摘要: sklearn 机器学习的工具箱 sklearn功能模块 分类: 识别某个对象属于哪个类别 垃圾邮件监测, 图像识别 回归: 预测与对象相关联的连续值属性 >股价 聚类: 将相似对象自动分组 >客户细分, 分组实验结果 降维: 减少要考虑的随机变量的数量 >可视化 模型选择: 比较, 验证, 选择参 阅读全文
posted @ 2019-08-25 14:40 draven123 阅读(463) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 线性代数 numpy.linalg模块包含线性代数的函数, 可以求逆矩阵,求特征值,解线性方程组及求行列式 计算逆矩阵 Key_Function np.linalg.inv函数, 求出给定矩阵的逆矩阵 np.mat函数, 创建矩阵 Code 求解线性方程组 矩阵可以对向量进行线性变换 Key_Fun 阅读全文
posted @ 2019-08-25 02:37 draven123 阅读(1056) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 安装gcc sudo apt updatesudo apt install build-essentialgcc --version gcc的常用命令 gcc -c gcc -o gcc -o program program.c -L. -lfoo // -L.表示在当前目录下查找函数库 ar cr 阅读全文
posted @ 2019-08-25 01:48 draven123 阅读(208) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 位操作函数和比较函数 位操作函数可以在整数或整数数组的位上进行操作 Key_Function xor操作符, 当两个操作数的符号不一致时, 结果为负数 位操作符: ^ 对应bitwise_xor函数, 当两个元素的正负号不一致时, 返回是负数的那个数字 & 对二进制字节进行AND操作, 只有都是1的 阅读全文
posted @ 2019-08-24 00:57 draven123 阅读(552) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 锯齿波和三角波 三角波是对锯齿波取绝对值得到的 锯齿波的无穷级数展开: Code 阅读全文
posted @ 2019-08-24 00:25 draven123 阅读(1999) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 绘制方波 方波可以近似表示为多个正弦波的叠加 任意一个方波信号都可以用无穷傅里叶级数来表示 # 傅里叶级数是以正弦函数和余弦函数为基函数的无穷级数 Code 方波的无穷级数表示 欧拉公式 第一步: 以上为省略余项的麦克劳林公式 第二步: 在的展开式中把x换成±ix 第三步: 中将x = π, 得出 阅读全文
posted @ 2019-08-24 00:16 draven123 阅读(3528) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 利萨茹曲线 参数方程定义: Key_Function np.sin函数, 生成sin正弦函数 Code import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = 8 b = 9 t = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201) 阅读全文
posted @ 2019-08-23 22:57 draven123 阅读(477) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 斐波那契数列的两种方法 Key_Function np.matrix函数, 创建矩阵 rint函数, 对浮点数取整, 但不改变浮点数类型 Code 斐波那契数列的通项公式 通项公式 斐波那契数列与黄金分割率 斐波那契数列,这样一个完全是自然数的数列,通项公式却是用无理数来表达的。而且当n趋向于无穷大 阅读全文
posted @ 2019-08-23 00:22 draven123 阅读(695) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 除法 Key_Function np.divide方法, 返回带小数位的结果 np.true_divide方法, 返回带小数位的结果 np.floor_divide方法, 返回只有整数位的结果 / 运算符, 返回带小数位的结果 // 运算符, 返回只有整数位的结果 模运算 模运算就是取余数 Key_ 阅读全文
posted @ 2019-08-23 00:01 draven123 阅读(337) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 矩阵 Numpy中矩阵是ndarray的子类, 矩阵是二维的 Key_Function 1. 将字符串转为矩阵, 矩阵的行与行之间用分号隔开, 行间元素用空格隔开 2. 将Numpy的数组(如np.arange(9))转成矩阵 T属性: 获得矩阵的转置 I属性: 获得矩阵的逆矩阵 Code 从已有的 阅读全文
posted @ 2019-08-22 23:20 draven123 阅读(311) 评论(0) 推荐(0) 编辑