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  1. python机器学习常用库图表概括

  2. python的几个常用机器学习库图片介绍，包括numpy,pandas,matplotlib以及sci-kit learn的图片，描述了常见函数用法以及sci-kit learn的介绍书籍，资料收集不易请多多支持！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-09-28
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：u014289573

  1. empyrical, 常见的财务风险和性能指标 由zipline和pyfolio使用.zip

  2. empyrical, 常见的财务风险和性能指标 由zipline和pyfolio使用 empyrical常见财务风险度量。目录安装工具使用情况支持插件 。测试插件安装pip install empyrical用法简单统计import numpy as npfrom e

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-17
    • 文件大小：86kb
    • 提供者：weixin_38744153

  1. empyrical, 常见的财务风险和性能指标 由zipline和pyfolio使用.zip

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  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-10
    • 文件大小：88kb
    • 提供者：weixin_38743602

  1. Python Numpy库常见用法入门教程

  2. 主要介绍了Python Numpy库常见用法,结合实例形式详细Fenix了Python numpy库基本功能、原理以及数组常见操作技巧,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：86kb
    • 提供者：weixin_38589774

  1. Python中numpy模块常见用法demo实例小结

  2. 主要介绍了Python中numpy模块常见用法,结合实例形式总结分析了numpy常见的运算操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_38712092

  1. Python常见的pandas用法demo示例

  2. 本文实例总结了Python常见的pandas用法。分享给大家供大家参考，具体如下： import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1,3,6, np.nan, 44, 1]) #定义一个序列。 序列就是一列内容，每一行有一个index值 print(s) print(s.index) 0     1.0 1     3.0 2     6.0 3     NaN 4    44.0 5     1.0 dtype: floa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：78kb
    • 提供者：weixin_38734361

  1. 基于numpy中的expand_dims函数用法

  2. 常见的一种应用场景： 条件：假设A的shape为[4, 2]，B的shape为[5, 2] 目的：实现A中的每一行, 减去B中的所有行（broadcast操作）。 实现： A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape变为[4, 1, 2] B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape变为[1, 5, 2] A1 - B1 其他示例： wh = np.random.randint(1,3, size=(4,2)) n

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：139kb
    • 提供者：weixin_38624332

  1. numpy常见用法

  2. 1.numpy包导入2.创建ndarray对象3.矩阵操作4.生成随机数 1.numpy包导入 import numpy as np 2.创建ndarray对象 numpy最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 array方法： a=np.array([1,2]) b=np.array([[1,2],[3,4]]) print(a.shape) print(b.shape) 输出： (2,) (2, 2) as

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：26kb
    • 提供者：weixin_38747211

  1. Pyplot 常见绘图方法

  2. 前言:Pyplot 是python中matplotlib一个强大的绘图工具,它是其内部一个简单的面向函数式的API,应付平时工作当中简单的绘图工作,其实也不能说其绘制的图比较简单,它也能应付很多复杂的图表,当然没有其另一个面向对象的API这么个性化,但是也可以应付大多数工作了,下图便是用Pyplot绘制出来的图.刚好最近在做机器学习方面的学习,对于模型的评估会用到绘图,这里就整理了一下常见的一些用法; 准备数据 # 导入必要的包 import numpy as np import matplo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：251kb
    • 提供者：weixin_38694006

  1. python统计函数库scipy.stats的用法解析

  2. 背景 总结统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例。 正态分布 以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法。 1.生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数，这里对应的是正态分布的期望和标准差。size得到随机数数组的形状参数。(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)) In [4]: import numpy

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：48kb
    • 提供者：weixin_38565628

  1. python numpy 常用随机数的产生方法的实现

  2. numpy 中 的random模块有多个函数用于生成不同类型的随机数，常见的有 uniform、rand、random、randint、random_interges 下面介绍一下各自的用法 1、np.random.uniform的用法 np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 作用：可以生成[low,high)中的随机数，可以是单个值，也可以是一维数组，也可以是多维数组 参数介绍： low :float型，或者是数组类型的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：42kb
    • 提供者：weixin_38522214

  1. sparse_numeric_table:在python中查询，写入和读取稀疏数字表-源码

  2. 稀疏数值表 查询，写入和读取稀疏数字表。 我经常使用pandas.DataFrame和numpy.recarray ，但是对于稀疏表，它对我不起作用。在这里，我将稀疏数字表表示为充满numpy.recarray的dict 。写入和读取是使用tarfile的，因此稀疏表的层次结构在tapearchives文件系统中表示。使用强大的pandas.merge在内部进行查询。 限制 仅数字字段 索引必须是无符号整数 列名不能包含;字符。 专业版 使用numpy二进制文件快速输入/输出。 没有自定义cla

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42114046

  1. covid19-vaccine-game-theory:COVID-19疫苗采用的博弈论建模-源码

  2. COVID-19疫苗模拟 这是一个用Python 3编写的模拟软件包，用于从行为方面了解即将采用的疫苗。 这是一个基于代理的建模，并结合了博弈论方法，纵向社交网络和本地多数规则。 这项工作是在悉尼大学复杂系统中心提供的复杂系统硕士项目的顶峰项目下出版的。 这项工作仍在进行中，即将在此处添加其他功能。 :grinning_squinting_face: 入门 您可能需要以下Python库 numpy networkx matplotlib 这些库是常见的外部库。 如果您需要安装它们，请使

  3. 所属分类：其它

  1. openeo-python-client：用于OpenEO的Python客户端API-源码

  2. openEO Python客户端 适用于Python客户端库。 允许您与自己（本地）Python环境中的openEO后端进行交互。 要求和安装 要求：可以安装某些依赖项的Python 3.6（或更高版本）环境（包括numpy和pandas类的常见可疑对象） Windows用户注意事项：建议使用因为可能需要单独安装shapely依赖（例如，使用Anaconda Navigator）。 基本安装过程（在pip供电环境中）： pip install openeo 用法

  3. 所属分类：其它

  1. Light_FAMD：混合数据的轻量级因子分析-源码

  2. 灯_FAMD 项目引用： 如下所示的主要差异： 较轻：删除重复性计算，加快主要计算。 更多标准：遵循scikit-learn API主要结构的每种算法实现fit，transform，fit_transform方法 Light_FAMD是一个用于处理过程的库。 这包括多种方法，包括和 。 目标是为每种算法以及scikit-learn API提供高效且轻便的实现。 目录 除了Anaconda附带的常见可疑对象（ sklearn ， pandas ， numpy ）之外， Light_FAMD

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：weixin_42105570

  1. Python Numpy库常见用法入门教程

  2. 本文实例讲述了Python Numpy库常见用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、简介 Numpy是一个常用的Python科学技术库，通过它可以快速对数组进行操作，包括形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等。许多Python库和科学计算的软件包都使用Numpy数组作为操作对象，或者将传入的Python数组转化为Numpy数组，因此在Python中操作数据离不开Numpy。 Numpy的核心是ndarray对象，由Python的n维数组封装而来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：weixin_38578242

  1. Python Numpy库常见用法入门教程

  2. 本文实例讲述了Python Numpy库常见用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、简介 Numpy是一个常用的Python科学技术库，通过它可以快速对数组进行操作，包括形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等。许多Python库和科学计算的软件包都使用Numpy数组作为操作对象，或者将传入的Python数组转化为Numpy数组，因此在Python中操作数据离不开Numpy。 Numpy的核心是ndarray对象，由Python的n维数组封装而来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：weixin_38715772

  1. Python中numpy模块常见用法demo实例小结

  2. 本文实例总结了Python中numpy模块常见用法。分享给大家供大家参考，具体如下： import numpy as np arr = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print(arr) print(type(arr)) print('number of dim:', arr.ndim) print('shape:', arr.shape) print('size:', arr.size) [[1 2 3]  [2 3 4]] number of dim:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_38612648