深度学习原理与框架-神经网络-cifar10分类(代码) 1.np.concatenate(进行数据串接) 2.np.hstack(将数据横着排列) 3.hasattr(判断.py文件的函数是否存在) 4.reshape(维度重构) 5.tanspose(维度位置变化) 6.pickle.load(f文件读入) 7.np.argmax(获得最大值索引) 8.np.maximum(阈值比较)
横1.np.concatenate(list,axis=0)将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接2.np.hstack(list) 将列表进行横向排列参数说明:list.append([1,2]),list...
浅谈numpy.where() 的用法和np.argsort()的用法说明
这篇文章主要介绍了浅谈numpy.where() 的用法和np.argsort()的用法说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
关于利用np.contour画出logistic模型决策边界(plot_decision_regions)的一点感想
本篇文章纯粹为了记录遇到问题以及解决问题。苦于没人指引,加上网上资料少不知从何搜起,断断续续三天才弄明白,走了一些弯路。希望可以给看到这篇文章的小伙伴一点点帮助,少踩坑。写在前面,最近碰到个问题,需要画出正则化logistic回归的决策边界。但因为拟合出来的函数是一个高维的方程,无法直接画出图形。例...
在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例
这篇文章主要介绍了在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
np.newaxis])y = np.ones(10)################################
环境搭建过程挺麻烦...但终于是弄好了,先给一些过程中参考的对照重要的资料(找微软的机器学习资料是小我私家摸索经验,无任何借鉴):1.如果嫌网上各类numpy、scipy等等包的安置教程麻烦的话就直接去:微软机器学习处事器进行下载安置,途中可能会遇到一些问题,主要是powershell的权限问题,可...
去除警告: FutureWarning: In future, it will be treated as `np.fl
文章目录:一、警告原因分析二、解决方法最近在使用tensorflow-gpu的时候总是报警告,就我这强迫症能够忍他吗,no!绝对不能忍!!!我的环境:cudnn=7.0cuda=9.0tensorflow-gpu=1.8或1.9或1.10.0或1.11.0在上面的这个环境配置下都会报这个警告,解决方...
numpy中np.c_和np.r_
importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])b=np.array([4,5,6])c=np.c_[a,b]print(np.r_[a,b])print(np.c_[a,b])print(c)print(np.c_[c,a])[123456][[14][25][36]][[14...
Python Numpy模块函数np.c_和np.r_学习使用
今天遇上一个矩阵的小问题需要操作数据矩阵,本来想自己写函数的,可是查了一下发现居然还真的有现成的这样的函数可以直接使用,就省事了好多了,简单记录一下。deftest():'''numpy函数np.c_和np.r_学习使用'''data_list1=[4,6,12,6,0,3,7]data_lis...
np.where()命令介绍
np.where()命令介绍的更多相关文章12个Linux进程管理命令介绍(转)12个Linux进程管理命令介绍[日期:2015-06-02]来源:Linux中国 作者:Linux[字体:大 中 小] 执行中的程序在称作进程.当程序以可执行文件存放在存储中,并且运...
np.c_和np.r_的用法解析
np.r_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等。np.c_是按行连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等。具体见示例:1.np.c_的用法a=np.array([[1,2,3],[7,8,9]])b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]])aOut[4]:ar...
scikit-learn工具学习 - random,mgrid,np.r_ ,np.c_, scatter, axis, pcolormesh, contour, decision_function
scikit-learn练习题题目:Tryclassifyingclasses1and2fromtheirisdatasetwithSVMs,withthe2firstfeatures.Leaveout10%ofeachclassandtestpredictionperformanceonthese...
numpy中np.c_和np.r_
例子importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])b=np.array([4,5,6])c=np.c_[a,b]print(np.r_[a,b])print(np.c_[c,a])np.r_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,类似于pandas中的conca...
北京地铁站点遍历最少经站次数问题普遍意义上是一个NP问题,目前不存在多项式时间算法能够解决该问题
http://www.cnblogs.com/jiel/p/5852591.html众所周知求一个图的哈密顿回路是一个NPC问题:Inthemathematicalfieldofgraphtheory,aHamiltonianpath(ortraceablepath)isapathinanundir...
关于利用np.contour画出logistic模型决策边界(plot_decision_regions)的一点感想
本篇文章纯粹为了记录遇到问题以及解决问题。苦于没人指引,加上网上资料少不知从何搜起,断断续续三天才弄明白,走了一些弯路。希望可以给看到这篇文章的小伙伴一点点帮助,少踩坑。写在前面,最近碰到个问题,需要画出正则化logistic回归的决策边界。但因为拟合出来的函数是一个高维的方程,无法直接画出图形。例...
np.delete np.s_。np_s有什么特别之处?
Idon'treallyunderstandwhyregularindexingcan'tbeusedfornp.delete.Whatmakesnp.s_sospecial?我真的不明白为什么常规索引不能用于np.delete。是什么让np。s_如此特别?Forexamplewiththiscod...
对NP问题的一点感想
一.概述回忆欧拉回路问题,要求找出一条经过图的每条边恰好一次的路径,这个问题是线性可解的。哈密尔顿圈问题是找一个简单圈,该圈包括图的每一个顶点。对于这个问题,现在还没有发现线性算法。对于有向图的单源无权最短路径问题也是有线性时间可解的,但是对应的最长简单路径问题(longest-simple-pa...
scikit-learn工具学习 - random,mgrid,np.r_ ,np.c_, scatter, axis, pcolormesh, contour, decision_function
scikit-learn练习题题目:Tryclassifyingclasses1and2fromtheirisdatasetwithSVMs,withthe2firstfeatures.Leaveout10%ofeachclassandtestpredictionperformanceonthese...
在运算符中,float(“NaN”)和np.nan
IusedtobelievethatinoperatorinPythonchecksthepresenceofelementinsomecollectionusingequalitychecking==,soelementinsome_listisroughlyequivalenttoany(x==...
np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string.
ValueErrorTraceback(mostrecentcalllast)<ipython-input-12-1dc462ae8893>in<module>()15print('cvprepared!')16returndf_x.astype(np.float64)---...
P、NP、NPC、NPH问题的区别和联系
时间复杂度时间复杂度描述了当输入规模变大时,程序运行时间的变化程度,通常使用\(O\)来表示。比如单层循环的时间复杂度为\(O(n)\),也就是说程序运行的时间随着输入规模的增大线性增长,两层循环的时间复杂度为O\((n^2)\),快速排序的时间复杂度为\(O(nlogn)\),使用穷举法解决旅行商...