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posted @ 2016-08-21 16:45 qqhfeng16 阅读(1002) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import numpy as np 第一步:原始值 X1 0.9 2.4 1.2 0.5 0.3 1.8 0.5 0.3 2.5 1.3 X2 1 2.6 1.7 0.7 0.7 1.4 0.6 0.6 2.6 1.1 第二步:计算平均值 =1.17,np.mean(x1)=1.170000000 阅读全文
posted @ 2016-08-18 21:51 qqhfeng16 阅读(655) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.urlopen()方法urllib.urlopen(url[, data[, proxies]]) :创建一个表示远程url的类文件对象,然后像本地文件一样操作这个类文件对象来获取远程数据。参数url表示远程数据的路径,一般是网址;参数data表示以post方式提交到url的数据(玩过web的人 阅读全文
posted @ 2016-08-18 21:02 qqhfeng16 阅读(17606) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、转置对于二维数组有用,对一位数组无效 2、理解特征值和特征向量的对应关系 阅读全文
posted @ 2016-08-18 00:13 qqhfeng16 阅读(2969) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 使用格式化(不推荐) 1 2 3 >>> a = "%.30f" % (1/3) >>> a '0.333333333333333314829616256247' 可以显示,但是不准确,后面的数字往往没有意义。 2. 高精度使用decimal模块,配合getcontext 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11... 阅读全文
posted @ 2016-08-17 23:43 qqhfeng16 阅读(3375) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、抽取全部图像的surf特征(每个图像的特征行不固定,但是列是固定的70) 2、将图像分为两组,一组训练,一组测试 3、将训练图像全部合并为一个大矩阵,并将矩阵聚簇为30个特征。 4、将每一个图像代入聚簇函数,推测每一个图像属于若干个分组(若不够30个分组,后面补1) 5、每个图像就表示为30个特 阅读全文
posted @ 2016-08-11 23:34 qqhfeng16 阅读(1757) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) a.shape Out[3]: (2, 2) b = np.array([[5, 6]]) b.shape Out[5]: (1, 2) np.concatenate((a, b)) Out[6]: 阅读全文
posted @ 2016-08-11 23:00 qqhfeng16 阅读(11334) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Aug 11 18:54:12 2016 @author: Administrator """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skl 阅读全文
posted @ 2016-08-11 20:51 qqhfeng16 阅读(560) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Shuffle arrays or sparse matrices in a consistent way This is a convenience alias to resample(*arrays, replace=False) to do random permutations of the 阅读全文
posted @ 2016-08-11 20:27 qqhfeng16 阅读(11263) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Aug 10 20:26:15 2016 @author: qqhfeng """ #模块1 VarianceThreshold 选择特征值 ''' Feature selector that removes all low-variance features. This feature selectio... 阅读全文
posted @ 2016-08-10 20:44 qqhfeng16 阅读(431) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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