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RSS订阅转载 python 函数
函数默认值的问题 默认值是在函数定义的时候赋值一次def spam(a, b=None): if b is None: b = []测试某个默认值是否有值传递进来_no_value = object()def spam(a, b=_no_value): if b is _no_value: print('No b value supplied
2017-10-20 11:12:45
234
原创 python 机器学习的用法
pipeline的用法 models = [Pipeline([ ('poly', PolynomialFeatures()), ('linear', LinearRegression(fit_intercept=False))]), Pipeline([ ('poly', PolynomialFeatures()),
2017-06-15 16:48:04
411
转载 matplotlib 配色
cnames = { ‘aliceblue’: ‘#F0F8FF’, ‘antiquewhite’: ‘#FAEBD7’, ‘aqua’: ‘#00FFFF’, ‘aquamarine’: ‘#7FFFD4’, ‘azure’: ‘#F0FFFF’, ‘beige’:
2017-06-14 15:20:51
2065
原创 numpy 使用技巧
获取数组间数据之差np.ptp([0,1,2,3])在控制台输出过程中，默认小数会以科学计数法的形式输出，若不需要，则可以用以下代码 可详见这里写链接内容np.set_printoptions(suppress=True)
2017-05-18 10:05:20
3827
原创 Panadas 使用小技巧
展示指定宽度 pd.set_option('display.width', 200)读入文件pd.read_csv('iris.data', header=None)类别转化为数字pd.Categorical(data[u'类型']).codes
2017-05-11 16:22:49
1001
原创 matplotlib 作图基本配置
控制输出中文字体mpl.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'控制坐标轴允许出现负号mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False控制背景颜色是白色，图片大小 plt.figure(figsize=(10, 10), facecolor='w')
2017-05-03 16:00:21
597
原创 关于numpy stack,hstack,vstack
stack针对维度相同的矩阵test_1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])test_2 = np.array([[11, 12, 13], [14, 15, 16]])# 0,1,2分别代表所有，行合并，列合并print(np.stack((test_1, test_2), axis=2))print(np.stack((test_1, test_2),
2017-05-03 15:55:58
2599
原创 单纯的数据类型
若一个类的存在只是为了记录某种数据结构，那么有两种方法1. 利用slots方法定义了slots以后，用户只能使用slots中定义的属性class Date: __slots__ = ['year', 'month', 'day'] def __int__(self, year, month, day): self.year = year self.mon
2017-04-17 16:06:50
375
原创 关于python函数闭包问题
def make_handler(sequence): def handler(result): nonlocal sequence sequence += 1 print('[{seq} Got: {result}]'.format(seq=sequence, result=result)) return handlerif __na
2017-04-13 19:35:11
270
翻译 python 匿名函数捕获变量值的问题
需要注意以下两类代码的功能funcs = [lambda x: x+n for n in range(5)]for f in funcs: print(f(0))结果是4,4,4,4,4funcs = [lambda x，n=n: x+n for n in range(5)]for f in funcs: print(f(0))结果是0，1,2,3,4 原因在于lamb
2017-04-12 17:30:13
500
转载 python 深度遍历
class Node: def __init__(self, value): self._value = value self._children = [] def __repr__(self): return 'Node(!{r})'.format(r=self._value) def add_child(self, node):
2017-03-08 16:09:20
1560
转载 python 矩阵计算
import numpy as npimport numpy.linalgif __name__ == '__main__': m = np.matrix([[1, 2, 3], [5, 6, 7], [9, 10, 11]]) print(m) print(m.T) print(m.I) v = np.matrix([[2], [3], [4]])
2017-03-02 16:05:46
612
原创 python 浮点数的精确计算
在python 中浮点数的计算是会存在误差的，例如： a = 3.2 b = 2.1 print(a + b)此段代码的结果是5.300000000000001，这种计算结果对于金融领域等要求精确而言，是不能容许的。 因此可以利用Decimal进行计算from decimal import Decimal a = Decimal('3.2') b = Decimal('2.1')
2017-03-02 14:58:54
1217
转载 python 正则表达式匹配
import redef match_case(word): def replace(m): text_group = m.group() if text_group.isupper(): return word.upper() elif text_group.islower(): return
2017-02-28 10:05:47
383
转载 关于python形参问题
http://brionas.github.io/2014/03/25/Introduction-python-parameters-pass/ 此文章对于python的参数介绍比较全，值得参考
2017-02-20 16:44:16
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原创 selenium python iframe的切换
若是网页中存在iframe，此时是获取不到元素的，因此需要切换到iframe。对于selenium3，python的切换方式是:driver=webdriver.Chrome()driver.switch_to.frame(ifame_id)当然为了避免强制设置等待页面加载时间，可以写成如下形式：WebDriverWait(driver, 240).until(EC.f
2017-01-24 10:23:55
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原创 python基础知识汇总
Python 基础知识汇总1 python 中的结构模块都是用缩进进行表示（intented block）2 条件语句：（1） If:-else：（2） If:–elif: –else:（3） If:3 循环语句：（1） while(判断语句):（2） for:（3） break,continue控制循环语句的执行过程4 抛出异常：t
2015-07-14 14:08:43
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原创 Mini-batch gradient
Mini-batchgradient1 gradient descent又可以被称为steepest descent2 梯度下降算法误差曲线：一般的梯度下降算法误差曲线是椭圆形的，这样就会存在问题，例如，实际要跨的步子可 能很小，但是梯度算法求解出来的步子很大；实际要跨的步子可能很大，但是梯度下降算 法求解出来的步子很 小。所以
2015-07-09 19:59:22
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原创 神经网络中的softmax函数
Softmax function1 提出背景对于一般的神经网络而言，误差函数为,但是这样的误差函数是会存在问题的：（1） 对于互斥分类问题的概率求解问题，必须要保证,但是如果采用上述的误差函数，是没有办法保证的（2） 对于分类问题，实际的结果是1，但是预测的结果是0.0000001，即好比实际的结果在x轴方向的，但是预测的结果却是y轴方向。那么，在缩小误差的过程中，就需要相当长
2015-07-07 21:53:45
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原创 神经网络基础知识简介
神经网络简介1 几种常见的神经元（1） 线性神经元（2） 二进制神经元（3） 逻辑神经元（sigmoid 神经元）（4） 随机二进制神经元 与逻辑神经元的区别在于，逻辑神经元的结果是一个分类结果，但是随机二进制神经元的结果是属于某类的概率2 学习任务的分类（1） 监督学习(supervis
2015-07-07 21:52:36
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原创 神经网络中反向误差反馈
反向反馈1 提出背景：1.1简单的只包含输入层和输出层的神经网络不能模拟复杂模型1.2为了提高神经网络使用的广泛性，可以像感知器一样，增加大量的特征1.3 神经网络的中心问题：（1）怎样学习多层神经网络（包含隐藏层）的特征；（2）怎样学习隐藏层的权重2 与随机的改变权重相比：2.1随机的改变权重方式是一种reinforcement learning，其目标是为了实现最优值。
2015-07-05 19:06:46
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原创 神经网络线性神经元
线性神经元1 提出背景：感知器神经元是通过每次改变权重（weight），实现结果收敛。即使得currentweight 不断的接近generous feasible weight.但是这样的做法并不适合于复杂的神经网络，比如非凸函数的网络（两个好的解决方法的平均值并不是一个好的解决方法）。为了解决这个问题，提出一种新的方法，用实际的输出结果不断接近指定的结果的过程取代当前权重不断接近最
2015-07-05 18:58:23
1426
空空如也
python 中selenium的等待机制不起作用
2017-03-09
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