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搜索资源列表

  1. Python Cookbook

  2. 第1章 文本 1 引言 1 1.1 每次处理一个字符 6 1.2 字符和字符值之间的转换 7 1.3 测试一个对象是否是类字符串 8 1.4 字符串对齐 10 1.5 去除字符串两端的空格 11 1.6 合并字符串 11 1.7 将字符串逐字符或逐词反转 14 1.8 检查字符串中是否包含某字符集合中的字符 15 1.9 简化字符串的translate方法的使用 18 1.10 过滤字符串中不属于指定集合的字符 20 1.11 检查一个字符串是文本还是二进制 23 1.12 控制大小写 25

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2013-07-31
    • 文件大小：57mb
    • 提供者：winlrou

  1. Python.Cookbook(第2版)中文版

  2. 第1章 文本 引言 1 1.1 每次处理一个字符 1.2 字符和字符值之间的转换 1.3 测试一个对象是否是类字符串 1.4 字符串对齐 1.5 去除字符串两端的空格 1.6 合并字符串 1.7 将字符串逐字符或逐词反转 1.8 检查字符串中是否包含某字符集合中的字符 1.9 简化字符串的translate方法的使用 1.10 过滤字符串中不属于指定集合的字符 1.11 检查一个字符串是文本还是二进制 1.12 控制大小写 1.13 访问子字符串 1.14 改变多行文本字符串的缩进 1.15

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-04-23
    • 文件大小：68mb
    • 提供者：lengwuqin

  1. Python.Cookbook(第2版)中文版

  2. 第1章 文本 1 引言 1 1.1 每次处理一个字符 6 1.2 字符和字符值之间的转换 7 1.3 测试一个对象是否是类字符串 8 1.4 字符串对齐 10 1.5 去除字符串两端的空格 11 1.6 合并字符串 11 1.7 将字符串逐字符或逐词反转 14 1.8 检查字符串中是否包含某字符集合中的字符 15 1.9 简化字符串的translate方法的使用 18 1.10 过滤字符串中不属于指定集合的字符 20 1.11 检查一个字符串是文本还是二进制 23 1.12 控制大小写 25

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-04-26
    • 文件大小：68mb
    • 提供者：skyfishsha

  1. python实现插值算法及其图像

  2. 通过程序求出插值函数的表达式是比较麻烦的，常用的方法是描出插值曲线上尽量密集的有限个采样点，并用这有限个采样点的连线，即折线，近似插值曲线。取点越密集，所得折线就越逼近理论上的插值曲线。本实验中将所取的点的横坐标存放于动态数组中，通过插值方法计算得到的对应纵坐标存放于动态数组中。 本实验将Lagrange插值、Newton插值和三次样条插值实现为一个类，并在Button单击事件中调用该类相应函数，得出插值结果并画出图像。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-05-22
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：weixin_42280900

  1. Python-SumProductFlow一个针对SumProduct网络的简单且可扩展Python库

  2. SPFlow一个开源Python库，为深度和易处理的概率模型提供简单的推理，学习和操作例程接口SPN。 该库允许用户通过数据和域特定语言（DSL）快速创建SPN。 它有效地实现了几个概率推理例程，如计算边缘，条件和（近似）最可能的解释（MPE）以及采样以及用于SPN上的序列化，绘图和结构统计的实用程序。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：77mb
    • 提供者：weixin_39840515

  1. Python实现曲线点抽稀算法的示例

  2. 本文介绍了Python实现曲线点抽稀算法的示例，分享给大家，具体如下： 目录 何为抽稀 道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)算法 垂距限值法 最后 正文 何为抽稀 在处理矢量化数据时，记录中往往会有很多重复数据，对进一步数据处理带来诸多不便。多余的数据一方面浪费了较多的存储空间，另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准。因此要通过某种规则，在保证矢量曲线形状不变的情况下， 最大限度地减少数据点个数，这个过程称为抽稀。 通俗的讲就是对曲线进行采样简化，即在曲线上取有限

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：239kb
    • 提供者：weixin_38739101

  1. Python实现快速傅里叶变换的方法（FFT）

  2. 本文介绍了Python实现快速傅里叶变换的方法（FFT），分享给大家，具体如下： 这里做一下记录，关于FFT就不做介绍了，直接贴上代码，有详细注释的了： import numpy as np from scipy.fftpack import fft,ifft import matplotlib.pyplot as plt import seaborn #采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600赫兹，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400赫兹（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：178kb
    • 提供者：weixin_38730331

  1. Python对数据进行插值和下采样的方法

  2. 使用Python进行插值非常方便，可以直接使用scipy中的interpolate import numpy as np x1 = np.linspace(1, 4096, 1024) x_new = np.linspace(1, 4096, 4096) from scipy import interpolate tck = interpolate.splrep(x1, data) y_bspline = interpolate.splev(x_new, tck) 其中y_bspline就是从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：weixin_38731979

  1. 信号生成及DFT的python实现方式

  2. DFT DFT(Discrete Fourier Transform)，离散傅里叶变化，可以将离散信号变换到频域，它的公式非常简单: 离散频率下标为k时的频率大小 离散时域信号序列 信号序列的长度，也就是采样的个数 如果你刚接触DFT，并且之前没有信号处理的相关经验，那么第一次看到这个公式，你可能有一些疑惑，为什么这个公式就能进行时域与频域之间的转换呢？ 这里，我不打算去解释它，因为我水平有限，说的不清楚。相反，在这里我想介绍，作为一个程序员，如何如实现DFT 从矩阵的角度看DFT DFT

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：150kb
    • 提供者：weixin_38535428

  1. python数据预处理 :样本分布不均的解决(过采样和欠采样)

  2. 何为样本分布不均： 样本分布不均衡就是指样本差异非常大，例如共1000条数据样本的数据集中，其中占有10条样本分类，其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖，此时属于严重的样本分布不均衡。 为何要解决样本分布不均： 样本分部不均衡的数据集也是很常见的：比如恶意刷单、黄牛订单、信用卡欺诈、电力窃电、设备故障、大企业客户流失等。 样本不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少，很难从中提取规律，即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数量样本而导致过拟合问题，当模型应用到新的数据上时，模型的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：70kb
    • 提供者：weixin_38559203

  1. 详解python实现小波变换的一个简单例子

  2. 最近工作需要，看了一下小波变换方面的东西，用python实现了一个简单的小波变换类，将来可以用在工作中。 简单说几句原理，小波变换类似于傅里叶变换，都是把函数用一组正交基函数展开，选取不同的基函数给出不同的变换。例如傅里叶变换，选择的是sin和cos，或者exp(ikx)这种复指数函数；而小波变换，选取基函数的方式更加灵活，可以根据要处理的数据的特点（比如某一段上信息量比较多），在不同尺度上采用不同的频宽来对已知信号进行分解，从而尽可能保留多一点信息，同时又避免了原始傅里叶变换的大计算量。以下计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：302kb
    • 提供者：weixin_38574132

  1. FFT快速傅里叶变换的python实现过程解析

  2. FFT是DFT的高效算法，能够将时域信号转化到频域上，下面记录下一段用python实现的FFT代码。 # encoding=utf-8 import numpy as np import pylab as pl # 导入和matplotlib同时安装的作图库pylab sampling_rate = 8000 # 采样频率8000Hz fft_size = 512 # 采样点512，就是说以8000Hz的速度采512个点，我们获得的数据只有这512个点的对应时刻和此时的信号值。 t = np

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-03
    • 文件大小：178kb
    • 提供者：weixin_38686245

  1. 使用Python实现正态分布、正态分布采样

  2. 多元正态分布(多元高斯分布) 直接从多元正态分布讲起。多元正态分布公式如下： 这就是多元正态分布的定义，均值好理解，就是高斯分布的概率分布值最大的位置，进行采样时也就是采样的中心点。而协方差矩阵在多维上形式较多。 协方差矩阵 一般来说，协方差矩阵有三种形式，分别称为球形、对角和全协方差。以二元为例： 为了方便展示不同协方差矩阵的效果，我们以二维为例。(书上截的图，凑活着看吧，是在不想画图了) 其实从这个图上可以很好的看出，协方差矩阵对正态分布的影响，也就很好明白了这三个协方差矩阵是哪里来的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：400kb
    • 提供者：weixin_38602098

  1. minimal_goexplore:Go-Explore的最小实现-源码

  2. 最小的探索 没有领域知识的Go-Explore探索算法的Python实现。 即使在单个家用CPU上运行一个小时，Go-Explore代理也会在Montezuma的Revenge中发现许多房间。 两个探员通过Go-Explore探索，并根据不同的指标返回。 在各种gym环境中发现了许多不同的牢房。 一些不一致/意见 请注意以下有关我的实现的信息： Go-Explore算法在超参数和微小但重要的细节方面有许多细节，很可能我弄乱了至少其中之一。 我的实现仅限于没有域知识的Atari。 我还提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：308kb
    • 提供者：weixin_42104906

  1. Python三维绘图--Matplotlib

  2. 创建Axes3D主要有两种方式，一种是利用关键\u5b57projection='3d'l来实现，另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现，目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D.随后在定义的坐标轴上画图：下一步画三维曲面：如果加入渲染时的步长，会得到更加清晰细腻的图像：ax3.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap='rainbow'),其中的row和cloum_stride为横竖方向的绘图采样步长，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：weixin_38499553

  1. 芒果：Python中的并行超参数优化-源码

  2. 芒果：平行的黑匣子优化库 Mango是一个python库，用于在复杂搜索空间上进行并行优化。 目前，Mango旨在为机器学习算法找到最佳的超参数。 查看Mango的快速12秒演示，该演示近似于SVM的复杂决策边界 Mango在内部使用基于高斯过程的多臂Bandit贝叶斯优化器的并行实现。 芒果的一些突出特点是： 能够轻松定义与scikit-learn随机搜索和gridsearch函数兼容​​的复杂搜索空间。 内部使用最先进的优化器，该优化器允许并行采样一批值以进行评估。 目标函数可以任

  3. 所属分类：其它

  1. 博客：所有博客均发表在《我是官方作者》的《往数据科学》上。 此页面包含朋友链接，可直接访问我的所有中型博客帖子，而无限制或成员资格要求-源码

  2. 数据科学博客 我所有的博客都发表在Toward Data Science中，我是该博客的正式作者。 除了我的第一个博客外，所有博客都仅限于付费会员。 非会员每月只能阅读一定数量的内容。 此页面包含朋友链接，可直接访问我的所有中型博客帖子，而无限制或成员资格要求。 超越A / B测试：多臂强盗实验（ ） 通过Thompson采样和蒙特卡洛模拟实现Google Analytics（分析）随机K臂强盗测试 种子病毒的生长：图嵌入的应用（ ） 模拟不同的播种技术以最大化网络中的信息传播 SQ

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：35mb
    • 提供者：weixin_42135462

  1. psg_pytorch：PointSetGen PyTorch实现-源码

  2. 实施与ImageNet-预训练ResNet50图像编码器和FC / FC-UpConv解码器 变化： 支持以视图为中心和以形状为中心的训练（以形状为中心的效果更好） 同时支持倒角距离和土方距离，因为损耗（EMD速度较慢，但​​性能要好一些） 训练10,000个地面真点可提高1K / 2K训练的性能（这类似于最近基于SDF的方法，其中通常会采样> 10,000个查询点） 要使用，请先编译cd和emd （请参阅自述文件），然后运行 bash train.sh 要下载数据，请单击下载

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：290kb
    • 提供者：weixin_42151036

  1. word2vec-cython：word2vec算法的cython实现（利用负采样和欠采样）-源码

  2. 该存储库包含word2vec模型的实现，该模型利用了负采样和欠采样（如神经网络类中的项目所使用的），语料库处理脚本和在硬编码文件路径上运行该模型的脚本来语料库。 我感谢Stanford CS224n课程的老师，在此课程中，我开发了word2vec模型的第一个纯python实现，以及gensim的创建者RadimŘehůřek，在我优化模型时，我的代码也随之实现（现在，训练代码的“功能”几乎等于gensim的实现，并且在理论上也表现最佳。

  3. 所属分类：其它

  1. multitfa：Python中基于多元热力学的代谢通量分析-源码

  2. 多TFA 我们介绍了multiTFA，这是一个基于多变量热力学的Python代谢通量分析软件包。 该框架利用了React的吉布斯自由能协方差矩阵，利用热力学约束条件严格限制了代谢模型。 它代表了对描述的以前的热力学代谢通量分析（tMFA）方法的改进。 此实现需要使用COBRA模型作为输入，以及其他隔室条件和代谢物浓度。 它允许用户在COBRA模型上执行各种热力学分析，例如热力学代谢通量分析，变异性分析或通量采样。 请参阅下面的更多详细信息。 安装 从PyPI安装multitfa很简单：（我

  3. 所属分类：其它

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