np.random.rand 第4页

python降维中特征维度的问题

来定义样本数据时出现了一些问题，特此记录以供日后翻阅sklearn中的PCA降维在这里先采用sklearn库中的PCA方法来进行降维fromsklearn.decompositionimportPCADataX=np.random.rand

nofaliure·2022-12-14 22:48

Pandas索引操作

我们可以通过以下代码查看：importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.rand(4,4))print(

Begin to change·2022-12-13 09:26

python一维时间序列平滑：移动平均、指数平滑、开尔曼滤波等

指数平滑三阶指数平滑一阶指数平滑1.移动平均importnumpyasnpimportpandasaspdfrompykalmanimportKalmanFilterdf=pd.DataFrame()df["data"]=np.random.rand

`AllureLove·2022-12-12 20:22

Pandas参考手册、常用函数及方法汇总

pandas-PythonDataAnalysisLibrarypandas参考文档：pandasdocumentation—pandas1.3.3documentation二、常用的函数和方法创建测试对象：pd.DataFrame(np.random.rand

hear~·2022-12-12 15:23

ML笔记：sklearn的k近邻与可视化

fromsklearn.neighborsimportNearestNeighborsimportnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotaspltpoints_num=10points=np.random.rand

X-ocean·2022-12-11 21:26

python对某一列数据求占比_如何使用python计算相对于另一列的数据列的百分位数排名...

然后在验证数据上使用searchsorted.importpandasaspdimportnumpyasnp#GenerateDummyDatadf_train=pd.DataFrame({'Values':1000*np.random.rand

weixin_39580727·2022-12-11 20:46

Python可视化：python画图颜色设置

python画图颜色设置Python可视化：python画图颜色设置Python中的颜色可选项Python可视化：python画图颜色设置首先画一个散点图importnumpyasnpx=10*np.random.rand

刘兴禄·2022-12-08 22:05

DataFrame的行列转置

示例：importpandasaspdfrompandasimportDataFrameimportnumpyasnpnp.random.seed(0)matrix=np.random.rand(3,4

Andrew_SJ·2022-12-08 07:07

Open3D处理点云数据(一)点云文件读取、写入、显示

np_points=np.random.rand(100,3)#随机生成点云#print(np_points.shape)#pcd=o3d.io.read_point_cloud("1.csv")#将点云转换成

xiaoyaolangwj·2022-12-06 09:30

深度学习之tensorflow（一）线性回归模型

代码如下：'''线性回归案例'''importtensorflowastfimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt#组织数据X=np.random.rand

繁华三千东流水·2022-12-05 08:00

python箱形图各部分含义_python – 箱形图中框的面部图案

重要的方面是在调用boxplot时设置patch_artist=True.importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#fakeupsomedataspread=np.random.rand

weixin_39999116·2022-12-05 02:08

Python List None操作

对于类似C[:,None,:]的操作，等价于在C中插入一个维度，插入维度的位置在第None所在的位置类似于torch中的unsqueeze操作importtorchimportnumpyasnpc=np.random.rand

木非木子非子·2022-12-04 22:15

Numpy解决找出二维随机矩阵中每行数据中最接近某个数字的数字

解决思路：利用np.random.rand()函数生成随机的矩阵。

Li&&Tao·2022-12-04 19:29

matplotlib设置xy轴数值显示范围

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(0.05,10,1000)#函数在0.05到10之间均匀地取1000个数y=np.random.rand

搭车去柏林<‘^′>·2022-12-03 21:32

深度强化学习篇1：神经网络回归实例---复杂函数拟合

二、神经网络基础编程实例1、TensorFlow例程1——TensorFlow结构，优化器逼近函数参数importtensorflowastfimportnumpyasnp#数据x_data=np.random.rand

茶花煮酒·2022-12-01 01:30

【python】使用pyheatmap.heatmap绘制热力图，入门版2

pyheatmap.heatmap制作热力图，代码传送门：#-*-coding:utf-8-*-frompyheatmap.heatmapimportHeatMapimportnumpyasnpN=10000X=np.random.rand

HelenLee01·2022-11-30 14:39

课后题

第二章1.importnumpyasnparr=np.random.rand(10,5)arr2.importnumpyasnpmatr1=np.mat("23;45")matr1matr2=np.mat

啦啦啦mmm·2022-11-30 05:59

python画热图并输出

importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportseabornassnsimportnumpyasnpdf_2=np.random.rand(5,4)

kylin王国·2022-11-30 01:30

机器学习之聚类分析

聚类的核心是相似度或距离，聚类分析中有多种计算距离和相似度的定义；闵可夫斯基距离：d=[Σ(xi-xj)^p]^(1/p)p为大于1的数python实现为：importnumpyasnpdt=np.random.rand

weixin_45701324·2022-11-27 19:56

深度学习笔记(1)——pytorch实现线性回归

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnn,optimfromtorch.autogradimportVariable#定义数据集x_data=np.random.rand

热爱旅行的小李同学·2022-11-27 07:55

线性不可分二分类问题的神经网络方法（pytorch实现）

首先生成一个线性不可分数据集importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltN=200x1=np.linspace(-1,1,N)#(1,100)y1=x1**2+0.2*np.random.rand

_Celeste_·2022-11-25 05:59

Python实现基于高斯核函数，线性核函数和多项式核函数的SVR(支持向量回归)及预测算法

importnumpyasnpfromsklearn.svmimportSVRimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']X=np.sort(5*np.random.rand

福小白·2022-11-25 05:10

TensorFlow框架的简单理解

思路流程Tensorflow入门代码（基本框架）#简化调用库名importtensorflowastfimportnumpyasnp#模拟生成100对数据对,对应的函数为y=x*0.1+0.3x_data=np.random.rand

cltdevelop·2022-11-24 09:11

使用numpy实现机器学习——梯度下降法

importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltnp.random.seed(100)#设置随机数种子x=np.linspace(-1,1,100).reshape(100,1)y=3*np.power(x,2)+2+0.2*np.random.rand

Mr_Zhao1024·2022-11-24 07:48

Scikit-Learn 机器学习笔记 -- 模型训练

–模型训练参考文档：handson-mlimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt#创建线性回归数据集defcreate_dataset():X=2*np.random.rand

Wang_Jiankun·2022-11-23 23:37

numpy 生成随机数列表

一.最直接的方式：用numpy.random模块来生成随机数组1、np.random.rand用于生成[0.0,1.0)之间的随机浮点数，当没有参数时，返回一个随机浮点数，当有一个参数时，返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组

野蛮大胖·2022-11-23 23:42

Numpy生成数组

1,100,11)#生成10－50，步长为2的数组np.arange(10,50,2)#生成对数等比数列,从0开始到10的2次方，20个等比数np.logspace(0,2,20)#生成0－1的内的N行M列的数据np.random.rand

华夏银河·2022-11-23 23:04

线性回归——预测波士顿房价

importnumpyasnpn_dots=200X=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,n_dots)Y=np.sin(X)+0.2*np.random.rand(n_dots)

u010255214·2022-11-22 02:43

决策树分类与回归基础实战（一）

能看完的是有缘人回归树importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorimportmatplotlib.pyplotaspltN=100x=np.random.rand

cv君·2022-11-20 14:02

pandas DataFrame 缺失值处理（数据预处理）

pandasDataFrame缺失值处理（数据预处理）创建DataFrame数据样例importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.rand

IT'S 2AM·2022-11-04 19:48

python绘制散点图，非常全，非常详细（已验证）

少废话，直接上代码importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#1.首先是导入包，创建数据n=10x=np.random.rand(n)*2#随机产生10个0~

Vertira·2022-10-31 18:10

python数据框转化为矩阵_python的dataframe转换为多维矩阵的方法

importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.rand(3,3),columns=list('abc'),index=list('ABC

weixin_39928017·2022-09-10 07:57

python数据分析之Numpy

多维数组*所有元素必须是相同类型*ndim属性，维度个数*shape属性，各维度大小*dtype属性，数据类型#coding:utf-8importnumpyasnp#生成指定维度的随机多维数据data=np.random.rand

纳尔逊皮卡丘·2022-08-20 18:58

python模块之pandas前置知识与数据清洗、合并、集成、选取

方差开方后的数值称为“标准差”（standarddeviation），标准差也即偏差的均方根值2、np.random.randn()、np.random.rand()和np.r

尚墨1111·2022-08-20 07:06

对给定数据集分别实现k-means聚类、dbscan聚类以及agnes聚类

这个前面已经做过了，具体见：机器学习之k-means（附简单手写代码）代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#np.random.seed(300)x=np.random.rand

Cyril_KI·2022-08-13 16:22

机器学习笔记--数学库

代码【随机生成10行两列个0到1之间的小数】importnumpyasnpdata=np.random.rand(10,2)print(data)初始数据[[0.854821430.87208392][

獜洛橙·2022-08-09 07:59

【Python 实战基础】如何修改表格数据类型DataFrame列的顺序

1、创建python文件importnumpyasnpimportpandasaspdnp.random.seed(66)df=pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns

菜鸟实战·2022-08-03 19:16

python中的随机数种子seed()用法说明

随机种子计算随机数的计算方法python随机数种子seed()栗子1importnumpyasnpimportrandomrandom.seed(0)np.random.seed(0)print(np.random.rand

·2022-07-18 18:57

机器学习-向量化

醒途·2022-06-27 23:24

机器学习-线性回归-sklearn

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt#创建数据集X=2*np.random.rand

atohome·2022-06-22 07:04

因变量方差膨胀系数_多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）

importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressioncoef0=np.array([5,6,7,8,9,10,11,12])X1=np.random.rand

一只Tomcat·2022-06-19 07:34

python向量化与for循环耗时对比分析

循环耗时对比向量化数据的相比于for循环的优势向量化与for循环耗时对比深度学习中，可采用向量化替代for循环，优化耗时问题对比例程如下，参考AndrewNG的课程笔记importtimeimportnumpyasnpa=np.random.rand

·2022-05-19 15:33

学习篇之数据分析库pandas

pandas模块Series数据结构(带有标签的一维数组)#Series是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引s=pd.Series(np.random.rand

思简行繁乃成·2022-05-18 07:03

Python：NumPy的基本用法

文章目录NumPy数组1.生成NumPy数组(1)一般数组(2)特殊类型数组生成固定范围的随机数组生成指定形状全为0的数组生成指定形状全为1的数组生成单位矩阵(3)生成随机数组np.random.rand

inicho·2022-03-20 07:32

Python绘制散点图的教程详解