一：概述1：错误错误有语法和逻辑上的区别。语法错误指示软件的结构上有错误，导致不能被解释器解释或编译器无法编译。这些错误必须在程序执行前纠正。逻辑错误可能是由于不完整或是不合法的输入所致，还可能是逻辑上无法生成，计算，或是输出结果需要的过程无法执行。当Python 检测到一个错误时，解释器就会指出当前流已经无法继续执行下去。这时候就出现了异常。2：异常对异常的最好描述是: 它是因为程序出现了错误而
Python max()和min()函数寻找极值，max()函数和min()函数具有双面性，它们可以像普通函数那样应用于集合，也可以用作高阶函数。其默认行为模式如下：这两个函数都可以接收无限多个输入参数，也可以将一个序列或者可迭代对象作为单一输入，找到其中的最大(或最小)值。还可以用它们做一些更复杂的事，以前面的旅行数据为例，使用函数可以生成如下所示的一系列元组数据：该集合中的每个元组包含3个值：
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2023-11-18 09:52:19
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**Python 极值**
Python 是一种功能强大的编程语言，被广泛应用于数据处理、人工智能、机器学习等领域。Python 提供了丰富的库和工具，使得开发者可以轻松地处理各种任务。在 Python 中，处理极值是一个常见的需求，本文将介绍如何使用 Python 找到列表中的最大值和最小值。
首先，我们需要了解列表是 Python 中一种常用的数据结构，它可以存储一系列的元素。在 Pyth
原创
2024-02-08 03:59:21
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最优化算法python实现篇（4）——无约束多维极值（梯度下降法）摘要算法简介注意事项算法适用性python实现实例运行结果算法过程可视化 摘要本文介绍了多维无约束极值优化算法中的梯度下降法，通过python进行实现，并可视化展示了算法过程。算法简介给定初始点，沿着负梯度方向（函数值下降最快的方向）按一定步长（机器学习中也叫学习率）进行搜索，直到满足算法终止条件，则停止搜索。注意事项学习率不能太
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2023-11-23 12:40:09
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极值 Python：对性能的极致追求
在优化 Python 性能的过程中，我面临着“极值 Python”这一挑战。本文将详细记录我如何从环境配置到进阶指南的每一步，以达到 Python 性能的极致。以下是解决“极值 Python”问题的完整流程。
```mermaid
flowchart TD
A[环境配置] --> B[编译过程]
B --> C[参数调优]
C --
梯度下降法梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法确定，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着下降方向走一步，然后又继续以
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2023-10-16 10:13:49
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本系列文章允许转载，转载请保留全文！1. 用牛顿法解方程牛顿法是一种求解方程的迭代算法，也可以用于方程组的求解。其思想是利用方程（尤其是非线性方程）的线性部分，对原方程进行近似。不失一般性，考虑方程f(x)=0。对f(x)在x=t处进行泰勒展开，可得f(x)=f(t)+f'(t)(x-t)+...取线性部分代替f(x)，带入方程f(x)=0，可得f(t)+f'(t)(x-t)=0 ，进而解出x=t
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2024-01-24 22:23:12
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在上一讲的末尾我们谈到，在实际的工程当中我们常常借助计算机程序，利用迭代法进行极值的求取，这里我们首先从一元函数入手，看看如何通过这种方法找到一元函数的极值点。
1.起步：用牛顿法解方程
1.1.原理分析
在介绍求取函数$f(x)$的极值方法前，我们首先谈一下解方程的问题。
在解一元函数的高阶方程，形如$ax^n+bx^{n-1}+cx^{n-2}+...+1=0$时，大家肯定会想到用因式分解或者
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2023-08-09 18:56:11
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（仅学习摘抄）1. Harris 角点检测器像素周围显示存在多于一个方向的边，我们认为该点为兴趣点，这个点就称为角点。 角点，在通常意义来说，就是极值点，在某方面属性特别突出的点，是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点。① 一阶导数（即灰度的梯度）的局部最大所对应的像素点；② 两条及两条以上边缘的交点；③ 图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；④ 角点处的一阶导数最大、二阶导数
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2024-02-26 17:41:20
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文章目录MAD3σ法百分位法 import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 构造测试数据
mean = 0.6
sigma = 1
num = 3500
np.random.seed(0)
factor_data = np.random.normal(mean, sigma, num)
factor
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2023-11-02 12:51:49
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引言基于前几篇文章关于筛选方法的介绍，本篇同样给大家介绍两种python封装的经典特征降维方法，递归特征消除(RFE)与极限树(Extra-Trees, ET)。其中，RFE整合了两种不同的超参数，分别是SVM库中的线性SVC与Logistic方法。而ET函数内采用的仍是基尼系数评价特征重要性，因此这与前文基于随机森林的筛选指标是相同的，即平均不纯度减少量。运行环境：Anoconda py
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2024-01-26 07:01:05
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numpy中关于统计的各种函数今天的内容比较简单：以下x均为数组（一维或以上） 整体内容： 1.最大值：np.max(x,axis=None) 2.最小值：np.min(x,axis=None) 3.极差：np.ptp(x,axi=Nones) 4.分位数：np.percentile(x,分位数，axis=None)，分位数可以是一个列表，如[0,25,75] 5.中位数：np.median(x,
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2023-11-13 23:31:32
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python求极值点主要用到scipy库。1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数，这里选择拟合数据：np.polyfitimport pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import signal #滤波等
xxx = np.arange(0, 1000)
yyy = np.
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2020-02-17 21:20:00
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# 极值点的概念与Python实现
在数学领域，极值点是指函数在某一点的值大于（或小于）其邻近点的值。这类点通常被称为局部极大值点和局部极小值点。在实际应用中，极值点的识别对于优化问题、数据分析和机器学习等领域具有重要意义。本文将介绍极值点的基本概念，并提供Python代码示例来帮助读者理解如何使用Python来查找函数的极值点。
## 极值点的定义
极值点可以分为两类：
- **局部极大
原创
2024-09-24 06:48:05
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## 如何实现"Python 极值 正负"
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何在Python中找到极值（最大值和最小值）和判断其正负。下面我将为你详细介绍整个过程。
### 步骤总览
首先，让我们来整理一下需要完成的步骤。下面是一个表格，展示了每个步骤以及所需的代码和注释。
| 步骤 | 代码 | 注释 |
| --- | --- | --- |
| 1. 输入数值列表 | `
原创
2024-01-27 09:08:05
67阅读
# Python求极值的实现流程
## 1. 引言
在Python中，求极值是一个常见的任务，对于刚入行的小白来说，可能会感到困惑。本文将介绍求极值的基本概念和流程，并给出详细的代码示例，帮助小白快速掌握这一技巧。
## 2. 求极值的基本概念
求极值是指在一组数据中找到最大值或最小值。在Python中，我们可以通过一些方法来实现这一功能。
## 3. 求极值的实现步骤
下面是求极值的实现步
原创
2024-01-06 04:21:40
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?我的环境：语言环境：Python3.11.4编译器：Jupyter Notebooktorcch版本：2.0.1目录一、前期工作 设置环境导入数据二、构建简单的CNN网络三、训练模型设置超参数编写训练函数 编写测试函数正式训练四、结果可视化五、知识点总结（所遇问题总结）一、前期工作 设置环境：import torch
import torch.nn as nn
im
# Python去掉极值
在数据处理与分析中，经常会遇到需要去掉极值（outliers）的情况。极值指的是数据集中与其他数据相比明显偏离的数值，可能是由于异常情况或错误导致的。去掉极值可以避免极值对数据分析结果的影响，使得数据更加准确和可靠。
## 为什么要去掉极值？
极值可能使数据的均值、方差等统计量产生偏差，影响数据分析与建模的结果。例如，在一组数据中存在一个极大值，如果不去除它，会导致
原创
2024-05-03 04:37:24
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# Python中的约束极值
## 引言
在数据分析和机器学习中，经常会遇到需要求解极值的情况。然而，在实际应用中，我们有时候需要对极值进行约束，以满足实际需求。Python提供了多种方法来求解约束极值，本文将介绍一些常用的方法，并给出相应的代码示例。
## 约束极值的概念
在数学中，极值是函数在定义域内取得的最大值或最小值。当我们需要对极值进行约束时，我们需要在满足特定条件下求解极值。这
原创
2024-07-03 03:42:30
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# 用Python找到极值点
在数据分析和机器学习中，找到函数的极值点是一项重要的任务。极值点包括局部极大值、局部极小值和全局极值点。现在让我们一起学习如何使用Python找到函数的极值点。
## 流程概述
以下是寻找极值点的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----------------------- |
| 1 | 导入必要
原创
2024-09-26 03:35:06
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