第一章：python第七节：循环与迭代判断python中if-else语句的多种写法 a, b, c = 1, 2, 3 1.常规if a>b:····c = aelse:····c = b 2.表达式c = a if a>b else b 3.二维列表c = [b,a][a>b]1，循环for循环迭代选取序列元素的三种方式 1.序列项迭代>>> list1=[
在现代计算机图形学中，科赫曲线（Koch curve）是一个经典的分形结构，其产生的图形具有自相似性。在这里，我们使用 Python 编写一个表现雪花形状的科赫曲线，通过迭代的方式生成它。对于这种场景，特别适用在艺术图形生成、数据可视化、以及科学研究中的模型应用。我们所关注的内容包括性能、扩展性以及各类示例分析。
### 适用场景分析
科赫曲线的生成不单单是个艺术创作，它在分形几何学中具有广泛
迭代器迭代器是python中访问集合中元素的一种方法，它记录的是可遍历对象的位置，从可遍历对象第一个位置开始，直至对象的全部元素取出。注意迭代器只能前进，不能后退，直至最后弹出’StopIteration’的异常。迭代器常用的两种方法是iter()和next()。可迭代对象创建迭代器字符串、列表、元组等可迭代对象都可以创建迭代器。 一般用for语句访问迭代器的所有元素。 或者用while语句访问，
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2024-04-10 20:18:30
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本文内容: 一、文件操作 1.1 基本操作 1.2 字节流操作 1.3 文件的扩展模式 1.4 文件的相关方法 二、函数 2.1 函数的基本格式 2.2 函数的命名 2.3 函数的参数 2.4 return 2.5 全局变量 和 局部变量 &n
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2024-10-23 18:57:06
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迭代加深搜索一、算法简介迭代加深搜索是在速度上接近广度优先搜索，空间上和深度优先搜索相当的搜索方式。由于在使用过程中引入了深度优先搜索，所以也可以当作深度优先搜索的优化方案。当搜索深度没有明确上限的情况。例如上图的一棵搜索树，在进行深度优先搜索前先规定好这次搜索的最大深度dep，当搜索到达dep却还没搜索到结果时回溯。不断加大搜索深度，重新搜索，直到找到结果为止。虽然这样搜索次数会累计很多次，但每
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2023-12-19 17:26:55
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# Python随机生成训练曲线指南
## 引言
Python是一种广泛使用的编程语言，它提供了丰富的库和工具，可以帮助开发者解决各种问题。在机器学习和数据分析领域，生成随机训练曲线是一个常见的需求。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python生成随机训练曲线的流程和具体代码实现。
## 整体流程
下面是生成随机训练曲线的整体流程，我们将使用以下步骤来实现：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2023-08-18 05:52:41
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迭代方法图（图1，见上一篇博客：降低训练损失之迭代方法）包含一个标题为“计算参数更新”的华而不实的绿框。现在，我们将用更实质的方法代替这种华而不实的算法。假设我们有时间和计算资源来计算 w1 的所有可能值的损失。对于我们一直在研究的回归问题，所产生的损失与 w1 的图形始终是凸形。换言之，图形始终是碗状图，如下所示： &
提要：基于MOOC的“Python语言程序设计基础”，主讲人：嵩天。基本算是课本笔记。科赫雪花曲线设计思路一、三种人类思维特征逻辑思维：推理和演绎，数学为代表；实证思维：实验和验证，物理为代表；计算思维：设计和构造，计算机为代表；二、计算思维的概念概念诞生：2006年，时任美国卡内基-梅隆大学计算机系主任的周以真（Jeannette M. Wing)教授，提出了计算思维（Computational
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2024-06-10 19:09:20
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什么是迭代
在Python中，如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们成为迭代（Iteration）。
在Python中，迭代是通过 for ... in 来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：
for (i=0; i<list.length; i++) {
n = li
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2023-08-21 01:59:30
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在Python中，如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们成为迭代（Iteration）。在Python中，迭代是通过 for ... in 来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：for (i=0; i<list.length; i++) {
n = li
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2023-08-21 17:45:45
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学习曲线：随着训练样本的增多，模型在训练集和测试集的表现趋于一致。根据训练集合测试集的表现可以判断模型是过拟合和欠拟合。 查了很多关于sklearn的learning_curve的资料，没有找到其内部原理的文章，因此根据学习曲线的概念手动编写代码。学习曲线的绘制过程如下：（1）求出训练集的大小t=len(x_train)。 （2）训练集是一个长度为t的数据集，首先选择第一个数据进行建模，得到模型m
学习曲线的定义为"在一定时间内获得的技能或知识的速率"，又称练习曲线（practice curves）。
人们为了知道学习进程中的现象和进步的快慢的详情，作为以后努力的指针，应用统计图的方法作一条线，把它表示出来。它源于“二战”时期的飞机工业，当产量上升时，生产每架飞机的劳动时间会极大地下降。随后的研究表明，在许多行业都存在这种现象。学习曲线体现了熟能生巧。
文章目录 前言一、方法原理二、使用步骤1.计算基尼系数和绘制洛伦兹曲线步骤2.基尼系数的python代码3.洛伦兹曲线的python代码4.模拟数据示例总结 前言在医疗资源分配日益成为公众关注焦点的当下，基于人口的医师配置基尼系数成为了衡量医疗资源分布公平性的重要指标。本文介绍用于计算这一系数和绘制洛伦兹曲线的Python代码，并通过示例数据展示其实际应用。通过了解基尼系数的计算原理和洛伦兹曲线的
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2024-06-12 10:47:44
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matplotlib是著名的Python绘图库，它提供了一整套绘图API，十分适合交互式绘图。，解决数据分析和可视化问题，其实也是Python的拿手好戏。另外，在数据处理过程中会用到numpy。
例如，画出指定区间的一个多项式函数：
Python 代码如下：
import numpy
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2023-10-27 23:53:22
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前些日子在做绩效体系的时候，遇到了一件囧事，居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了，尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法，还是十分的惭愧。实际上，当时有效偏颇了，忽略了问题的本质，解决数据分析和可视化问题，其实也是Python的拿手好戏。例如，画出指定区间的一个多项式函数：Python 代码如下：import numpy as np
import matplotlib.
何为抽稀在处理矢量化数据时，记录中往往会有很多重复数据，对进一步数据处理带来诸多不便。多余的数据一方面浪费了较多的存储空间，另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准。因此要通过某种规则，在保证矢量曲线形状不变的情况下， 最大限度地减少数据点个数，这个过程称为抽稀。通俗的讲就是对曲线进行采样简化，即在曲线上取有限个点，将其变为折线，并且能够在一定程度保持原有形状。比较常用的两种抽稀算法是：道格拉
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2023-09-22 14:59:45
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在人类开始有简单的工具时，绳子就出现了。就算在科技发达的现代，从电力到建筑，从航运到我们生活的方方面面，绳子也是无处不在。制造绳子的方法有很多种，编织就是其中一种较为常用的方法，要对编制绳进行CAE分析，第一步就是首先要得到CAD模型，找到这张图，开始！认真看了这个图，才发现，问题并没有我想的那么简单，圆管很容易搞定，直接扫掠就可以了，可是这个扫掠引导线过于花里胡哨，实在是难以下手。只拿这个二维图
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2023-08-29 20:00:10
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x这里写目录标题起因配置环境问题探索一、由近及远二、追根溯源三、问题总结本文源码 起因近日，博主在学习《动手学深度学习》(PyTorch版)时，用fashion_mnist复现LeNet时想知道这个for循环运行了多少次： 代码如下：（在文末会给出整个代码）for X, y in train_iter:
X = X.to(device)
y = y.
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2024-04-04 10:42:42
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VisualPytorch beta发布了！功能概述：通过可视化拖拽网络层方式搭建模型，可选择不同数据集、损失函数、优化器生成可运行pytorch代码扩展功能：1. 模型搭建支持模块的嵌套；2. 模型市场中能共享及克隆模型；3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割、目标探测上的威力；4.添加图像增强、快速入门、参数弹窗等辅助性功能修复缺陷：1.大幅改进UI界面，提升用户体验；2.修改注销不跳
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2023-12-19 21:13:36
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代码注释>>> import numpy as np
>>> from sklearn import metrics
导入metrics模块
>>> y = np.array([1, 1, 2, 2])
假设我们的测试样本对只有4个，正样本对label=1，负样本对label=2
>>> scores = np.array(
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2023-08-09 18:43:59
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