print('-----原始账户-----')print(...

列表在拷贝过程中需注意的小细节！！！# 原始列表person = ['zhao', 'qian', 'sun', [1, 2, 3, 4], 'li']print(person)# 赋值copy1 = personprint(copy1)import copy# 浅拷贝copy2 = person.copy()print(copy2)copy3 = copy.cop...

s.split([sep, [maxsplit]]) 以sep是分隔符，把s分割成一个list。sep默认为空格。maxsplit是分割的次数，默认是对整个s进行分割str = 'This is a string. We want to split it!'# 从前向后分割str.split()str.split(' ', 3)str.split('s')结果：['This',...

要求：1.输入用户名密码； 2.认证成功后显示欢迎信息； 3.重新输错三次后锁定_username = 'liming'_password = '123'username = input('Username:')password = input('Password:')for i in range(3): f = open('username.txt', 'r') ...

用四种方法实现格式化输出# 接受键盘输入的字符串name = input('name:')age = input('age:')job = input('job:')salary = input('salary:')# 格式化输出 '''字符串拼接info = '''---------method0： info of ''' + name + ''' ----------...

nump.expand_dims(array, axis)，tensorflow.expand_dim(tensor, axis)这两个expand_dims函数都是在原始数据的基础上，添加第axis维.不同点在于处理的数据类型不同，前者是处理array类型的数据，后者是处理tensor类型的数据。nump.expand_dims(array, axis) 用法原始数据 ...

机器学习工具库 http://tensorfly.cn/tfdoc/mltools.htmlPython计算机视觉Scikit-Image - Python中的图像处理算法的集合。 SimpleCV - 一个开源的计算机视觉框架，允许访问几个高性能计算机视觉库，如OpenCV。可以运行在Mac，Windows和Ubuntu Linux操作系统上。 Vigranumpy - 计算机视...