第4章 学习更多图表和定制化4.4 向图表添加数据表当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得，分别表示"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。列出数据集的总结性的或者突出强调的值。importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np
plt.figure()
ax=plt.gca()
y=
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2024-08-26 10:44:28
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# GABP算法及其Python实现
## 引言
在现代数据分析和机器学习中，图算法扮演着举足轻重的角色。图的表示方法和算法发展迅速，其中GABP（Graph Attention Based Propagation）算法因其高效性和准确性，受到了研究人员的关注。本文将介绍GABP算法的基本原理及其在Python中的实现。
## 什么是GABP算法？
GABP算法是一种基于图注意力机制的传播
01 引言关于金融时间序列分析，已经发布了系列推文，其中《【手把手教你】时间序列之日期处理》展示了如何使用Python处理时间序列日期转换和统计分析；《【Python量化基础】时间序列的自相关性与平稳性》介绍了自相关性、偏自相关性、白噪声和平稳性等基础概念和检验过程；《【手把手教你】使用Python玩转金融时间序列模型》分享了使用Python构建AR、MA、ARMA和ARIMA等经典时间
生成对抗网络（GAN）是一类在无监督学习中使用的神经网络，其有助于解决按文本生成图像、提高图片分辨率、药物匹配、检索特定模式的图片等任务。Statsbot 小组邀请数据科学家 Anton Karazeev 通过日常生活实例深入浅出地介绍 GAN 原理及其应用。 生成对抗网络由 Ian Goodfellow 于
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2024-01-16 15:00:30
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定义GAN（Generative Adversarial Networks ，生成式对抗网络）是一种深度学习模型。顾名思义，模型包含两部分：生成模型（Generative Model，G）判别模型（Discriminative Model，D）在二者的互相博弈学习中产生预期的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深
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2023-10-10 22:09:56
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造轮子–MLP与EBP的实现 目录造轮子--MLP与EBP的实现引入一、Multi-Layer Perceptron(MLP)表1：编码器的输入输出模式sigmoid函数：二、Error Back-Propagation(EBP)参数解释：三、偏置Bias带有偏置的MLP模型：四、代码测试结果1、未加偏置Bias的MLP系统Test0: MLP without Bias, eta = 1, num
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2024-03-06 16:17:47
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吴恩达深度学习笔记（二）二、神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming)1.二分类 (Binary Classification)二分类的输出为1（是）和0（不是）。二分类问题中数据的保存方法： 对于一张彩色图片，需要保存三个矩阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道。如果图片的大小为 64x64像素，为了把这些像素值放到一个特征向量中，我们
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2023-11-27 03:00:50
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# Python中的`with`语句及其应用
在Python编程中，资源管理是一个不可忽视的重要课题。我们在进行文件操作、数据库连接或网络请求时，常常需要手动管理资源的申请和释放。然而，手动管理资源容易出错，若不小心可能会造成资源泄露。为了解决这个问题，Python提供了`with`语句，它利用上下文管理器来简化资源管理。
## `with`语句的基本用法
`with`语句的主要作用是在代码
# 实现均值滤波的 Python 教程
均值滤波是一种常用的图像处理技术，用于减少图像噪声并平滑图像。对于刚入行的小白来说，了解均值滤波的基本概念及其在 Python 中的实现会是一个不错的起点。本文将引导你完成均值滤波的实现。
## 流程概述
首先，让我们了解实现均值滤波的整个流程。我们可以用以下表格表示关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
https://github.com/huiluczP/finiteAutomata/blob/master/NFA.py求解问题的思路数据结构的设计参考了NFA的定义，NFA是一个5-元组：M = (Q, ∑, Δ, s, F)其中：Q是状态的有限集 ∑是有穷字母表 s是开始状态 F含于Q，结束状态集 Δ状态
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2023-10-01 10:00:44
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面向对象的基本特征：继承，封装，多态类的定义和使用 类的创建语句 class 语句 语法：class 类名（继承列表）:
'''类的文档字符串'''
实例方法
类变量
类方法
静态方法示例代码：#创建类
class Dog:
'''此语句用来定义一个类型'''
pass
print(Dog) <class '__main__.Dog'&
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2023-09-21 22:41:56
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单链表：#-*-coding:utf-8-*-classNode(object):"""节点"""def__init__(self,elem):self.elem=elemself.next=NoneclassSingleLinkList(object):"""单链表"""#头结点def__init__(self,node=None):self._head=nodedefis_empty(self
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2019-05-16 15:54:04
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问题：# 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上
# 被小偷闯入，系统会自动报警。
#
# 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到的最高金额。
#
#
#
# 示例 1：
#
#
# 输入：[1,2
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2021-05-19 23:46:00
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邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该
原创
2021-05-24 11:12:19
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题目描述： 实现 strStr() 函数。 给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在，则返回 -1。 示例 1: 输入: haystack = "hello", needle = ...
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2021-09-19 21:54:00
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用python实现单链表class Node(object): """定义一个节点""" def __init__(self, elem): self.elem = elem self.next = None """定义一个单链表""" class SingleLinkList(object): def __in
原创
2021-12-15 10:51:04
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nums = [3,1,2]
n=len(nums)
原创
2023-01-13 00:00:58
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python 栈实现
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jun 26 22:32:27 2018
@author: luogan
"""
class Node(object):
def __init_...
原创
2023-01-13 00:13:14
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# -*-coding: utf-8 -*- import tensorflow as tfimport numpy as np def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值 row_max = x.max(axis=axis) # 每行元素都需要减去对应的最大值，否则求exp(x)会溢出，导致inf情况 row_max=row_max.reshape(-1, 1) x = x - row_max # 计算e的指数次幂
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2023-01-13 09:06:58
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# NDCG Python实现
## 简介
NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）是衡量排序算法效果的一种常用指标，用于评估排序结果的质量。在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现NDCG算法，并解释每一步所需的代码。
## 流程概述
下面是实现NDCG算法的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-01 19:44:39
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