上海云建站模板,WordPress刷下载量,wordpress dux1.2,团购网站案例目录前言conda环境管理python语法【1】语言属性【2】代码缩进问题【3】input和output函数与print函数【4】关键字与简单数据类型与简单运算符【5】利用缩进体现逻辑关系【6】数据结构#xff1a;列表与元组【7】数据结构#xff1a;字典【8】数据结构#xff1a;集合【8】基…
目录前言conda环境管理python语法【1】语言属性【2】代码缩进问题【3】input和output函数与print函数【4】关键字与简单数据类型与简单运算符【5】利用缩进体现逻辑关系【6】数据结构列表与元组【7】数据结构字典【8】数据结构集合【8】基础函数以及函数的定义方式【8】模块、包和库的命名方式以及导入方式【9】常用模块sys模块platform模块math模块random模块【10】对象与类【11】文件操作【12】异常处理try:except语句和with语句NumPy库【1】数组形状描述【2】导入库函数以及创建各种数组、访问数组等操作【3】数组运算操作创建数组以及改变数组形状数组四则运算和幂运算矩阵运算【4】矩阵和随机数Matplotlib库安装Matplotlib以及绘图基础绘制散点图绘制折线图与柱形图利用keras集成的数据集完成可视化波士顿房价数据集鸢尾花数据集Pillow图像处理库Pillow安装和导入包实例:手写数字数据集MNISTTensorFlow基础TensorFlow2.0特性Tensor张量的创建维度变换部分采样基本数学运算tf与np的互相转换机器学习基础前言
截图来源于mooc课程https://www.icourse163.org/learn/XUST-1206363802?tid1206674203#/learn/announce 以截图的方式保存并整理以后有遗忘的知识点或者命令可以快速查询。
conda环境管理 可能用到的网址和命令 https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ pip install tensorflow2.0.0-beta -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python语法
【1】语言属性 【2】代码缩进问题 【3】input和output函数与print函数 【4】关键字与简单数据类型与简单运算符 【5】利用缩进体现逻辑关系 【6】数据结构列表与元组 为了与数学计算中的()区分开来元组要加
【7】数据结构字典 【8】数据结构集合 集合中没有重复元素
【8】基础函数以及函数的定义方式 【8】模块、包和库的命名方式以及导入方式 【9】常用模块
sys模块 platform模块 math模块 random模块 【10】对象与类 【11】文件操作 【12】异常处理try:except语句和with语句 with语句即使代码运行中出现了错误也会进行内存清理操作
NumPy库
【1】数组形状描述 【2】导入库函数以及创建各种数组、访问数组等操作 【3】数组运算操作
创建数组以及改变数组形状 数组四则运算和幂运算 一维数组可以和多维数组相加相加时会将一维数组扩展至多维。
矩阵运算 【4】矩阵和随机数 seed随机种子只有效一次
Matplotlib库
安装Matplotlib以及绘图基础 绘制散点图 绘制折线图与柱形图 利用keras集成的数据集完成可视化
波士顿房价数据集 代码
#加载数据集
import tensorflow as tf
boston_housing tf.keras.datasets.boston_housing
#第一次运行时本地磁盘没有文件会自动下载
(train_x,train_y),(test_x,test_y) boston_housing.load_data(test_split0)
#训练数据集的属性和房价 测试数据集的属性和房价
print(Training set:,len(train_x))
print(Testing set:,len(test_x))
print(train_x)鸢尾花数据集 #下载鸢尾花数据集iris
#训练数据集 120条数据
#测试数据集 30条数据
import tensorflow as tf
TRAIN_URL http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv
train_path tf.keras.utils.get_file(iris_training.csv,TRAIN_URL)用excel打开文件iris_training.csv 若是想省事不用每次修改保存的文件名可以这样写;
train_path tf.keras.utils.get_file(TRAIN_URL.split(/)[-1],TRAIN_URL)这样可以直接以TRAIN_URL地址中最后一个/后面的字符串作为文件名十分方便。
Pillow图像处理库
Pillow安装和导入包 实例:手写数字数据集MNIST 下载数据集
import tensorflow as tf
mnist tf.keras.datasets.mnist
(train_x,train_y),(test_x,test_y) mnist.load_data()以不直观的数组形式显示图片 以图片形式显示
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
mnist tf.keras.datasets.mnist
(train_x,train_y),(test_x,test_y) mnist.load_data()
plt.axis(off)
plt.imshow(train_x[0],cmapgray)
plt.show()TensorFlow基础
TensorFlow2.0特性 Tensor张量的创建 截断正态分布Truncated normal distribution
维度变换 部分采样 基本数学运算 两个张量的最后一个维度必须相等
tf与np的互相转换 tf.data 加载数据 feature columns 描述特征
机器学习基础 向量默认为列向量所以行向量要加上转置符号 当样本属性非常多甚至超过样本个数会导致XTX不满秩 区别维度的概念
