skyecs的博客

普通的迭代对象所有数据都在内存中，如果数据海量的话将会非常耗内存；生成器函数被调用后，其函数体内的代码并不会立即执行，而是返回一个生成器。当返回的生成器调用成员方法时，相应的生成器函数中的代码才会执行迭代如果可以从一个对象中，逐个地获取元素，那么就说这个对象是可迭代的#列表是可迭代的，类似的还有字符串、文件等for i in [1, 2, 3, 4]: print(i)

csv文件默认的是以逗号为分隔符，但是经常混入中文逗号，这样在读取csv进行数据处理时，一定记得加上一个参数delimiter：pd.read_csv('D:/datasets/test.csv', sep='，')这里的逗号是中文逗号即可...

条形图能够很好的反映不同类别的多组数据的数据特征，在我的实验中也经常用来分析数据的分布，而且使用matplotlib.plt也非常简单，下面是一个简单的示例import matplotlib.pyplot as pltsize = 5x = np.arange(size)a = np.random.random(size)b = np.random.random(size)c = n...

python2安装graphviz模块    sudo pip install graphviz安装graphviz软件    sudo apt-get install graphviz安装pydot模块    sudo pip install pydot==1.1.0 #只能装1.1.0版本，因为最新版（截止2016.8最新版本号是1.2.x）中find_graphviz函数是deprecate...

使用set_printoptions设置输出的精度import numpy as npx=np.random.random(10)print(x)# [ 0.07837821 0.48002108 0.41274116 0.82993414 0.77610352 0.1023732# 0.51303098 0.4617183 0.33487207 0.71162095...

静态模型-离线训练易于构建和测试-使用批量训练和测试，对其进行迭代，直到达到良好效果仍然需要对输入进行监控模型容易过时动态模型-在线训练随着时间的推移不断为训练数据注入新的数据，定期更新同步版本使用渐进式验证，而不是批量训练和测试需要监控、模型回滚和数据隔离会根据变化作出相应调整，避免了过时问题学习谷歌机器学习速成...

谷歌开放了机器学习速成课，对于不能上外网而又求知若渴的同学，感谢量子位提供了以下链接来方便大家原地址：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/量子位：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247495096&idx=1&sn=...

当jupyter notebook出现SyntaxError: invalid syntax错误Traceback (most recent call last): File "/usr/local/bin/jupyter-notebook", line 7, in <module> from notebook.notebookapp import main File ...

网上matlab的图像处理资料非常丰富，python作为一个流行的脚本语言，也具备图像处理能力，其丰富的第三方库为科学计算提供了很大便利，在图像分析领域也有强大的openCV接口来支撑，下面是用python借鉴实现的几种常见的频率滤波器# coding=utf-8import cv2import numpy as np'''opencv 理想滤波、巴特沃兹滤波和高斯滤波的高通、低通滤波演示

# bytes object b = b'n02509815' # str object s = "example" # str to bytes编码 str.encode(s)#此时和b相等 # bytes to str解码 bytes.decode(b)#此时和s相等