你是否曾因处理的数据集过大而内存溢出？你是否曾因为处理各种复杂的函数状态而烦恼？It does help!本文聚焦yield generator, 帮助你解锁python进阶技法，写出更优雅的程序！先导概念为了更好的理解本篇推文的内容，读者必须先深刻理解以下三个概念：List comprehension (列表生成式)，Generator (生成器)，Iterator(迭代器)。List comp

文章目录写在篇前三维绘图函数LinePlotScatterPlotWireframePlotSurfacePlotContourPlotFilledContourPlotPolygonPlotBarPlotText写在篇后写在篇前  matplotlib也支持三维作图，但是相对于matlab来讲，感觉功能更弱。当然话说回来，三维作图用的场景相对也更少，所以呢，有一定的知识储备就够了。matpl..

网格布局方式subplots()最常见的网格排版方式，一次性定好所有AxesGridSpec复杂网格排列SubplotSpec为给定GridSpec中子图指定位置subplot2grid()类似于subplot（），但使用基于0的索引并允许子图占据多个单元格。subplotsimport matplotlib.pyplot as pltimpor...

写在篇前  在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。其定义的数学形式是：Cov(X,Y)=E[(X−E(X))(Y−E(Y))]=E[XY]−E[X]E[Y]Cov(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))] =E[XY]-E[X]E[Y]Cov(X,Y)=E[(X−E(X))(Y−E(Y))]=E[XY]−E[X]E[.

写在篇前  typing 是python3.5中开始新增的专用于类型注解(type hints)的模块，为python程序提供静态类型检查，如下面的greeting函数规定了参数name的类型是str，返回值的类型也是str。def greeting(name: str) -> str:return 'Hello ' + name  在实践中，该模块常用的类型有 Any, ...

文章目录稀疏矩阵格式coo_matrixcsr_matrixcsc_matrixlil_matrixdok_matrixdia_matrixbsr_matrix实用函数经验总结稀疏矩阵格式coo_matrix  coo_matrix是最简单的稀疏矩阵存储方式，采用三元组(row, col, data)(或称为ijv format)的形式来存储矩阵中非零元素的信息。在实际使用中，一般coo_m...

写在篇前  本篇文章主要介绍NMF算法原理以及使用sklearn中的封装方法实现该算法，最重要的是理解要NMF矩阵分解的实际意义，将其运用到自己的数据分析中！理论概述  NMF(Non-negative matrix factorization)，即对于任意给定的一个非负矩阵V，其能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，满足条件V=W*H,从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。...

    相信大家都听说过数据增强（Data Augmentation）,这是在做神经网络时非常极其重要的trick, 因为数据是宝贵的，稀有的，通过数据增强我们能让我们的数据量迅速增大，并且能使训练的模型具有一定抗噪能力。这篇文章主要探讨一下 tensorflow 关于数据增强的API.    先读取图片数据, 并输出我们的图片信息import numpy as npfrom PIL impor.

        今天在阿里云买了一个Ecs来玩玩， 服务器是Linux版本， 登录服务器之后发现 python是python2.7，所以就打算自己安装一个python3。因为是安装完成之后才打算写这个文章的，所以安装截图就没有了，但是绝对步步都齐。         安装步骤如下：                    （１）wget https://www.python.org/ftp/p...

写在篇前  本篇文章主要介绍NMF算法原理以及使用sklearn中的封装方法实现该算法，最重要的是理解要NMF矩阵分解的实际意义，将其运用到自己的数据分析中！理论概述  NMF(Non-negative matrix factorization)，即对于任意给定的一个非负矩阵V，其能够寻找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，满足条件V=W*H,从而将一个非负的矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。...