eval() 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。>>>x = 7
>>> eval( '3 * x' )
21
>>> eval('pow(2,2)')
4
>>> eval('2 + 2')
4
>>> n=81
>>> eval("n + 4")
85np.random.n
转载
2023-05-28 16:40:53
1138阅读
doc string 三重引号
if条件域中 数字0，空list， tuple，dictionary为False，非零数字，非空list, tuple, dictionary为True 布尔环境中，0、''、{}、[]、()、None为False，其他任何东西都为真 bool and a or b类似C中的？表达式，但只有当a不为''时才有效进阶 boo
1、数值对象的构造(创建)函数函数 说明float(obj) 用字符串或数字转换为浮点数, 如果不给出参数，则返回0.0int(x, base=10) 用数字或字符串转换为整数,如果不给出参数，则返回0int()complex(r=0.0, i=0.0) 用数字创建一个复数(实部为r,虚部为i)bool(x) 用x创建一个布尔值(True/False) 2、预置(内建)的数值型函数函数
转载
2023-11-20 02:24:11
81阅读
import numpy as np # axis=1 指行 axis=0表示列np的数组创建函数（ndarray）函数说明np.array将输入数据（列表，元组，数组或其他序列类型）转换为ndarray。要么推断出dtype，要么显示指定dtype。默认直接复制输入数据。比如：arr1 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.float64)np.asarray将输入转换为n
转载
2024-03-01 09:34:52
243阅读
寄语：新的有一天，开始了，让我们把内心的一些想法都放一放，努力去学习吧。 《Python基础教程（第2版，修订版））》Assignment 赋值Variable 变量Nan是一种特殊的简写 not a number（非数值）Floor向对的是ceil（将给定的数值转化为大于或等于他的最小值的整数变表达式就是某件事情，而语句就是做某件事情获取用户的输入信息
转载
2023-11-12 14:39:10
119阅读
# 理解 Python 中的 Normal 函数处理流程
本文旨在帮助刚入行的开发者理解 Python 中的 `normal` 函数的处理流程。下面我们将通过一步一步的介绍，让你充分理解该函数的工作原理。
## 处理流程概览
在开始之前，我们先来看一下整个处理流程的概览。以下表格展示了 `normal` 函数的关键步骤。
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码
1、np.random.normal(mean,stdev,size)给出均值为mean，标准差为stdev的高斯随机数(场)，当size赋值时，例如：size=100，表示返回100个高斯随机数。2、numpy.random.randn(d0, d1, ...,这个函数的作用就是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。什么是标准正态分布，大哥，你别吓我，上过高中吗？标准正态分布俗称高斯分布，正态分
转载
2023-05-28 18:22:31
289阅读
在金融学研究中，收益率等变量的分布假定为正态分布或
原创
2023-01-13 20:13:13
271阅读
tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值。tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) shape: 输出张量的形状，必选 mean: 正态分布的均值，默认为0 stddev: 正态分布的标准差，...
转载
2022-03-16 15:08:40
368阅读
tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值。
tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
shape: 输出张量的形状，必选
mean: 正态分布的均值，默认为0
stddev: 正态分布的标准差，默认为
转载
2018-01-11 21:43:00
149阅读
2评论
tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值。tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) shape: 输出张量的形状，必选 mean: 正态分布的均值，默认为0 stddev: 正态分布的标准差，...
转载
2021-06-11 14:31:50
200阅读
# 如何固定Python中的随机种子以确保可重复性
在数据科学、机器学习和模拟等领域，生成随机数是不可避免的。然而，随机数的生成是非确定性的，这意味着每次运行代码时，生成的随机数序列可能会有所不同。这在调试和结果比较时可能会带来困扰。为了解决这个问题，我们可以固定随机种子，以确保每次生成相同的随机数序列。
在这篇文章中，我们将详细介绍如何在Python中使用`numpy`和`random`库固
原创
2024-09-11 07:48:29
95阅读
1. 二维卷积tensor(B,C,H,W)B - batchsize，例如你在使用dataloder的时候设置的batchsize是64那么此项则为64C - channel，也就是输入的矩阵的通道数，若你输入的是RGB图片，那么此项为3H - high，也就是你输入矩阵的高。W - width，也就是你输入矩阵的宽 2.一维卷积tensor(B
转载
2023-10-21 12:02:44
155阅读
1、什么是Python?Python简介Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个
# 学习如何实现“Python normal_”功能的全流程指南
在学习如何实现“Python normal_”功能之前，让我们先明确所需的步骤。我们将通过表格清晰地展示流程，并详细解释每一步的实现。
## 流程步骤表
| 步骤 | 描述 | 代码示例
## Python入门指南
### 介绍
Python是一种高级编程语言，因其简洁易懂的语法和强大的功能而受到广泛欢迎。无论你是初学者还是有经验的开发者，Python都是一个非常适合的选择。本文将带您了解Python的基础知识和常用功能。
### 基本语法
Python的语法非常简洁，易于理解和学习。下面是一段简单的Python代码示例，用于输出“Hello, World!”到控制台。
原创
2023-10-06 11:32:28
43阅读
# Normal 语法与 Python 编程
在任何编程语言中，语法规则都是至关重要的。对于 Python 语言而言，其简洁易读的语法受到了许多开发者的喜爱。而在这些语法中，Normal 语法作为一种设计模式，为提高代码的可读性和可维护性提供了许多可能。本文将深入探讨 Normal 语法在 Python 中的应用，并通过具体示例来帮助读者理解。
## 什么是 Normal 语法？
Norma
Mathematic in Modeling with Python 之数据预处理标准化：数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。标准化基于正态分布的假设，将数据变换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。但即使数据不服从正
转载
2023-08-07 22:47:48
69阅读
numpy函数1）linspace创建等差数组它最常用的有三个参数，第一个参数表示起始点，第二个参数表示终止点，第三个参数表示数列的个数，如a=linspace(1,10,10)
print a
结果是：array([1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.,10.])matplotlib.pyplot函数1）scatter(x, y, s=20, c='b', marker='o',
转载
2023-09-26 18:08:18
100阅读
torch.normal(means, std, out=None) → Tensor返回一个张量，包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数。 均值means是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的均值。 std是一个张量，包含每个输出元素相关的正态分布的标准差。torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor返回一个张量，包含了从区间[0, 1)的
转载
2023-11-20 01:55:41
96阅读
