- 博客(348)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 NYOJ-中位数
中位数时间限制：3000ms | 内存限制：65535KB难度：2描述一组数据按从小到大的顺序依次排列，处在中间位置的一个数叫做中位数。比如 1 5 10 11 9 其中位数就是9.因为排序过后，9处在中间位置。现在给你一些数，请你求出其中位数。输入第一行输入一个整数T（1<=T<=1000)表示测试数据的组数。随后的一行是一个奇数M，表示该...
2019-10-11 15:51:02
571
原创 cnn
# encoding=utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)def weight_varia...
2019-05-06 09:25:53
243
原创 决策树
决策树：从根节点开始一步步走到叶子结点（决策）所有的数据最终都会落到叶子结点，既可以做分类也可以做回归树的组成： 根节点：第一个选择点 非叶子结点与分支：中间过程 叶子结点：最终的决策结果节点：增加节点相当于在数据中切一刀，那么节点越多越好吗？ 决策树的训练与测试： 1.训练阶段：从给定的训练集构造出来一棵树（从根节点开始选择特征，如何进行特征切分） ...
2019-02-25 20:49:23
275
原创 逻辑回归
逻辑回归：目的：分类还是回归？经典的二分类算法！机器学习算法选择：先逻辑回归再用复杂的，能简单还是用简单的逻辑回归的决策边界：可以是非线性的sigmoid函数 公式：g（z）=1/(1+exp(-z))自变量取值为任意实数，值域 [0,1]解释：将任意的输入映射到了[0,1]区间，我们在线性回归中得到一个预测值，再将该值映射到sigmoid函数中，这样就完成...
2019-02-25 15:36:15
184
原创 梯度下降
引入：当我们得到了一个目标函数后，如何进行求解？直接求解？（并不一定可解，线性回归可以当做是一个特例） 常规套路：机器学习的套路就是交给机器一堆数据，然后告诉它什么样的学习方式是对的（目标函数），然后让它朝着这个方向去做 如何优化：一口吃不成胖子，我们要静悄悄的一步步的完成迭代（每次优化一点点，累积起来就是个大成绩了） ...
2019-02-25 11:31:22
165
原创 线性回归
引例： 数据：工资和年龄（2个特征） 目标：预测银行会贷款给我多少钱（标签） 考虑：工资和年龄都会影响最终银行的结果，那么它们各自有多大的影响呢？（参数）回归：通过你的数据最终预测出一个值（分类：最终的到的是一个类别。比如说银行借还是不借你贷款）===》对于2维数据，就是找到一条最好的线对数据进行拟合 假设1是年龄的参数，2是工资的参数拟合的平面：h(x)...
2019-02-25 11:10:51
275
1
原创 pandas随记
import pandasfood_info=pandas.read_csv(''food_info.csv') #读入csv文件 字符型：bojectprint(help(pandas.read_csv))food_info.head([length]) #把读入的信息前几行显示出来food_info.tail([length]) #显示尾几行print(f...
2019-02-25 09:50:19
148
原创 pandas学习
pandas：开源BSD许可的python库，Python Pandas的官方网站是： http://pandas.pydata.org/使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。Pandas：Panel Data - 多维数据的计量经济学在pandas之前，python主要用于数据迁移和准备，对数据分析的贡献更小，使用pandas可以完成数据处理和分析的五个典型步骤，而不管数...
2019-02-25 09:21:32
275
原创 numpy随机数的产生
1.rand(d0,d1,...,dn) 产生均匀分布的随机数，dn为第n维数据的维度>>> import numpy as np>>> np.random.rand(3,2) #产生3行2列均匀分布的随机数组array([[0.03530134, 0.14650273], [0.53411719, 0.94196791], ...
2019-02-25 09:14:41
1401
原创 魔法方法
什么是魔法方法：1.魔法总是被双划线包围，例如__init__()2.魔法方法是面向对象的python的一切3.魔法方法总能够在适当的时候被调用__init__(self[, ...])：此方法的返回值一定是None，不能是其他事实上，这个__init__()并不是实例化对象时第一个被调用的魔法方法，__new__(cls[, ...])才是在一个对象实例化的时候所调用的第一个...
2018-09-19 17:16:10
611
原创 迭代器，生成器与装饰器
迭代：类似于循环，每一次重复的过程被称为一次迭代的过程，而每一次迭代得到的结果会被用来作为下一次迭代的初始值，提供迭代方法的容器称为迭代器，通常接触的迭代器有序列（列表、元组、字符串），还有字典也是迭代器，都支持迭代的操作。关于迭代，python提供了两个BIF：iter(), next()对一个容器对象调用iter()就得到它的迭代器，调用next()迭代器就会返回下一个值，如...
2018-09-18 21:09:59
238
原创 模块
模块导入：import mathfrom math import sqrtimport math as shuxueprint(math.sqrt(2))print(sqrt(2))print(shuxue.sqrt(2)) >>> import sys >>> sys.path #查看当前python的搜索路径 >...
2018-09-18 20:12:17
164
原创 手工抛出异常的方法与自定义异常
1.raise语句抛出异常2.aseert语句3.自定义异常def testRaise(): for i in range(5): if i==2: raise NameError #手工抛出异常 #print('hello') print(i) print('end.......')testRaise()注意：手工抛出的异常如果不捕获，同样会中断程...
2018-09-18 17:41:12
815
原创 异常捕获
def testTry(index,flag=False): stulst=["John","Jenny","Tom"] if flag: try: astu=stulst[index] except IndexError: print("IndexError") return 'Try Test Finished!' else: astu=stulst[ind...
2018-09-18 17:07:00
189
原创 类的继承
class Ant: def __init__(self,x=0,y=0,color='black'): self.x=x self.y=y self.color=color def crawl(self,x,y): self.x=x self.y=y print('爬行') self.info()...
2018-09-17 21:26:36
156
原创 静态方法和类方法的定义
class DemoMthd: def __init__(self,x=0): self.x=x @staticmethod #静态方法装饰器 def static_mthd(): print('调用了静态方法！') #print(self.x) #在静态方法中不是使用实例属性 @classmethod #类方法装饰器 def class_mthd(cls)...
2018-09-17 20:27:35
1105
原创 创建一个类
def coord_chng(x,y): return (abs(x),abs(y))class Ant: def __init__(self,x=0,y=0): self.x=x self.y=y self.disp_point() def move(self,x,y): x,y=coord_chng(x,y) self.edit_point(x,y) self...
2018-09-17 19:44:54
280
原创 类的实例化参数问题
class DemoInit: def __init__(self,x,y=0): self.x=x self.y=y def mycal(self): return self.x+self.ydia=DemoInit(3)print('调用mycal方法的结果1：')print(dia.mycal())dib=DemoInit(3,7)print('调用my...
2018-09-17 19:29:20
703
原创 python整数与浮点数
>>>23 #十进制整数23>>>0b1011 #二进制整数写法11>>>0x10 #十六进制16>>>0o12 #八进制10
2018-09-17 08:52:53
747
原创 运算符
#None,True,False ,非：not；或：or；与：and#Python中比较运算运行同时进行与两个值进行比较，即：>>>x=3>>>1<x<3False>>>1 in (1,2)True>>>a=1>>>b=1>>
2018-09-17 08:52:28
112
原创 函数
>>> def hello():... print('python!')...>>> def tpl_sum(T): # T没有类型... result=0... for i in T:... result +=i... return result...>>>>>> de...
2018-09-17 08:52:03
139
原创 序列
>>> a=[0,1,2,3]>>> a[0:2][0, 1]>>> all(a)False>>> all([1,2])True>>> any([2,0,0])True>>> sum([2,4,])6>>&a
2018-09-17 08:51:43
139
原创 迭代与列表推导
>>> a=[1,2,3]>>> for i, v in enumerate(a):... print(i,":",v)...0 : 11 : 22 : 3>>> b= (2,4,6)>>> for i,j in zip(a,b):... print(i,";",j)...
2018-09-17 08:51:20
177
原创 全局变量与匿名函数
>>> def myfun():... global a... a=0... a+=3... print('函数内a:',a)...>>> a='external'>>> print('全局作用域a：',a)全局作用域a： external>>> myfun()函数内a: 3>&g
2018-09-17 08:50:57
302
原创 字典
字典的创建>>> {}{}>>> dict(){}>>> {'a':2,'b':1}{'a': 2, 'b': 1}>>>字典元素的访问（通过键名）>>> {'a':2,'b':1}{'a': 2, 'b': 1}>>> adc
2018-09-14 11:33:49
136
原创 元组
创建元组（元组一旦创建后就不允许改变的）>>> ()()>>> tuple()()>>> (1,2,'a','9.8',9.8)(1, 2, 'a', '9.8', 9.8)>>>利用元组进行数据的交换操作>>> x=3>>> y
2018-09-14 11:21:56
124
原创 列表
创建列表>>> list()[]>>> [][]>>> [1,2,3][1, 2, 3]>>> [1,1.2,'a'][1, 1.2, 'a']>>> [1,2]+[3,4][1, 2, 3, 4]>>> [1,]*4[1, 1,
2018-09-14 11:11:48
119
原创 变量绑定
>>> a =2>>> b =2>>> a is bTrue>>> b=3>>> a is bFalse>>> A =3>>> b is ATrue>>>
2018-09-14 11:00:31
122
原创 字符串进阶
1.原始字符串 （在字符串的前面添加一个字符 r）>>>r'abc''abc'>>>'abc\\''abc\\'>>>r'aa\dg''aa\\dg'2.格式化字符串>>>print('%d + %d = %d' %(2,3,5))3.中文字符串>>> wd='
2018-09-14 10:36:08
177
原创 python数据类型转换
>>> int(2.1)2>>> int(2.9)2>>> int('23')23>>> str(23)'23'>>> str(23.4)'23.4'>>> float(23)23.0>>>
2018-09-14 10:18:18
205
原创 python字符串运算
>>>'ab'+'cd''abcd'>>>'ab'*4'abababab'>>>len('abcd')4>>>len('ab我们')4>>>'abcdef'.find('cd') #找子串，找不到返回-12>>>','.join('abc
2018-09-14 10:02:06
259
原创 python字符串 表示
>>>'ab''ab'>>>"ab"'ab'>>>'''ab... abc... ''''ab\nabc\n'>>>"""abc"""'abc'>>>"ab'c""ab
2018-09-14 09:52:06
227
原创 python的输出
>>>name='john'>>>print(name)john>>>print(3,name)3 john>>>print(3,name,sep=',')3,john>>>print(3,name,end='')3 john>>>prin
2018-09-14 09:34:54
283
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