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原创 Python数据分析与展示-第四讲

Pandas数据特征分析series类型：DataFrame类型：重新索引：.reindex(index=None,columns=None,...)的参数Pandas库的数据类型运算自动补齐，缺项补NaNfill_value参数替代NaN，替代后参与运算不同维度间为广播运算，一维Series默认在轴1参与运算使用运算方法可以令一维Series参与轴0运算...

2022-02-18 21:55:52 249

Matplotlib库Matliotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库。Matliotlib库的效果见：http://matplotlib.org/gallery.htmlMatplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发。导入方式如下：import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(x,y)只有一个输出列表或数组是，参数被当作Y轴，X轴以索引自动生成。当有两个以上参数时，按照X轴和Y轴顺序绘制数据点。p.

2022-02-18 16:11:37 292

原创 Python数据分析与展示-第二讲

CSV（Comma-Separated Value,逗号分隔值）是一种常见的文件格式，用来存储批量数据。savetxt()保存文件loadtxt()读取文件CSV文件的局限性CSV只能有效存储一维和二维数组。np.savetxt()、np.loadtxt()只能有效存取一维和二维数组。多维数据的存取tofile()存储多维数据fromfile()函数读取多维数据注意：该方法需要读取时知道存入文件时数组的维度和元素类型。a.tofile()和np....

2022-02-16 20:42:32 286

原创 Python数据分析与展示-第一讲

一维数据：一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织。列表和数组区别：列表：数据类型可以不同数组：数据类型相同NumpyMumpy的引用import numpy as npnumpy底层实现是c语言ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成：实际的数据描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）数组的索引和切片...

2022-02-15 22:00:04 687

原创 Python面向对象的编程思想（七）：考核

1、成功运行学员管理系统案例2、将学员管理系统案例中，原本存入DAT的数据，存入mysql数据库，而且可以根据指令调出mysql数据库数据展示。3、修改保存数据的函数，让其自动每秒保存数据到mysql数据库中。（使用线程）...

2022-01-16 15:38:37 896

原创 Python面向对象的编程思想（六）：数据库

Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。fetchone(): 该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象fetchall(): 接收全部的返回结果行.rowcount: 这是一个只读属性，并返回执行execute()方法后影响的行数。作业：使用pymysql将自己的姓名、年级专业、以及学号存入表中,并且使用自己的名字条件查询，获取所有信息，打印出来，截图方式提交# 使用pymysql将自己的姓名、年级专业、以

2022-01-13 15:56:48 483

原创 Python面向对象的编程思想（五）：定时器

python定时器：class threading.Timer(interval, function, args=[], kwargs={})创建一个timer，在interval秒过去之后，它将以参数args和关键字参数kwargs运行function 。在实际应用中，我们经常需要使用定时器去触发一些事件。Python中通过线程实现定时器timer,其使用非常简单。作业1：使用定时器实现当前时间每秒循环输出一次# 使用定时器实现当前时间每秒循环输出一次#创建一个定时器from

2022-01-11 21:51:44 1109 1

原创 Python面向对象的编程思想（四）：信号量、事件功能操作

（1）什么是信号量、条件变量、事件信号量是由操作系统管理的一种抽象数据类型，用于在多线程中同步对共享资源的使用。本质上说，信号量是一个内部数据，用于标明当前的共享资源可以有多少并发读取。也可以简单的理解为，信号量是多把锁，同时允许多个线程来更改数据，而Python信号量与互斥锁的关系，信号量的一个特殊用法是互斥量。互斥量是初始值为 1 的信号量，可以实现数据、资源的互斥访问。当线程在系统中运行时，线程的调度具有一定的透明性，通常程序无法准确控制线程的轮换执行，如果有需要，Python 可通过线程通信

2022-01-10 10:07:06 342

原创 Python面向对象的编程思想（三）：多线程

多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度程序的运行速度可能加快在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必

2022-01-08 18:30:43 467

原创 Python面向对象的编程思想（二）：类的方法重写、property、运算符重载

1.super关键词的详细讲解使用super()函数是用于调用父类(超类)的一个方法。super()是用来解决多重继承问题的，直接用类名调用父类方法在使用单继承的时候没问题，但是如果使用多继承，会涉及到查找顺序（MRO）、重复调用（钻石继承）等种种问题。# 定义父类class father(): def func1(self): print("这是父类啊")# 定义子类继承父类class son(father): def func2(self):..

2022-01-06 16:40:04 629 1

原创 Python面向对象的编程思想（一）：封装继承多态

类(Class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。方法：类中定义的函数。类变量：类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。数据成员：类变量或者实例变量用于处理类及其实例对象的相关的数据。方法重写：如果从父类继承的方法不能满足子类的需求，可以对其进行改写，这个过程叫方法的覆盖（override），也称为方法的重写。局部变量：定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类.

2022-01-04 15:19:53 201

原创深度学习算法4-CNN原理讲解

1.卷积神经网络卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层。用途：检测任务、分类与检索、超分辨率重构、医学任务、无人驾驶等2.首先要把图像分割成每个小区域，目的是对于不同区域我得到特征它是不一样的，然后接下来我要选择一种计算的方法，对于每一个小区计算，它应该的特征值是等于多少的。三个通道都需要进行...

2021-08-30 20:28:29 697

原创深度学习算法3-BP神经网络

一、BP神经网络的概念BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。故BP神经网络的完整流程如下：重点代码：# 前向运算

2021-08-28 21:57:40 1668

原创深度学习算法2-SVM的原理

1.SVM概述在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。其具有以下特征： (1)SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般只能获得局部最优解。 (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和...

2021-08-25 22:20:28 2435

原创深度学习算法-KNN聚类的原理和实现

K近邻算法：给定一个训练数据集，对新的的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该实例分为这个类。K值选择、距离度量、以及分类决策(一般多数表决)为K近邻算法的三个基本要素。K值选择:从上图中我们可以看到，图中的有两个类型的样本数据，一类是蓝色的正方形，另一类是红色的三角形。而那个绿色的圆形是我们待分类的数据。如果K=3，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形，这3个点投票，于是绿色的这个待分类点属于红色的三角形。如果K=5

2021-08-24 22:08:11 380

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