如何在NumPy中创建空数组/矩阵？python建立空的ndarray
摘要：在添加行的情况下，你最好的选择是创建一个与数据集最终一样大的数组，然后向它添加数据 row-by-row: >>> import numpy >>> a = numpy.zeros(shape=(5,2)) >>> a array([[ 0., 0.], [ 0., 0.], [ 0., 0.],
阅读全文
posted @
2021-09-28 10:14
一杯明月
阅读(3052)
推荐(0) 编辑
python更新平均值
摘要：def addToAverage(average, size, value): ''' The following function adds a number to an average. average is the current average, size is the current nu
阅读全文
posted @
2021-09-06 22:14
一杯明月
阅读(62)
推荐(0) 编辑
python打开文件，python写入文件，python关闭文件，python读文件，python清空文件内容
摘要：f = open('buffer.py','w+')#打开文件，如果没有该文件则新建文件 f.write(data)#写入文件 f.close()#关闭文件 file1 = open('/usr/share/openstack-dashboard/openstack_dashboard/dashbo
阅读全文
posted @
2021-09-06 19:04
一杯明月
阅读(193)
推荐(0) 编辑
python写txt-把矩阵数据写进txt文件
摘要：参考：https://blog.csdn.net/qq_38497266/article/details/88871197 dets = np.array([[1,2],[3,4]]) np.savetxt("E:\workspace\dets.txt", dets,fmt='%f',delimit
阅读全文
posted @
2021-09-06 12:05
一杯明月
阅读(2095)
推荐(0) 编辑
python计时
摘要：来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/110005305 2.使用time.clock() Python time clock() 函数以浮点数计算的秒数返回当前的CPU时间。用来衡量不同程序的耗时，比time.time()更有用。 这个需要注意，在不同的系统上含义不同。在
阅读全文
posted @
2021-09-06 10:13
一杯明月
阅读(4391)
推荐(0) 编辑
tf.layers.batch_normalization
摘要：来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82354021 Batch Normalization (BN) 的定义 批归一化就是让一组数据的均值变为0，标准差变为1. 给定 维向量 ，在每个特征上（即针对每一个维度而言）独立地减均值、除以标准差 深度学习中，以 batch 为
阅读全文
posted @
2021-08-06 22:03
一杯明月
阅读(1112)
推荐(0) 编辑
tf.layers.dense
摘要：https://stackoverflow.com/questions/45693020/is-tf-layers-dense-a-single-layer tf.layers.dense is only one layer with a amount of nodes. You can check
阅读全文
posted @
2021-08-06 21:29
一杯明月
阅读(556)
推荐(0) 编辑
前向计算
摘要：前向算法的作用是计算输入层结点对隐藏层结点的影响，也就是说，把网络正向的走一遍：输入层—->隐藏层—->输出层计算每个结点对其下一层结点的影响。 是一个简单的加权求和。 这里稍微说一下，偏置项和权重项的作用是类似的，不同之处在于权重项一般以乘法的形式体现，而偏置项以加法的形式体现。
阅读全文
posted @
2021-08-06 19:41
一杯明月
阅读(448)
推荐(0) 编辑
Iterables，Generators,Yield
摘要：https://stackoverflow.com/questions/231767/what-does-the-yield-keyword-do?page=1&tab=votes#tab-top To understand what yield does, you must understand
阅读全文
posted @
2021-08-04 19:41
一杯明月
阅读(37)
推荐(0) 编辑
Python之.all()和.any()函数
摘要：Python有很多很有用的内建函数，今天就讲all()和any()这两个函数：这两个函数的参数都是iterable，也就是为list或者tuple all(iterable)： >>> help(all) Help on built-in function all in module __built
阅读全文
posted @
2021-08-03 14:16
一杯明月
阅读(1261)
推荐(0) 编辑
Python位运算符>>和<<
摘要：1 Python位运算符有如下几种 &：按位与：两位都为1,结果为1,否则为0 |：按位或：只要有一位为1，结果就为1 ^：按位异或：两对应的二进位相异时，结果为1 ~： 按位取反,即把1变为0,把0变为1，相当于（-x-1） <<：左移动运算符：运算数的各二进位全部左移若干位，由 << 右边的数字
阅读全文
posted @
2021-07-31 23:09
一杯明月
阅读(3912)
推荐(0) 编辑
对python数组进行引用
摘要：假如a是一个python的二维数组，则引用第一行第二列的数值的方法是： a[0,1]
阅读全文
posted @
2021-07-19 16:35
一杯明月
阅读(581)
推荐(0) 编辑
python数组转列表
摘要：>>> import numpy as np >>> a = np.array([[1,2],[3,4]]) >>> b=a.tolist() >>> b [[1, 2], [3, 4]]
阅读全文
posted @
2021-07-18 11:59
一杯明月
阅读(363)
推荐(0) 编辑
python检查文件是否为空
摘要：import os os.path.getsize(fullpathhere) > 0 >>> import os >>> os.stat("file").st_size == 0 True
阅读全文
posted @
2021-07-16 09:56
一杯明月
阅读(400)
推荐(0) 编辑
python程序运行完毕发送邮件提醒
摘要：python 发送邮件需要使用 smtplib email 这两个官方库。 import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.header import Header 1、发送普通的邮件 实现步骤： 第一步：创建一个 SMT
阅读全文
posted @
2021-07-06 18:31
一杯明月
阅读(638)
推荐(0) 编辑
python在运行的时候暂停
摘要：在循环里面加上一个判断就行了，然后在print(pause")这一句打个断点，之后调试运行即可。 for i, data_label_filename in enumerate(data_label_files): print(data_label_filename) if data_label_f
阅读全文
posted @
2021-07-03 13:58
一杯明月
阅读(1078)
推荐(0) 编辑
Python xrange与range的区别返回的结果不一样
摘要：http://www.nowamagic.net/academy/detail/1302446 range 前面小节已经说明了，range([start,] stop[, step])，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。 比如： 1 >>> range(5) 2
阅读全文
posted @
2021-06-25 21:29
一杯明月
阅读(95)
推荐(0) 编辑
python查询数据类型
摘要：用type(...)函数。 例如： 输入是: data_label[1000,-1]输出是: 2.0输入是: type(data_label[1000,-1])输出是: : numpy.float64 输入是: a123=data_label[1000,-1]输入是: a123输出是: 2.0 输入
阅读全文
posted @
2021-06-24 15:13
一杯明月
阅读(625)
推荐(0) 编辑
python判断数组中是否有重复元素
摘要：判断len(set(nums))是否等于len(nums)就行了，但是有O(n)的空间复杂度。 li = [0, 1, 2, 3, 3, 4, 6, 4] #创建一个列表 a12=np.array(li) # 把列表转换成数组 set(a12) 输出是: {0, 1, 2, 3, 4, 6} len
阅读全文
posted @
2021-06-23 10:28
一杯明月
阅读(1770)
推荐(0) 编辑
python构建数组
摘要：来源：https://www.cnblogs.com/dylancao/p/10019528.html 一 直接定义法： 1.直接定义 matrix=[0,1,2,3] 2.间接定义 matrix=[0 for i in range(4)] print(matrix) 二 Numpy方法： Nump
阅读全文
posted @
2021-06-23 10:13
一杯明月
阅读(1011)
推荐(0) 编辑
