目录 1、输出和输入函数2、常用的类型转换函数3、序列中的常用函数4、列表中的常用函数5、元组中的常用函数6、字符串中的常用函数7、字典中的常用函数8、集合中的常用函数9、列表、元组、字典和集合的区别1、输出和输入函数python的内置函数print()input()2、常用的类型转换函数int(x)float(x)str(x)repr(x) 将x转换为表达式字符串chr(x)ord(x
转载
2023-11-29 16:11:46
78阅读
离散时间系统基本理论离散时间序列序列的表示序列的分类常用时间序列离散实序列单位阶跃单位脉冲单位脉冲和单位阶跃响应的关系如下：中间的表述方式可以理解为离散序列的“积分”。矩形序列离散实指数序列离散复序列\(\frac{2\pi}{\omega}=\frac{N}{m}\)，其中左侧化简后的分子和分母分别与右侧N和m对应，m为周期内含有的包络数，N为周期。频率大小的影响：\(e^{jwn}\)，当ω越
转载
2024-01-30 07:07:25
473阅读
论文链接：Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting.摘要 许多真实世界的应用需要对长序列时间序列进行预测，如用电规划。长序列时间序列预测( Long sequence time-series forecasting LSTF)对模型的预测能力提出了很高的要求，
转载
2024-01-30 09:52:05
178阅读
海伦约会数据集链接前言建议在实现过程中对数据实现归一化，因为在此数据集中，相比于游戏时间和每周冰淇淋消费公升数，飞机飞行公里数在数值上最大，它的变化对距离的计算产生的影响也就更大，也就更容易影响到最后的分类结果。但是海伦在约会实例中我们认为三个特征同等重要，因此我们需要将所有的特征的取值范围进行限制，让三个特征对最终的分类结果的影响相同。 经过测试后发现归一化前后测试数据的正确率前者为80%,后者
## Python对向量求导的流程
### 1. 导入所需的库
首先，我们需要导入几个库，以便在Python中进行向量求导。在这个例子中，我们将使用numpy库来进行向量运算，以及sympy库来进行符号计算。
```python
import numpy as np
import sympy as sp
```
### 2. 定义符号变量和函数
在进行向量求导之前，我们需要定义用于求导的符号
原创
2023-12-09 11:18:08
141阅读
点赞
# Python对图像求导
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python对图像进行求导操作。求导是图像处理中的重要步骤之一，它可以帮助我们提取图像中的边缘和纹理等特征。作为经验丰富的开发者，我将向你展示整个求导过程的流程，并提供相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载图像] --> B[转为灰度图像]
B --> C
原创
2023-10-22 05:40:17
92阅读
# Python对lnx求导的实现
## 简介
在数学和计算机科学中，导数是描述函数变化率的概念。对于函数f(x)来说，它的导数f'(x)描述了函数在某一点上的变化率。本文将介绍如何使用Python来对lnx进行求导的过程。
## 流程
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B(导入所需库和函数)
B --> C(定义lnx函数)
C
原创
2023-12-07 12:43:57
116阅读
# Python对ln求导
### 概述
在微积分中，我们学习到对函数求导是非常重要的，因为它可以帮助我们理解函数的变化趋势和最优化问题。而求导的过程可以通过数学的方法进行推导，也可以利用计算机编程来实现。本文将介绍如何用Python对ln函数进行求导，并提供相应的代码示例。
### 自然对数函数 ln(x)
自然对数函数ln(x)是一个常见的数学函数，它的定义域是正实数，值域是实数。自然对数
原创
2023-12-01 09:20:29
182阅读
设两个向量 $x,y$ 分别为$$x = (x_{1},x_{2},\cdots, x_{m})^{T}$$$$y = (y_{1},y_{2},\cdots, y_{n})^{T}$$虽然是多变量对多变量求偏导，但最终都是归结于一个单变量对另一个单变量求偏导，只是函数和自变量都写成了向量形式。我们要做的就是找到求偏导的结果所对应的形式。形状规则：向量 $y$ 对向量 $x$ 求导，分两步：&nb
一 矩阵求导复杂矩阵问题求导方法：可以从小到大，从scalar到vector再到matrix。 x is a column vector, A is a matrixd(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT&nbs
转载
2023-07-04 19:34:16
263阅读
# 使用 NumPy 对向量求导的指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Python 的 NumPy 库对向量进行求导。求导是微积分中的一个重要概念，它在很多科学与工程领域中都有广泛应用，比如在机器学习和优化问题中。
## 任务流程
首先，我们来看看整个流程。我们将通过以下步骤一步步实现对一个向量的求导。
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-10-30 04:08:32
134阅读
### Python对已知曲线求导
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中对已知曲线进行求导。这个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 定义曲线函数 |
| 步骤3 | 计算导数 |
| 步骤4 | 绘制曲线和导数曲线 |
下面我们来逐步完成这些步骤。
#### 步骤1：导入所需
原创
2023-11-19 10:29:27
469阅读
前言损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数，但是我们缺少细致的对损失函数进行分类，或者系统的学习损失函数在不同的算法和任务中的不同的应用。因此有必要对整个损失函数体系有个比较全面的认识，方便以后我们遇到各类功能不同的损失函数有个清楚的认知，而且一般面试以及论文写作基本都会对这方面的知识涉及的
# Python对多元函数求导
## 引言
在数学中，求导是一项重要的运算方法，用于求函数在某一点的变化率。在机器学习和数据分析领域，求导也是一个常用的操作，用于优化算法和求解最优解。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的工具和库来进行多元函数求导。
## 什么是多元函数
多元函数是指有多个自变量的函数。例如，$f(x, y) = x^2 + y^2$ 是一个二元函数，其中$x$和$
原创
2024-02-01 12:53:19
70阅读
# Python对函数向量求导的步骤和代码解析
## 一、步骤概述
为了实现Python对函数向量求导，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义待求导的函数 |
| 3 | 定义符号变量 |
| 4 | 对函数进行求导 |
| 5 | 打印求导结果 |
接下来，我们将逐步解释每个步骤所需的代码，并注释其作用。
原创
2024-01-31 07:17:51
101阅读
Python函数参数可以是默认参数、可变参数和关键字参数，对于函数的调用者来说，无需关注函数内部，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值。1.位置参数自定义一个x*x的函数defp(x):return x*x#对于p(x)函数，参数x是一个位置参数。#当调用这个函数是，必须传入有且仅有的一个参数
print(p(55))控制台输出的值为30252.默认参数给位置参数赋值，设一个默认
转载
2024-10-27 09:39:26
19阅读
提供50 +云计算产品,包括云服务器和云数据库。创建一个一站式云产品试验服务来帮助开发人员和企业去云零阈值。使用% xy percent-encode特殊字符,如汉字,\u201Cx\u201D和\u201Cy\u201D十六进制字符(0 - 9和大写字母f)。使用小写会导致一个错误。7. 示例api签名v1注意:如果您正在运行在python 2环境中,您需要安装依赖包的请求:pip安装请求。#
转载
2024-10-25 09:44:56
5阅读
# 使用Python的NumPy库进行求导
在科学计算和工程应用中，求导是一个经常会用到的数学操作。在Python中，我们可以使用`NumPy`库来进行数值计算，包括对数组或数据集进行求导。本篇文章将介绍如何使用NumPy库对数据进行求导的基本方法，并通过示例代码进行说明。
## 理论背景
导数在数学上表示函数的变化率，是研究函数性质的一种重要工具。在数值分析和科学计算中，由于复杂的函数形式
文章目录无监督编码One-hot编码独热编码优缺点调库实现Dummy variable 编码(哑变量)离散变量 One-hot 编码或哑变量编码的优点Label 编码有监督编码WOE编码WOE 编码的好处为什么不直接用WOE做特征选择 而用IVIV代码实现数据读取，分割数据集one-hot编码哑变量编码label 标签编码自定义标签映射WOE编码上述源码 对 离散变量进行编码转换，以进行数值化
机器学习和深度学习中比较重要的内容便是计算图，主流的框架如tensorflow，pytorch都是以计算图为主要框架。而计算图的核心便是自动求导。所谓自动求导，就是在表达式或者网络结构确定之时，其（导数）梯度便也同时确定了。自动求导听上去很玄幻，很厉害，但其本质还是有向箭头的传递，该箭头是从自变量指向最终结果。我们先定义表达式（由初等函数构造而成），在表达式构造完成之前不进行计算。完成后，传入自变
转载
2023-09-14 11:26:11
100阅读
