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大約有 300 項(xiàng)符合查詢結(jié)果 ,庫內(nèi)數(shù)據(jù)總量為 78,355 項(xiàng)。(搜索耗時(shí):0.0098秒)

61.Matplotlib Pyplot

Pyplot 是 Matplotlib 的子庫,提供了和 MATLAB 類似的繪圖 API。 Pyplot 是常用的繪圖模塊,能很方便讓用戶繪制 2D 圖表。 Pyplot 包含一系列繪圖函數(shù)的相關(guān)函數(shù),每個(gè)函數(shù)會(huì)對(duì)當(dāng)前的圖像進(jìn)行一些修改,例如:給圖像加上標(biāo)記,生新的...

http://hgci.cn/matplotlib/matplotlib-pyplot.html

62.PyTorch torchaudio教程

標(biāo)題: https://pytorch.org/tutorials/beginner/audio_preprocessing_tutorial.html PyTorch 是一個(gè)開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái),提供了從研究原型到具有 GPU 支持的生產(chǎn)部署的無縫路徑。 解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題的巨大努力在于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。 torchaudio充分利用了 PyTorch ...

http://hgci.cn/pytorch/pytorch-52d93bnc.html

63.包裝用于TensorFlow操作的Python函數(shù)

tf.py_func 函數(shù)py_func( func, inp, Tout, stateful=True, name=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/script_ops.py. 請(qǐng)參閱指南:包裝python函數(shù)>腳本語言運(yùn)算符 包裝一個(gè) Python 函數(shù),并將其用作 TensorFlow 操作. 給定一個(gè) python 函數(shù) func,它將 numpy 數(shù)組作為...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-7eil2g75.html

64.Pandas 提高性能

Enhancing performanceIn this part of the tutorial, we will investigate how to speed up certain functions operating on pandas DataFrames using three different techniques: Cython, Numba and pandas.eval(). We will see a speed improvement of ~200 when we use Cython and Numba on a test function operating...

http://hgci.cn/hyspo/hyspo-1k3h372r.html

65.Pandas 排序

Pands 提供了兩種排序方法,分別是按標(biāo)簽排序和按數(shù)值排序。本節(jié)講解 Pandas 的排序操作。 下面創(chuàng)建一組 DataFrame 數(shù)據(jù),如下所示:import pandas as pd import numpy as np #行標(biāo)簽亂序排列,列標(biāo)簽亂序排列 unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(...

http://hgci.cn/pandas/sorting.html

66.TensorFlow函數(shù):tf.svd

tf.svd函數(shù) 別名: tf.linalg.svd tf.svd tf.svd( tensor, full_matrices=False, compute_uv=True, name=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/linalg_ops.py 請(qǐng)參閱指南:數(shù)學(xué)函數(shù)>矩陣數(shù)學(xué)函數(shù) 計(jì)算一個(gè)或多個(gè)矩陣的奇值分解. 計(jì)算 tensor 的每個(gè)內(nèi)矩陣的 SVD,使...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-i1th2n54.html

67.Pandas 基礎(chǔ)用法

本節(jié)介紹 Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)用法。下列代碼創(chuàng)建上一節(jié)(Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))用過的示例數(shù)據(jù)對(duì)象:In [1]: index = pd.date_range('1/1/2000', periods=8) In [2]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.rand...

http://hgci.cn/hyspo/hyspo-anor3724.html

68.Pandas 聚合函數(shù)

在《Python Pandas窗口函數(shù)》一節(jié),我們重點(diǎn)介紹了窗口函數(shù)。我們知道,窗口函數(shù)可以與聚合函數(shù)一起使用,聚合函數(shù)指的是對(duì)一組數(shù)據(jù)求總和、最大值、最小值以及平均值的操作,本節(jié)重點(diǎn)講解聚合函數(shù)的應(yīng)用。su應(yīng)用聚合函數(shù)...

http://hgci.cn/pandas/pandas-aggregation.html

69.Pandas缺失值處理

在一些數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)中,數(shù)據(jù)缺失是我們經(jīng)常遇見的問題,缺失值會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量的下降,從而影響模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,這對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘影響尤為嚴(yán)重。因此妥善的處理缺失值能夠使模型預(yù)測(cè)更為準(zhǔn)確和有效。為什么...

http://hgci.cn/pandas/pandas-fillna.html

70.TensorFlow:tf.Session函數(shù)

tf.Session 函數(shù) Session 類 定義在:tensorflow/python/client/session.py. 請(qǐng)參閱指南:運(yùn)行圖>會(huì)話管理 用于運(yùn)行TensorFlow操作的類. 一個(gè)Session對(duì)象封裝了Operation執(zhí)行對(duì)象的環(huán)境,并對(duì)Tensor對(duì)象進(jìn)行計(jì)算.例如:# Build a graph. a = tf.constant(5.0) b = ...

http://hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-slp52jz8.html

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Pyplot 是 Matplotlib 的子庫,提供了和 MATLAB 類似的繪圖 API。 Pyplot 是常用的繪圖模塊,能很方便讓用戶繪制 2D 圖表。 Pyplot 包含一系列繪圖函數(shù)的相關(guān)函數(shù),每個(gè)函數(shù)會(huì)對(duì)當(dāng)前的圖像進(jìn)行一些修改,例如:給圖像加上標(biāo)記,生新的...

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62.PyTorch torchaudio教程

標(biāo)題: https://pytorch.org/tutorials/beginner/audio_preprocessing_tutorial.html PyTorch 是一個(gè)開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái),提供了從研究原型到具有 GPU 支持的生產(chǎn)部署的無縫路徑。 解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題的巨大努力在于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。 torchaudio充分利用了 PyTorch ...

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63.包裝用于TensorFlow操作的Python函數(shù)

tf.py_func 函數(shù)py_func( func, inp, Tout, stateful=True, name=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/script_ops.py. 請(qǐng)參閱指南:包裝python函數(shù)>腳本語言運(yùn)算符 包裝一個(gè) Python 函數(shù),并將其用作 TensorFlow 操作. 給定一個(gè) python 函數(shù) func,它將 numpy 數(shù)組作為...

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65.Pandas 排序

Pands 提供了兩種排序方法,分別是按標(biāo)簽排序和按數(shù)值排序。本節(jié)講解 Pandas 的排序操作。 下面創(chuàng)建一組 DataFrame 數(shù)據(jù),如下所示:import pandas as pd import numpy as np #行標(biāo)簽亂序排列,列標(biāo)簽亂序排列 unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(...

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66.TensorFlow函數(shù):tf.svd

tf.svd函數(shù) 別名: tf.linalg.svd tf.svd tf.svd( tensor, full_matrices=False, compute_uv=True, name=None ) 定義在:tensorflow/python/ops/linalg_ops.py 請(qǐng)參閱指南:數(shù)學(xué)函數(shù)>矩陣數(shù)學(xué)函數(shù) 計(jì)算一個(gè)或多個(gè)矩陣的奇值分解. 計(jì)算 tensor 的每個(gè)內(nèi)矩陣的 SVD,使...

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67.Pandas 基礎(chǔ)用法

本節(jié)介紹 Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)用法。下列代碼創(chuàng)建上一節(jié)(Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))用過的示例數(shù)據(jù)對(duì)象:In [1]: index = pd.date_range('1/1/2000', periods=8) In [2]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.rand...

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68.Pandas 聚合函數(shù)

在《Python Pandas窗口函數(shù)》一節(jié),我們重點(diǎn)介紹了窗口函數(shù)。我們知道,窗口函數(shù)可以與聚合函數(shù)一起使用,聚合函數(shù)指的是對(duì)一組數(shù)據(jù)求總和、最大值、最小值以及平均值的操作,本節(jié)重點(diǎn)講解聚合函數(shù)的應(yīng)用。su應(yīng)用聚合函數(shù)...

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69.Pandas缺失值處理

在一些數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)中,數(shù)據(jù)缺失是我們經(jīng)常遇見的問題,缺失值會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量的下降,從而影響模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,這對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘影響尤為嚴(yán)重。因此妥善的處理缺失值能夠使模型預(yù)測(cè)更為準(zhǔn)確和有效。為什么...

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70.TensorFlow:tf.Session函數(shù)

tf.Session 函數(shù) Session 類 定義在:tensorflow/python/client/session.py. 請(qǐng)參閱指南:運(yùn)行圖>會(huì)話管理 用于運(yùn)行TensorFlow操作的類. 一個(gè)Session對(duì)象封裝了Operation執(zhí)行對(duì)象的環(huán)境,并對(duì)Tensor對(duì)象進(jìn)行計(jì)算.例如:# Build a graph. a = tf.constant(5.0) b = ...

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