随笔分类 - Python
摘要：背景：采用若干种办法无法在原环境安装Jupyter Notebook，寻求更简便的安装办法，于是尝试Anaconda 按默认步骤安装Anaconda后各指令状况如下所示： D:\2022_2_22_py>py --version Python 3.9.7 D:\2022_2_22_py>python
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摘要：问题描述 操作环境win10，pthon以及pip版本如下 D:>py --version Python 3.8.0 D:>py -m pip --version pip 22.0.3 from ... (python 3.8) 升级pip之后（变成了如上版本）尝试pip install noteb
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摘要：离散型hopfield神经网络。参考自http://web.cs.ucla.edu/~rosen/161/notes/hopfield.html实现的草稿版本：
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摘要：SOM（自组织映射神经网络）是一种可以根据输入对象的特征自动进行分类（聚类）的神经网络。向该网络输入任意维度的向量都会得到一个二维图像， 不同特征的输入会被映射到二维图像的不同地方（所以SOM也可以用来降维）。它有两种学习规则：Winner-Take-All和Kohonen学习算法，后者在前者的基础
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摘要：代码编辑&解释工具：Jupyter Notebook 快速入门 形象说明BP神经网络的用法（图片来自推特）： Bpnn类最主要的三个方法： 所有代码如下（需要导入numpy模块）：
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摘要：10 Minutes to pandas 引 代码
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摘要：10 Minutes to pandas Concat Join 类似 sql 里的 join （联表） Merge
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摘要：10 Minutes to pandas / / /
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摘要：10 Minutes to pandas
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摘要：10 Minutes to pandas
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摘要：感觉很详细：数据分析：pandas 基础
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摘要：Document of Dictionaries 10 Minutes to pandas tutorialspoint Series 和 DataFrame 的创建
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摘要：将数据可视化有许多选择： 选择什么样的表现方式通常取决于： 1、Labels 2、Ticks 3、Sizes 之所以把 pop 换成 np_pop 是因为 np_pop 可以方便的整体数学运算， list 不具备这样的性质。 5、Colors c 设置颜色， alpha 设置透明度。 6、定制化补充
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摘要：1、Build a histogram 2、Bins 3、Compare
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摘要：源：DataCamp 气泡的大小表示人口的多少，横坐标表示人均GDP（美元），纵坐标表示预期寿命。-- 作者：Hans Rosling Python 中有许许多多用于可视化的包，而 matplotlib 是它们的源头。 我们需要用到的是它的子包 pyplot ，通常它被简写成 plt 导入 1、Li
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摘要：数据分析的基本步骤： 1、numpy 自带生成数据的函数 2、numpy 具有各种统计学函数 / / 3、numpy 貌似不可以做数据可视化······ 可视化是从数据中获取灵感、直觉的一种途经！
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摘要：文档地址：np.array() 1、<class 'numpy.ndarray'> ndarray 表示 n 维度（n D）数组 （= n 行数组）。 2、打印 array 结构 —— np_array.shape 3、Subsetting 2D Arrays 的两种方式 不管是 arr[1][2]
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摘要：原始的 Python list 虽然很好用，但是不具备能够“整体”进行数学运算的性质，并且速度也不够快（按照视频上的说法），而 Numpy.array 恰好可以弥补这些缺陷。 初步应用就是“整体数学运算”和“subset（取子集、随机访问）”。 1、如何构造一个 Numpy array 2、利用 N
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摘要：datacamp + 日常收集 How to install Package pip3 & What is difference between pip and pip3? Import Package Selective import Different ways of importing How
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摘要：源：DataCamp datacamp 的 DAILY PRACTICE + 日常收集。 Methods String Methods List Methods 缺一 Methods You can think of methods as functions that "belong to" Pyt
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