python日记

已完成Python基础语法复习,接下来将深入学习深度学习平台和numpy库。实践中,通过机器学习竞赛和开源项目应用深度学习模型。同时,学习API使用,如GitHub和plotly绘图,面对非预期json数据结构时,探索处理策略。计划进一步提升API使用能力和参与深度学习项目,特别是在飞浆平台上的实践。

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深度学习规划

5.7
python基础语法复习完成。(测试除外)

后期需要做的:

  • [1 ] 了解深度学习平台
  • [2 ] 了解python计算科学库 numpy
  • [ 3] 学习深度学习的理论知识,掌握深度学习模型的原理、算法、优化方法等基本概念

上手动手实践,通过机器学习竞赛、开源项目等途径来实践所学的深度学习模型,并不断调整和优化

5.8

  1. 学习了API的基本概念和使用GitHub的API使用
  2. 使用ploty绘制地震散点图,熟练运用还需要查阅ploty库使用方法

5.9

  1. 学习了利用plotly.graph_objs中的Bar类和offline模块来绘制柱状图,它可以用html格式来为每一个坐标轴标签添加url链接,并定义文本工具提示。

  2. 练习了网页API的基本使用流程:1.使用requests模块get()函数处理url并赋值给r,并打印Status_code属性的状态码,检查是否为200。2.使用r.json()方法处理得到可读的json格式文本。3.对得到的字典进行目标数据提取并处理。

  3. 问题:在对json文件的字典数据进行提取时,存在字典并不满足我们预先设定索引模式该如何处理呢,除了剔除还有什么办法

    小结
    想要进一步提升使用API来访问分析信息的能力,还需了解更多关于url的的含义
    ,参阅API的文档页面。通过一些项目实践来进一步学习。有了一定python基础后,后面要把精力放在关于深度学习方面的项目学习上完成针对学习飞浆上的一些项目。

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