摘要: 01PNC模块介绍及在无人车系统中处于什么位置 02预测任务 03车辆预测 卡尔曼滤波 多项式拟合 动力学推导 04行人预测 行人轨迹比较复杂 感知和预测结合 阅读全文
posted @ 2021-05-02 22:15 北极星! 阅读(127) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 03. Pandas数据结构 Series DataFrame 从DataFrame中查询出Series 1. Series Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(不同数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。 1.1 仅有数据列表即可产生最简单的Series 1.2 创建 阅读全文
posted @ 2021-05-02 18:25 北极星! 阅读(80) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python中dtype,type,astype的区别 type() dtype() astype() 函数名称用法 type 返回参数的数据类型 dtype 返回数组中元素的数据类型 astype 数据类型转换 type() #type用于获取数据类型 import numpy as np a=[ 阅读全文
posted @ 2021-05-02 18:10 北极星! 阅读(1037) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 02. Pandas读取数据 本代码演示: pandas读取纯文本文件 读取csv文件 读取txt文件 pandas读取xlsx格式excel文件 pandas读取mysql数据表 1、读取纯文本文件 1.1 读取CSV,使用默认的标题行、逗号分隔符 1.2 读取txt文件,自己指定分隔符、列名 2 阅读全文
posted @ 2021-05-02 16:50 北极星! 阅读(183) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2021-05-02 16:28 北极星! 阅读(117) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Numpy实现多项式曲线拟合 这里可以对比matlab中的拟合方式看看matlab拟合函数的三种方法,和第一种方式很像 问题定义:对于一堆数据点(x, y),能否只根据这些数据,找出一个函数,使得函数画出来的曲线和原始数据曲线尽量匹配? 多项式拟合问题:任何可微连续的函数,都可以用一个N次多项式来估 阅读全文
posted @ 2021-05-02 16:05 北极星! 阅读(1187) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 引入包 2. 实现矩阵分解 3. 从分量还原矩阵 阅读全文
posted @ 2021-05-02 15:00 北极星! 阅读(930) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Python 内置类属性 在python中内置类写类属性,即只要你新建了类,系统就会自动创建这些属性。下面就来讲解一下这些自带的属性。 >>> class Peopre(object): ... pass ... >>> dir(Peopre) ['__class__', '__delattr__' 阅读全文
posted @ 2021-05-02 14:21 北极星! 阅读(456) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Numpy求解线性方程组 对于Ax=b,已知A和b,怎么算出x? 1. 引入包 2. 求解 验证 阅读全文
posted @ 2021-05-02 13:52 北极星! 阅读(780) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Numpy中重要的广播概念 广播:简单理解为用于不同大小数组的二元通用函数(加、减、乘等)的一组规则 广播的规则: 如果两个数组的维度数dim不相同,那么小维度数组的形状将会在左边补1 如果shape的维度不匹配,但是有维度是1,那么可以扩展维度是1的维度匹配另一个数组; 如果shape的维度不匹配 阅读全文
posted @ 2021-05-02 11:31 北极星! 阅读(309) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Numpy中数组的乘法 按照两个相乘数组A和B的维度不同,分为以下乘法: 数字与一维/二维数组相乘; 一维数组与一维数组相乘; 二维数组与一维数组相乘; 二维数组与二维数组相乘; numpy有以下乘法函数: *符号或者np.multiply:逐元素乘法,对应位置的元素相乘,要求shape相同 @符号 阅读全文
posted @ 2021-05-02 11:07 北极星! 阅读(7914) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: Numpy怎样对数组排序 Numpy给数组排序的三个方法: numpy.sort:返回排序后数组的拷贝 array.sort:原地排序数组而不是返回拷贝 numpy.argsort:间接排序,返回的是排序后的数字索引 3个方法都支持一个参数kind,可以是以下一个值: quicksort:快速排序, 阅读全文
posted @ 2021-05-02 10:16 北极星! 阅读(1829) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Numpy实现K折交叉验证的数据划分 本实例使用Numpy的数组切片语法,实现了K折交叉验证的数据划分 背景:K折交叉验证 为什么需要这个?在机器学习中,因为如下原因,使用K折交叉验证能更好评估模型效果: 样本量不充足,划分了训练集和测试集后,训练数据更少; 训练集和测试集的不同划分,可能会导致不同 阅读全文
posted @ 2021-05-02 09:57 北极星! 阅读(440) 评论(0) 推荐(0) 编辑