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2019年3月1日

数据重塑图解—Pivot, Pivot-Table, Stack and Unstack

摘要: Pivot pivot函数用于创建一个新的派生表,该函数有三个参数:index, columns和values。你需要在原始表中指定这三个参数所对定的列名,接下来pivot函数会创建一个新的表格,其中行索引和列索引都是唯一标示值,表格中的数值由原始表中参数value对应的数据所表示。 其中 item 阅读全文

posted @ 2019-03-01 15:03 Frank_Allen 阅读(804) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年2月28日

Python argparse 用法总结

摘要: 使用argparse的四个基本步骤 创建 ArgumentParser() 对象 调用 add_argument() 方法添加参数 使用 parse_args() 解析添加的参数 add_argument() 方法 add_argument() 方法定义如何解析命令行参数: 每个参数解释如下: na 阅读全文

posted @ 2019-02-28 23:46 Frank_Allen 阅读(1053) 评论(0) 推荐(0) 编辑

JSON格式标准

摘要: JSON格式 json的基本类型有objects(dicts), arrays(lists), strings, numbers, booleans, and nulls(json中关键字)。在一个object中所有的key都要是字符串。 JSON对象 一个JSON对象,无非是括在大括号内的用逗号分 阅读全文

posted @ 2019-02-28 21:34 Frank_Allen 阅读(7537) 评论(0) 推荐(1) 编辑

自定义IPython提示符

摘要: 首先创建IPython的自定义配置文件 可以看到在HOME目录下: 多了两个配置文件 我们修改 文件, 在文件的最底部, 加入如下代码: 重新打开IPython, 实现效果如下: 在看了ipython的代码 时,发现它已经定义好了经典提示符的风格 。不需要我们再自定义实现了,直接在配置文件 里配置使 阅读全文

posted @ 2019-02-28 18:51 Frank_Allen 阅读(297) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年2月27日

TensorFlow写的神经网络不work的原因

摘要: 上述代码写后,trian loss 和 valid loss 一致都不怎么变化,好像神经网络完全没有在训练一样。这是因为每训练一次后,weight和bias都被重新初始化了。 阅读全文

posted @ 2019-02-27 21:43 Frank_Allen 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年2月26日

学习VAE的资料

摘要: "Intuitively Understanding Variational Autoencoders" "中文翻译" 阅读全文

posted @ 2019-02-26 14:53 Frank_Allen 阅读(190) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年2月20日

plt.plot() 无法使用参数ax

摘要: 问题参考 "TypeError: inner() got multiple values for keyword argument 'ax'" 这时因为ax不是plt.plot()的一个有效的参数。原因是plt.plot()会调用当前活跃的axes的plot方法,和plt.gca().plot()是 阅读全文

posted @ 2019-02-20 21:08 Frank_Allen 阅读(2073) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2019年2月19日

pip & conda 换源

摘要: conda换源方法具体参考 "清华大学镜像站Anaconda 镜像使用帮助" 方便复制 pip 换源方法具体参考 "清华大学镜像站 pypi 镜像使用帮助" 临时使用 注意, 不能少, 是 而不是 设为默认 升级 pip 到最新的版本 ( =10.0.0) 后进行配置: 或者修改配置文件:~/.co 阅读全文

posted @ 2019-02-19 22:46 Frank_Allen 阅读(1393) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Understand RNN with TensorFlow in 7 Steps

摘要: 待翻译 https://medium.com/@erikhallstrm/hello world rnn 83cd7105b767 阅读全文

posted @ 2019-02-19 22:27 Frank_Allen 阅读(106) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pandas mean 返回 inf

摘要: ```python In [12]: np.finfo(np.float16).max Out[12]: 65500.0 In [15]: df['a']=np.array([656]*100) In [16]: df['a'].sum() Out[16]: 65600 In [20]: df['a'] = df['a'].astype(np.float16) In [21]: df['a'... 阅读全文

posted @ 2019-02-19 21:23 Frank_Allen 阅读(1047) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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