摘要： 下午，看到堆栈的内容。于是上机实验了一番 >>> bds = '10+6/5-4*2' # 数学运算表达式 想用 findall 把运算符号提取出来 >>> import re >>> m = re.findall(r'[+-*/]', bds) # 习惯性地按加减乘除顺序排列：'[+-*/]' 可 阅读全文

摘要： kallan兄弟，你好。我前几天好像在matplotlib的示例中见过类似的例子，不过那个好像是三维的。看到你的问题后回去找了下，没找到。然后我想了下，这的问题本质就是在figure上显示文字。应该可以用text方法实现。没有你的数据，我只能模拟一下。比如：在下图中的曲线上显示数字，并根据数值调整不... 阅读全文

摘要： 一、装饰器无参数1.原函数无参数def wrap_in_tag_b(fn): # wrap_in_tag_b 是真正的装饰器 def wrapped(): return "" + fn() + "" return wrappeddef wrap_in_tag_i(fn): ... 阅读全文

摘要： 效果图：代码：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt'''调整 matplotlib 子图的大小'''x1 = np.linspace(0.0, 5.0)x2 = np.linspace(0.0, 2.0)y1 = np.cos(2 * n... 阅读全文

摘要： 这几天在看 sklearn 的文档，发现他的分类器有很多，这里做一些简略的记录。大致可以将这些分类器分成两类： 1）单一分类器，2）集成分类器一、单一分类器下面这个例子对一些单一分类器效果做了比较from sklearn.cross_validation import cross_val_score... 阅读全文

摘要： 凯利公式的模拟验证 场景：一个赌局，你跟庄家。你出 1 元，庄家出 0.96元。赌金数目可随之翻倍。 根据每次抛色子的结果的单双决定胜负。 胜者得到双方所下的赌金，计 1.96 元。 问题：如何下注才能做到，风险最小，盈利最大呢？ 答案：凯利公式。 凯利公式的作用： 根据赔率与胜率，得出你每次的资金 阅读全文

摘要： 这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换导入numpy>>> import numpy as np一、随便玩玩生成一个浮点数组>>> a = np.random.random(4)看看信息>>> aarray([ 0.0945377 , 0.52199916, 0.62490646, 0.... 阅读全文

摘要： 一、特点：0.无监督的神经网络1.基于梯度下降2.固定学习速率3.离线学习（批量学习）4.隐藏层数目范围：[1, +∞)4.可以选择激活函数类型5.numpy的矩阵运算（黑科技）6.友好的 API （高仿sklearn, 没办法，太好用了 ^_^!!!）7.测试用到了sklearn库的dataset... 阅读全文

摘要： 用numpy可以灵活定义神经网络结构，还可以应用numpy强大的矩阵运算功能！一、用法1）. 定义一个三层神经网络：'''示例一'''nn = NeuralNetworks([3,4,2]) # 定义神经网络nn.fit(X,y) # 拟合print(nn.predict(X)) #预测说明： 输... 阅读全文

摘要： import urllib.requestimport requestsfrom io import StringIOimport numpy as npimport pandas as pd'''下载网络文件，并导入CSV文件作为numpy的矩阵'''# 网络数据文件地址url = "http:/... 阅读全文