szj_huhu的博客

pdb 是 python 自带的一个包，为 python 程序提供了一种交互的源代码调试功能，主要特性包括设置断点、单步调试、进入函数调试、查看当前代码、查看栈片段、动态改变变量的值等。pdb 提供了一些常用的调试命令调试程序import tensorflow as tfimport numpy as npimport pdbdef add_layer(inputs,in_size,out_s

离散特征的编码分为两种情况：1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码[python] view plain copy import pandas

python2.7 升级 python3.4升级python2.7 - python 3 ubuntu 自带python2.7和python3，默认使用python2.7 首先删除系统默认python rm -rf /usr/bin/python 查看自己的python3版本 python3 3.4 让python 默认指向python3 ln -s /

NLTK在自然语言处理方面很方便，最近正好在学习tensorflow,利用neural network对文本分类完成上一篇博客中ubuntu14.04下python3安装tensorflow1.1的配置后，安装nltk安装nltk pip3 install nltk （为了后续实验方便，这里采用python3, pip3安装） 完成后import nltk 没有出现错误 python3

安装freetype-dev包sudo apt-get install libfreetype6-dev libxft-dev安装下载好的matplotlib2.02源文件python3 setup.py install安装成功后import matplotlib,没有出现问题，可是画图时出现 TypeError: Couldn’t find foreign struct converter fo

最近在使用matplotlib画图，最基本的内容散点中的markermarker description “.” point “,” pixel “o” circle “v” triangle_down “^” triangle_up “<” triangle_left “>” triangle_right “1” tri_down “2” tri_up “3” tri_lef

区分np.random.shuffle 和np.random.permutationa = np.arange(10) a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.random.shuffle(a)对a调整顺序并不产生新的数组 b = np.random.shuffle(a)

建立了一个python文件并命名为random.py，结果运行时报各种错误,一直以为是tensorflow环境问题或者numpy的问题 import numpy as np Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in File “/usr/lib/pyth

环境：numpy,pandas,python3在机器学习和深度学习的过程中，对于处理预测，回归问题，有时候变量是时间，需要进行合适的转换处理后才能进行学习分析，关于时间的变量如下所示，利用pandas和numpy对csv文件中时间进行处理。 date (UTC) Price 01/01/2015 0:00 48.1 01/01/2015 1

在机器学习和深度学习的过程中，对于处理预测，回归问题，有时候变量是时间，需要进行合适的转换处理后才能进行学习分析，关于时间的变量如下所示，利用pandas和numpy对csv文件中时间进行处理。 上一篇博客中datetime.datetime.toordinal()将日期转为数字，例如2017-12-12—》XXXXXX 利用time模块的time.mktime可以将时间转为数字例如2017-

Python中有许多方便的库可以用来进行数据处理，尤其是Numpy和Pandas,再搭配matplot画图专用模块，功能十分强大。CSV（Comma-Separated Values）格式的文件是指以纯文本形式存储的表格数据，这意味着不能简单的使用Excel表格工具进行处理，而且Excel表格处理的数据量十分有限，而使用Pandas来处理数据量巨大的CSV文件就容易的多了。我用到的是自己用其他硬件工