随笔分类 - python
摘要：1.启用环境并打开项目 s1:打开anaconda,进入到anaconda prompt命令窗口； s2:(我的代码是pytorch,所以我的环境也是pytorch) a.激活环境：conda activate pytorch(环境名) b.跳转路径：cd C:\Users\yuan\Desktop
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摘要：python的异常处理机制： 这些异常可能会存储在文件里 pycharm开发环境的调试：
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摘要：绝对路径：绝对路径是从根目录出发的路径，路径中的每个文件之间用斜杠进行分隔 相对路径：从一个参考位置出发，表示从这个位置看，其他文件处于什么路径，用相对路径时，用·表示文件当前所在的目录，用..表示更上一层的父目录，如果继续沿着父目录的方向进行攀爬，则表示为：../.. 表示当前节点所属目录的父目录
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摘要：用例:numpy.divide(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting=‘same_kind’, order=‘K’, dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc ‘true_divide
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摘要：np.argwhere( a ) Find the indices of array elements that are non-zero, grouped by element. 返回非0的数组元组的索引，其中a是要索引数组的条件。
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摘要：1.np.logical_and (逻辑与) 2.np.logical_or (逻辑或) 3.np.logical_not (逻辑非)
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摘要：np.newaxisnp.newaxis 的功能是增加新的维度，但是要注意 np.newaxis 放的位置不同，产生的矩阵形状也不同。通常按照如下规则：np.newaxis 放在哪个位置，就会给哪个位置增加维度x[:, np.newaxis] ，放在后面，会给列上增加维度x[np.newaxis,
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摘要：np.repeat用于将numpy数组重复 一维数组重复三次 import numpy as np # 随机生成[0,5)之间的数，形状为(1,4),将此数组重复3次 pop = np.random.randint(0, 5, size=(1, 4)).repeat(3, axis=0) print
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摘要：这个函数和之前的区别在于，这个只能创建方阵，也就是N=M 函数的原型：np.identity(n,dtype=None) 参数：n，int型表示的是输出的矩阵的行数和列数都是n dtype：表示的是输出的类型，默认是float 返回的是nxn的主对角线为1，其余地方为0的数组 #有点像单位矩阵 案例
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摘要：函数原型： numpy.random.uniform(low,high,size) 功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high. 参数介绍: low: 采样下界，float类型，默认值为0； high: 采样上界，float类型，默认值为1
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摘要：numpy.asarray(a, dtype=None, order=None)一、作用： 将输入转换为数组参数： a：输入数据，可以转换为数组的任何形式。这包括列表，元组列表，元组，元组，列表元组和ndarray。 dtype:默认情况下，从输入数据中推断出数据类型 order:是使用行优先（C风
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摘要：又碰到不会的函数了 好吧，这个函数比较重要（难且常用） np.random.normal()是一个随机产生正态分布数值的函数，该函数要满足函数内参数的约束，normal这里是正态的意思。我在看孪生网络的时候看到这样的一个例子：numpy.random.normal(loc=0,scale=1e-2,
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摘要：函数的作用是，返回一个随机整型数，其范围为[low, high)。如果没有写参数high的值，则返回[0,low)的值。 从random可以看出是产生随机数，randint可以看出是产生随机整数（int） 参数如下： low: int 表示生成的数值大于等于low。 （hign = None时，生成
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摘要：import matplotlib as plt #matlab语法 plt.figure(figsize=(9,3)) #表示图表的长度为9，高度为3 #在2行1列位置，画第一个图 plt.subplot(211) plt.bar(seasons.stock1) #2行1列，画第二个图 plt.s
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摘要：一、numpy是什么： 将所有的数据通过numpy表示成数组的形式，也就是将他们进行向量化 因为numpy对数据所有的运算都是基于数组的，因此在运算之前需要将 数据表示成数组的形式 导入：import numpy as np 创建数组：np.array([1,2,3,4,5]) 创建全0的数组：np
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摘要：自己创建的模块必须命名为 .py 在模块里创建方法 然后使用 from x import xx 就可以将模块里的方法当正常方法使用了
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摘要：三种调用方式： 1) import 模块名； 2) import 模块名 as 别名（注意在命名的时候不要使用符号） 3) from 模块名 import 函数名
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摘要：class BookStore: def __init__(self,bookname,bookcount): self.bookname = bookname self.bookcount = bookcount def shell(self): self.bookcount -= 1 print
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摘要：1. 类的定义 类的定义使用的是class关键字，语法结构如下： 1 2 3 class Name: '''类文档''' content Name为我们要创建的类的名字，注意我们在使用的时候尽量采用大写的方式，如果采用两个单词命名，两个单词的首字母都采用大写的方式。 类文档为我们写入的帮助我们理解这
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