import random import numpy as np #简单随机抽样 data = np.loadtxt('路径') data = list(data) print(len(data)) data_sample = random.sample(data, 2000) #随机抽取2000个样本 #sample()里面的数据不能是 numpy.ndarray，可以用list print(d
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2020-07-21
让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐， shape中不足的部分都通过在前面加1补齐输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时，这个数组能够用来计算，否则出错 当输入数组的某个轴的长度为1时，沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值
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2020-07-06
命令状态（Esc状态）： C 复制 X 剪切 V 粘贴 DD 删除 L 显示行号 O 显示/隐藏输出 A 在当前clee(单元格)前插入一个cell B 在当前clee(单元格)后插入一个cell Y 切换代码状态
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2020-07-02
生成器以前通过列表生成式创建元素，但是如果元素太多会占用内存，如果程序中只需要几个元素，则后面的一大堆元素占用的内存空间就浪费了。生成器：能够按照解析表达式逐次产生出数据集合中数据项元素的函数。也就是不必创建完成的数据集合，从而节省存储空间。生成器和普通函数的差别1. 生成器函数体内用yield关键词生成数据项，而不是用print输出数据项。当循环遍历，采用next()获取yield生成的数据项，
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2020-06-30
运算符 +, *, [i],[i:j],[i:j:k], in和not in 函数 len(),max(),min() 方法 查 index,find,count,上面的索引下标 增 join，上面的运算符的+,* 删 strip/lstrip/rstrip 改 replace,lower,upper 分割 split 检测
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2020-06-30
方法一lst.extend([4,5,6])print(lst) 方法二lst + [4,5,6]lst
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2020-06-29
方法一：i = 1 while i <= 9: #控制行的循环 j = 1 while j <=i: # 控制列的循环 print("{}*{}={}".format(j,i,j*i),end='\t') j += 1 i += 1 print('')方法二：i = 1while i <= 9: s
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2020-06-29
方法一：for a in range(100,1000): b = a % 10 c = ((a - b) % 100) / 10 d = (a - 10 * c - b) / 100 if (b ** 3 + c ** 3 + d ** 3 == a): print(a,sep=' ',end=' ') 方法二：for num
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2020-06-28
1、机器学习基础 有监督学习/无监督学习 分类和回归 训练集、测试集、验证集 数据预处理和特征工程 网格搜索和学习曲线 欠拟合，过拟合，正则化 代价函数/损失函数 泛化性能—偏差，
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2020-06-28
1， python语言（Anaconda:jupyter）2， numpy科学计算库3， pandas数据分析库4， 可视化库 小可视化：matplotlib,seaborn,pycharts 大可视化：powerbi,tableau 5，网络爬虫
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2020-06-28
1，高等数学 求导，链式法则，凸优化，梯度，KKT条件，泰勒公式2，线性代数 全部（矩阵运算，特征值和特征向量），矩阵分解，矩阵论3，概率统计 条件概率，线性回归，常见几种分布，最大似然数，隐马尔科夫模型（HMM），条件随机场（CRF）4，信息论 信息熵
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2020-06-28
列联分析：解决定性数据对定性数据的影响方差分析：定性数据（分类和顺序数据）对定量数据是否有显著影响的方法 相关分析、回归分析：分析定量对定量之间的相关关系
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2020-06-24
求行列式：MDETERM求矩阵：矩阵相乘：MMULT 矩阵的转置TRANSPOSE 矩阵的逆：MINVERSE输入公式，选中区域，按：ctrl+shift+enter 必须三个键同时按才能出正确结果
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2020-06-22
第一类错误：“弃真错误”，当假设为真时，拒绝假设所犯的错误；概率记为α（α错误）。 α也被称为显著性水平（拒绝域面积）②第二类错误“取伪错误”，当假设为假时，接受假设所犯的错误。概率记为β（β错误）
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2020-06-20
在一次试验中，小概率事件是不可能发生的；如果发生，我们就认为该事件是假的；如果真的发生了，我们则认为犯错误了，统计学中把这种错误称为“统计学所犯的错误”（“两类错误”）。
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2020-06-20
开口组组中值的计算公式：=下限+(邻组组距/2) or =上限-(邻组组距/2)例：【2000以下】 【2000—3000】开口组：【2000以下】， 上限：2000，组中值：=2000-（3000-2000）/2=1500
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2020-06-19
（一），M函数 1.M函数的注释： 单行注释符为// 多行注释符为/*…..*/ 2.M函数基本表达式： let…in…结构： let用于封装计算结果，并为计算结果命名。 in用于显示结果 eg: let 源 = #table( {"客户id","客户名称"}, { {"aa","赵大"}
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2020-06-17
