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RSS订阅原创 np.diff函数与内置函数diff函数的简单区别
#np.diff函数求差分import numpy as npq=[1,2,4]np.diff(q,1) #一阶差分 #内置函数diff求导数及导函数import scipy from math import sin,cos,expfrom sympy import *x=Symbol('x')z1=x**3diff(z1,x) #关于x的导函数 即 ...
2019-04-15 18:53:15
3155
原创 diff函数求函数的导函数、偏导函数，及在某一点的导数、偏导数 --python
import scipy from math import sin,cos,expfrom sympy import *x=Symbol('x')y=Symbol('y')#求导函数及导数z1=x**3diff(z1,x) #关于x的导函数 即 3*x**2diff(z1,x).subs(x,5) #在x=5处的导数 即 75#求偏导函数及偏导数...
2019-04-15 17:27:29
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原创 boosting、bagging、GBDT等集成学习算法的简单比较
分类图：备注：GBDT算法做分类问题时，损失函数如果是指数损失函数时，则算法原理与Adaboost算法相同。分类图制作代码如下：from graphviz import Digraphfig=Digraph(comment='Ensemble learning')fig.node('a','Ensemble learning')fig.node('b','boos...
2019-04-13 12:30:33
375
原创 乘法运算（np.dot和*）在矩阵和数组上的简单区别----python
一、矩阵import numpy as npa=np.mat([1,2])b=np.mat([4,5])c=np.mat([[3,4],[2,3]])a.shape # (1, 2)a*b ...
2019-04-03 15:04:55
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原创 np.power函数与内置函数的简单区别
numpy.power函数可以用于列表、矩阵、数组等格式的数据集，并输出array内置函数pow，仅用于单个元素的次幂运算x4=[2,3,4] print(pow(x4,2)) #报错 pow函数仅用于单个元素的次幂运算np.power(x4,2) #array([ 4, 9, 16], dtype=int32) ...
2018-09-05 15:48:46
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原创 用来计算列表中元素出现的次数------counter计数器
#复杂方法 （1）list.count[i] 求列表中的某数值的累积出现次数 list=[1,2,2,2,3,4,5,3]unique=set(list)for i in unique: times=list.count(i) print("the %d times is %d"%(i,times)) if times ==2: #列表中累积出现...
2018-09-05 00:28:10
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原创 enumerate用于列举的简单用法
输入：（1）for循环x=['a',3,18,'b',520]for i in range(len(x)): print(i,x[i])（2）enumerate(x)#enumerate(x)用于枚举x中的所有索引值及所在值for index,values in enumerate(x): print(index,values)（3）enumerat...
2018-09-04 19:25:13
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原创 python小知识点随笔总结（1）
y=[1,3,4]print(y*2) #[1, 3, 4, 1, 3, 4]print(power(y,2)) # [ 1 9 16] print(multiply(y,y)) # [ 1 9 16]q=[i*2 for i in y] print(q) ...
2018-09-01 10:43:15
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支持向量机
2018-11-06
空空如也
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