JackkwiN-优快云博客

原创【Python数据分析之pandas06】层次化索引

层次化索引 Pandas层次化索引将对象的索引分层，以便调用。s1 = pd.Series(range(1,11),index=[['a','a','a','b','b','b','c','c','d','d'],[1,2,3,1,2,3,1,2,2,3]])s1'''a 1 1 2 2 3 3b 1 4 2 5 ...

2018-03-19 17:20:48 570

原创【Python数据分析之pandas05】处理缺失化数据

首先，Python用.isnull的方法判断对象元素是否为NaN(缺失值)。s1 = pd.Series(['one','two',np.nan,'three'])s1.isnull()'''0 False1 False2 True3 Falsedtype: bool''' 之前提到了一种填充缺失值的方法是重新索引时修改其method属性，这...

2018-03-18 13:38:34 318

原创【Python数据分析之pandas04】数学方法

统计与汇总 pandas对象的统计基本与numpy的数学方法差不多，不过pandas数组都是基于没有缺失数据的情况下构建的，即当对象中存在NAN值的时候，NaN值将会被自动排除，除非整个切片或对象都是NaN。 pandas对象的sum方法：data = pd.DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]])...

2018-03-17 14:55:17 436

原创重归算法

既然决定在这条路上走过去，就不得不面对这座大山。今后尽量保证每天都做题，遇到不同类型的题目就放上来，也为自己今后考研面试或者工作面试提供些许帮助。第一天，上手一个简单的。给定一个序列，求其最长连续子序列的和。#include <stdio.h>#include <string.h>#include<iostream>using na...

2018-03-17 11:05:19 216

原创【Python数据分析之pandas03】数据结构的基本功能--2

算数运算和数据对齐 pandas一个强大的功能是，它可以对不同索引的对象进行算数运算。s1 = pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])s1'''a 1b 2c 3d 4dtype: int64'''s2 = pd.Series([4,78,32,89,61],index=['a','b','e',...

2018-03-16 18:04:50 246

原创【Python数据分析之pandas02】数据结构的基本功能--1

重新索引 Series和DataFrame在创建时可以对其index属性进行修改(DataFrame中index修改行属性)。创建后需要对index修改需要用到reindex方法。s1 = pd.Series([1,2,3],index=['c','a','b'])s1.reindex(['a','b','c'])'''结果：a 2b 3c 1dtype: ...

2018-03-15 19:30:46 242

原创【Python数据分析之pandas01】两个常用的数据结构

Series - series可以看做是一个定长的有序字典，与一维数组形式相同，区别是series的索引可以是任意数据类型。 - series本身拥有一个name属性，它的index也有自己的name属性（这条性质为下文中series传入DataFrame提供基础）。 - 传入：可以传入一维数组或字典。传入时，可以修改其索引。#导入数组a = np.array([1,2,3,4...

2018-03-15 08:48:53 301

原创【Python数据分析之Numpy03】线性代数

线性代数相关函数一下所列的函数都包含在numpy.linalg函数里 diag:返回对角线元素或将一维数组转化为方阵。np.diag([1,2,3,4,5])'''array([[1, 0, 0, 0, 0], [0, 2, 0, 0, 0], [0, 0, 3, 0, 0], [0, 0, 0, 4, 0], [0, 0,...

2018-03-12 19:02:10 172

原创【Python数据分析之Numpy02】利用数据进行数据处理

矢量化计算概念是：用数组表达式代替循环。例：计算点(x,y)到原点的长度。首先介绍一个函数，np.meshgrid(*x,*y)。这个函数接收两个数组*x,*y，对于这两个数组上的所有元素，进行一一对应，生成两个矩阵，两个矩阵相同位置上的元素就是点的x和y坐标。points = np.arange(-5,5,0.01,dtype=np.float64)xs,ys = np.mes...

2018-03-11 18:12:08 223

转载计算机专业要不要考研

这个问题困扰了我很久很久，所幸看到这篇文章。不能说茅塞顿开，但总算不至于在黑暗中苦苦摸索。特此转载，与和我有相同困扰的大学生们分享。你说：“他们都有很强的开发能力,只是不太喜欢读书,也只是希望混个学历对今后在岗位上晋升有好处”，我可以向你保证，你所说的人绝对不是开发能力很强的人。因为，1）高手不可能不喜欢读书；2）高手不可能想去混一个学历；3）高手不可能认为晋升是因为学历的原因。 ...

2018-03-11 16:37:50 6054

原创【Python数据分析工具之Numpy01】数组创建ndarray

创建数组 np.array(*list):以list创建一个数组list1 = [1,2,3,4,5]arr1 = np.array(list1)print(arr1)//输出结果：[1 2 3 4 5] np.empty(*shape):创建一个没有任何具体值的数组（但是数组里的值并不是0，而是一些未初始化的垃圾值）arr1 = np.empty((3,3))arr1''...

2018-03-09 21:09:34 308

原创【机器学习数学基础之概率论与统计05】多元随机向量及其分布

几种常见的分布联合分布联合分布很难描述清楚，智能给出概念。但是在相互独立的随机变量中，它们联合分布是它们各自分布的乘积。对于连续型随机变量，加上积分就可以了。边缘分布在二维情况下的直观解释：条件分布二维情况下的条件分布：实际上，贝叶斯公式可以由条件概率和全概率公式得出。由二维推广到多维的条件概率的链规则：贝叶...

2018-03-08 11:02:19 1026

原创【机器学习数学基础之概率论与统计04】非参数估计

非参数估计指不知道分布类型，对样本进行模型估计。一般只用在一维和二维。直方图估计具体概念详见课件：直方图与初高中所理解的直方图没什么不同，直方图估计...

2018-03-07 20:52:52 402

原创【机器学习数学基础之概率论与统计03】抽样分布

两个概念独立同分布样本：当X1,X2,...,Xn相互独立且具有相同的分布函数F的时候，称X1,X2,...,Xn为独立同分布样本，记为X1,X2,...,Xn ~ F. 抽样分布：X1,X2,...,Xn为独立同分布样本(IID)，其均值和方差为μ和σ²。那么对于这些样本有样本均值，即求平均值。因为每个Xi都是随机变量，所以样本均值也是随机变量，对样本均值进行分布描述，那么该分布...

2018-03-07 16:10:17 1385

原创【机器学习--线性回归01】线性回归模型

等了很久，终于进入机器学习环节了。开始前只想说一句话：数学一定一定要学好！！！没有学完概率的我今天开头真的是看的昏昏欲睡，就算是现在也只能大概理解其原理，等抓紧时间学完概率，再来好好咀嚼一下这部分内容。最后给自己一碗鸡汤：从菜鸟走向大神，这是道路。目标函数对于线性回归模型，它的目标函数一般包括两部分：损失函数和正则项。在回归...

2018-03-06 23:01:09 490

原创【机器学习数学基础之概率论02】随机变量的分布函数及单值

连续性随机变量的分布函数分布函数（CDF）：F(x)=P(X≤x) 概率密度（pdf）：p(a<x≤b)=∫(a,b)p(x)dx 两者关系：p(x)=F'(x) *连续性随机变量在某一点的概率均为0 *对于连续性随机变量的概率密度，可以简单理解为概率离散型随机变量的分布函数分布函数（CDF）：F(x)=P(X≤x) 概率质量...

2018-03-06 08:38:20 499

原创【机器学习数学基础之概率论01】贝叶斯公式

概率的三个公理 1.事件A的概率是一个非负实数：P(A)≥0。 2.合法命题（必然事件）的概率为1。 3.对两两不相交（互斥）事件，有。条件概率联合概率：P(A,B)=P(A|B)*P(B) 条件概率：P(A|B)=P(A,B)/P(B) *给定任意B，若P(B)>0，则P(·|B)也是一个概率，即满足概率的三个概率公理： 1...

2018-03-05 21:22:43 337

原创【机器学习数学基础之矩阵03】线性回归

线性回归（最小二乘法）一维模型：对于直角坐标系中一系列样本点（x,y），找到合适的a,b，使得f(x)=ax+b成立，并且f(x)～=y。实际上，线性回归的过程就是寻找a,b的过程，而判定最优解的方法就是寻找误差最小值，即：。arg min是机器学习术语，表示让arg成立的min的值。根据矩阵求导相关知识求出一维模型的解：。多维模型：对于一系列样本点（x，y）, 找到...

2018-03-05 08:53:44 383

原创【机器学习数学基础之矩阵02】矩阵求导

多元函数导数对于n维函数，y本身没有导数，但其对于每一个分量都有偏导，于是有如下定义：梯度向量：，其性质类似与一元函数的一阶导。 Hessian矩阵： *值得注意的是，因为偏导顺序不影响结果，所以Hessian矩阵是一个实对称矩阵。最速下降法最初看这个内容的时候迷迷糊糊的，但实际上很简单的一个东西。最速下降法在一元函数中是指沿着...

2018-03-04 22:29:29 3081

原创【机器学习数学基础--矩阵01】线性空间

范数定义：是一个描述线性空间的度量，可以理解为二维空间的长度。如||x1-x2||表示向量x1,x2之间的距离。 *Frobenius范数：机器学习常用范数。即：矩阵所有元素先取平方和，再开平方。特征分解特征值：满足公式：，其中 λ 为特征值，x为A的对应于λ的特征向量。特征分解：公式：，其中，P是A所有特征向量展开组成的矩阵。 ...

2018-02-27 15:42:56 603

原创【微信公众平台04】自定义菜单

首先自定义菜单需要获取access_token，由于access_token有效时间仅为两个小时，因此，我们需要将其封装成函数，为今后的开发省去麻烦。class wxcommon{ public static function getToken(){ $url="https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_cr...

2018-02-24 16:54:01 182

转载分享一篇激动人心的文章

看完这篇文章我只有一个感觉：在人工智能这条路上任重道远，未来等着我的是一篇光明和一片荆棘；我渴望这片荆棘，因为我向往着光明。分享这篇文章，希望那些和我一样渴望在未来人工智能领域闯出一片天地，但又对未来不知所错的人一个小小的引路。这篇文章或许称不上圣经，但绝不是鸡汤文。希望你我一同勉励。 AI 领域最最稀缺的人才——人工智能架构师...

2018-02-23 23:02:00 956

原创【Python全栈06】汉诺塔

首先补充两个没碰到过的函数。eval()和exec()函数作用： eval():将一个字符串当作代码来执行并返回执行结果。 exec():将一个字符串当作代码来执行但不返回执行结果。汉诺塔cnt = 0def hano(n,a,b,c,): global cnt if(n==1): cnt+=1 prin...

2018-02-23 22:52:48 162

原创【Python全栈05】函数与参数

前面忘了说了，由于我是在网易云课堂图灵学院上学Python的，很多内容都是借鉴上面讲义的，也借此帮图灵学院宣传一波，课程免费，学的又很系统，老师讲的很好！广告结束，开始正文。函数和参数两个我合起来写，以例子为主，Python的函数参数设置感觉比C++和Java好用多了。普通参数def func(name,age): print("我的名字是{0}\n我今年{1}岁了".fo...

2018-02-23 01:50:18 176

原创【微信公众平台03】自动回复

之前尝试开发的过程中，遇到了很多困难，究其原因，还是对代码原理不甚了解，也没学过php相关知识，于是打算回过头来，一步一步再浅析一下相关文件。 weixin.class文件主要作用是自动回复消息，我不是用上一篇推荐的SDK版本，可能现在用的这个版本更合我胃口，也更好理解，具体解析写在代码注释里吧。 <?phprequire 'weixin.config.php';$w...

2018-02-22 21:18:38 302

原创【Python全栈04】基本语法——循环

循环这里和c语言基本相同，直接做例子吧。一、打印空心矩形#打印空心矩形length = input("请输入矩形的长:")width = input("请输入矩形的宽:")length = int(length)width = int(width)for i in range(width): if i==0 or i==width-1: for j in ...

2018-02-22 18:38:33 257

原创【Python全栈03】基本语法——运算符

算数运算符加减乘除：+、-、*、/ *这里与其他语言基本相同，唯一值得一提的是Python3.x里的‘/’是传统数学意义上的除法（即有带小数）。取余：% 取整：// 幂运算：** *注意：Python没有++，--运算符！比较运算符等于、不等于：==,!=赋值运算符赋值：=，+=,-=，*=，/=......逻辑运算符 ...

2018-02-21 22:07:38 164

原创【微信公众平台02】云服务器搭建及url配置

其实如果真的要做微信公众号开发，那就得自己搭建一个服务器。但由于目前只在摸索阶段，用新浪云百度云就够了。下面我大致讲讲百度云的注册和购买。首先，登陆到百度云，点击应用引擎BAE(用这个就够了)。接下新人添加部署具体需要做什么我也忘了，不过应该都是些小事，反正只要找到添加部署这个按键就可以了。类型选php-5.5，代码版本我选的是svn，域名可以自己取. 最后付...

2018-02-21 11:56:43 3844

原创【微信公众平台开发01】微信测试号注册

因为最近开发一个小项目，需要用到微信开发知识，由于真的是一窍不通，走了很多弯路。有段时间真的是焦头烂额，项目进度也停滞不前。希望借这一系列的文章让自己重新梳理一下过程，顺便记录一下不会的东西。我直接开始说测试号是因——公众号认证实在是太太太太.......太麻烦了，还要钱，对于我这样的穷苦大学生来说实在是不划算。测试号的有效期是一年，足够我开发测试使用了。测试号的注册很简单，只要有...

2018-02-21 00:50:12 1028

原创【Python全栈02】基本语法--变量

一、变量命名规则 Python变量命名规则与其他语言基本相同，有如下几点： 1.变量命名可以包含数字，大小写字母，下划线或更多，但不推荐使用其他符号。 *数字不能作开头，如 4man 是不可以的。 2.不建议使用下划线开头的变量名，因为它们一般具有特殊含义。 *如 _age, __name，理论上可以，但不推荐。 ...

2018-02-20 22:05:32 164

原创【Python全栈01】基本语法-“Hello world”又来了！

本来想写一个环境配置章节的，但是深感能力不够，很可能误认子弟，于是给大家贴一个地址，方便大家学习。 http://www.cnblogs.com/zhouzhishuai/p/8401103.html 这个博客是我图灵学院周志帅老师开的，很适合对Python感兴趣的人学习，大家可以常去看看。除了这个博客上写的anaconda之外，大家还可以用Python官网的IDLE，...

2018-02-20 20:18:52 188

原创仅以此博客勉励自己

作为一个刚接触编程一年多的小白，相信这个博客应该是没有人光顾的。创建这个博客的目的呢，既希望能为自己未来就业做一些打算，也是鞭策自己不断改善。至少在这个思路整理的过程中，能更清楚地梳理学习内容或者项目，不至于学的乱糟糟的。当然，如果将来有幸能成为众多编程大佬的其中一个，也希望这些总结能帮助到那些和我一样曾在苦海中挣扎的人。我的文章类型并不固定，完全取决于自己目前的学习状况。...

2018-02-20 12:19:57 214

SalvatioN