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按行读取有三种方式#xff0c;注意readlines和readline的区别。open是python自带打开方式#xff0c;如果打不开#xff0c;可以使用encodingUTF-8指定解码方案。
读取得到一行之后#xff0c;行首行尾可能存在一些不需要的字符#xff0c;就可以…读txt文件
按行读取有三种方式注意readlines和readline的区别。open是python自带打开方式如果打不开可以使用encodingUTF-8指定解码方案。
读取得到一行之后行首行尾可能存在一些不需要的字符就可以使用str.strip()去除括号中是预期要去除的字符串。比如多行txt文件中会有换行符。
strip一般与split搭配使用。split也可以指定字符串以其为界限将原始字符串分成指定的几部分当分隔符有多个时以第一个分隔符优先。
数组维度
np.reshape((2,2,3))
注意这里括号里面还有括号因为是以size类型当参数的
np.transpose(x,(1,0,2))
对ndarray的坐标系进行调换。二维时相当于转置。高维以三维为例首先要理解三维数组相当于在二维数组的基础上又进行了一次划分划分成前后两部分作为第三维但是表现在坐标中是第一个坐标。所以0,1,2转换为1,0,2就是前两个坐标顺序调换了一下。
随机数
np.random.rand((4,5))
返回的是处于[0,1)的随机浮点数。参数可以是一个整数表示返回的随机数个数也可以是size形的。
np.random.rand(20).reshape([4,5]) 与np.random.rand((4,5))等效
np.random.random_sample(a,size,replace,p) 从a中取size个样本默认replaceTrue有放回的抽样默认每个样本被抽取到的概率p相等。
np.random.randint(a,b) 随机取[a,b)之间的整数
np.random.choice(a,size,replace,p) 是否放回概率
标签
一般用到的学习还是监督学习需要给样本贴标签。一般正负样本是分开的分别使用0和1表示。标签一般是一维数组使用ones或者zeros就可以得到对应的标签。需要注意的是第一个参数是shape[0,0,0]虽然看着像一行三列的二维但是其实它是一维的二维是这样子的[[0,0,0]].所以生成一维标签时shape处只需要填写长度可以使用len()得到长度也可以使用.shape[0] np.zeros(5) array([ 0., 0., 0., 0., 0.]) np.zeros((5,), dtypenp.int) array([0, 0, 0, 0, 0])
np.zeros默认得到的数据是浮点型的而一般标签是int型的可以通过第二个参数指定。
这样得到的标签是正负分离的我们需要一个全新的label包含01即把ones和zeros得到的数组进行拼接。
np.append(a,b)
np.concatenate((a,b),axis0) axis0时在竖直方向拼接 axis1时在水平方向拼接。注意这里需要把a和b用括号括起来。
Reference:
https://blog.csdn.net/da_kao_la/article/details/90183691