Python标量函数,python标量对象有哪些类型
python中tf.summary.scalar是什么意思
tensorflow总结的时候需要给个名字,其实这个函数就是让画出来的tensorflow的图的节点的名字有一点实际意义,比如整个网络的名字是xxx,就可以使用tf.summary.scalar(xxx,loss),后面的lossy可以替换成网络自己的loss.
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具体参考:
python里setvalue()的用法
Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。Pandasdataframe.set_value()函数将单个值放在传递的列和索引处。它以轴标签为输入,并以标量值放置在 DataFrame 中的指定索引处。替代此功能的是.at[]或者.iat[]。用法:DataFrame.set_value(index, col, value, takeable=False)
Python pandas.to_numeric函数方法的使用
**pandas.to_numeric(arg, errors='raise', downcast=None) **
将参数转换为数字类型。
默认返回 dtype 为 float64 或 int64 , 具体取决于提供的数据。使用 downcast 参数获取其他 dtype 。
请注意,如果传入非常大的数字,则可能会导致精度损失。由于ndarray的内部限制,如果数字小于-9223372036854775808(np.iinfo(np.int64).min)或大于18446744073709551615(np.iinfo(np.uint64).max)传入,很有可能会将它们转换为 float 以便将其存储在 ndarray 中。这些警告类似地适用于 Series,因为它在内部利用ndarray。
arg : scalar(标量),list(列表),
(tuple)元组,一维数组(1-d array)或Series
errors : {'ignore','raise','coerce'},
默认为'raise'
如果为‘raise’,
则无效的解析将引发异常
如果为 ‘coerce’,
则将无效解析设置为NaN
如果为 ‘ignore’,
则无效的解析将返回输入
downcast :
{'integer','signed','unsigned','float'},
默认为None
如果不是None(无),并且数据已成功转换为数字dtype
(或者数据是从数字开始的),
则根据以下规则将结果数据转换为可能的最小数字dtype:
'integer'或'signed':
最小的有符号int dtype(最小值:np.int8)
'unsigned':
最小的无符号int dtype(最小值:np.uint8)
'float':
最小的float dtype(最小值:np.float32)
由于此行为与从核心转换为数值的行为是分开的,
因此无论 ‘errors’ 输入的值如何,
向下转换期间引发的任何错误都会浮出水面。
此外,仅当结果数据的dtype的大小,
严格大于要强制转换为dtype的dtype时,
才会发生向下转换,因此,
如果检查的所有dtype都不满足该规范,
则不会对该数据执行向下转换。
0.19.0版中的新功能。
Python怎么做最优化
一、概观
scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览:
1.非线性最优化
fmin -- 简单Nelder-Mead算法
fmin_powell -- 改进型Powell法
fmin_bfgs -- 拟Newton法
fmin_cg -- 非线性共轭梯度法
fmin_ncg -- 线性搜索Newton共轭梯度法
leastsq -- 最小二乘
2.有约束的多元函数问题
fmin_l_bfgs_b ---使用L-BFGS-B算法
fmin_tnc ---梯度信息
fmin_cobyla ---线性逼近
fmin_slsqp ---序列最小二乘法
nnls ---解|| Ax - b ||_2 for x=0
3.全局优化
anneal ---模拟退火算法
brute --强力法
4.标量函数
fminbound
brent
golden
bracket
5.拟合
curve_fit-- 使用非线性最小二乘法拟合
6.标量函数求根
brentq ---classic Brent (1973)
brenth ---A variation on the classic Brent(1980)ridder ---Ridder是提出这个算法的人名
bisect ---二分法
newton ---牛顿法
fixed_point
7.多维函数求根
fsolve ---通用
broyden1 ---Broyden’s first Jacobian approximation.
broyden2 ---Broyden’s second Jacobian approximationnewton_krylov ---Krylov approximation for inverse Jacobiananderson ---extended Anderson mixing
excitingmixing ---tuned diagonal Jacobian approximationlinearmixing ---scalar Jacobian approximationdiagbroyden ---diagonal Broyden Jacobian approximation8.实用函数
line_search ---找到满足强Wolfe的alpha值
check_grad ---通过和前向有限差分逼近比较检查梯度函数的正确性二、实战非线性最优化
fmin完整的调用形式是:
fmin(func, x0, args=(), xtol=0.0001, ftol=0.0001, maxiter=None, maxfun=None, full_output=0, disp=1, retall=0, callback=None)不过我们最常使用的就是前两个参数。一个描述优化问题的函数以及初值。后面的那些参数我们也很容易理解。如果您能用到,请自己研究。下面研究一个最简单的问题,来感受这个函数的使用方法:f(x)=x**2-4*x+8,我们知道,这个函数的最小值是4,在x=2的时候取到。
from scipy.optimize import fmin #引入优化包def myfunc(x):
return x**2-4*x+8 #定义函数
x0 = [1.3] #猜一个初值
xopt = fmin(myfunc, x0) #求解
print xopt #打印结果
运行之后,给出的结果是:
Optimization terminated successfully.
Current function value: 4.000000
Iterations: 16
Function evaluations: 32
[ 2.00001953]
程序准确的计算得出了最小值,不过最小值点并不是严格的2,这应该是由二进制机器编码误差造成的。
除了fmin_ncg必须提供梯度信息外,其他几个函数的调用大同小异,完全类似。我们不妨做一个对比:
from scipy.optimize import fmin,fmin_powell,fmin_bfgs,fmin_cgdef myfunc(x):
return x**2-4*x+8
x0 = [1.3]
xopt1 = fmin(myfunc, x0)
print xopt1
xopt2 = fmin_powell(myfunc, x0)
print xopt2
xopt3 = fmin_bfgs(myfunc, x0)
print xopt3
xopt4 = fmin_cg(myfunc,x0)
print xopt4
给出的结果是:
Optimization terminated successfully.
Current function value: 4.000000
Iterations: 16
Function evaluations: 32
[ 2.00001953]
Optimization terminated successfully.
Current function value: 4.000000
Iterations: 2
Function evaluations: 53
1.99999999997
Optimization terminated successfully.
Current function value: 4.000000
Iterations: 2
Function evaluations: 12
Gradient evaluations: 4
[ 2.00000001]
Optimization terminated successfully.
Current function value: 4.000000
Iterations: 2
Function evaluations: 15
Gradient evaluations: 5
[ 2.]
我们可以根据给出的消息直观的判断算法的执行情况。每一种算法数学上的问题,请自己看书学习。个人感觉,如果不是纯研究数学的工作,没必要搞清楚那些推导以及定理云云。不过,必须了解每一种算法的优劣以及能力所及。在使用的时候,不妨多种算法都使用一下,看看效果分别如何,同时,还可以互相印证算法失效的问题。
在from scipy.optimize import fmin之后,就可以使用help(fmin)来查看fmin的帮助信息了。帮助信息中没有例子,但是给出了每一个参数的含义说明,这是调用函数时候的最有价值参考。
有源码研究癖好的,或者当你需要改进这些已经实现的算法的时候,可能需要查看optimize中的每种算法的源代码。在这里:https:/ / github. com/scipy/scipy/blob/master/scipy/optimize/optimize.py聪明的你肯定发现了,顺着这个链接往上一级、再往上一级,你会找到scipy的几乎所有源码!
利用Python进行数据分析笔记:3.1数据结构
元组是一种固定长度、不可变的Python对象序列。创建元组最简单的办法是用逗号分隔序列值:
tuple 函数将任意序列或迭代器转换为元组:
中括号 [] 可以获取元组的元素, Python中序列索引从0开始 :
元组一旦创建,各个位置上的对象是无法被修改的,如果元组的一个对象是可变的,例如列表,你可以在它内部进行修改:
可以使用 + 号连接元组来生成更长的元组:
元组乘以整数,则会和列表一样,生成含有多份拷贝的元组:
将元组型的表达式赋值给变量,Python会对等号右边的值进行拆包:
拆包的一个常用场景就是遍历元组或列表组成的序列:
*rest 用于在函数调用时获取任意长度的位置参数列表:
count 用于计量某个数值在元组中出现的次数:
列表的长度可变,内容可以修改。可以使用 [] 或者 list 类型函数来定义列表:
append 方法将元素添加到列表尾部:
insert 方法可以将元素插入到指定列表位置:
( 插入位置范围在0到列表长度之间 )
pop 是 insert 的反操作,将特定位置的元素移除并返回:
remove 方法会定位第一个符合要求的值并移除它:
in 关键字可以检查一个值是否在列表中;
not in 表示不在:
+ 号可以连接两个列表:
extend 方法可以向该列表添加多个元素:
使用 extend 将元素添加到已经存在的列表是更好的方式,比 + 快。
sort 方法可以对列表进行排序:
key 可以传递一个用于生成排序值的函数,例如通过字符串的长度进行排序:
bisect.bisect 找到元素应当被插入的位置,返回位置信息
bisect.insort 将元素插入到已排序列表的相应位置保持序列排序
bisect 模块的函数并不会检查列表是否已经排序,因此对未排序列表使用bisect不会报错,但是可能导致不正确结果
切片符号可以对大多数序列类型选取子集,基本形式是 [start:stop]
起始位置start索引包含,结束位置stop索引不包含
切片还可以将序列赋值给变量:
start和stop可以省略,默认传入起始位置或结束位置,负索引可以从序列尾部进行索引:
步进值 step 可以在第二个冒号后面使用, 意思是每隔多少个数取一个值:
对列表或元组进行翻转时,一种很聪明的用法时向步进值传值-1:
dict(字典)可能是Python内建数据结构中最重要的,它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组 。
字典是键值对集合,其中键和值都是Python对象。
{} 是创建字典的一种方式,字典中用逗号将键值对分隔:
你可以访问、插入或设置字典中的元素,:
in 检查字典是否含有一个键:
del 或 pop 方法删除值, pop 方法会在删除的同时返回被删的值,并删除键:
update 方法将两个字典合并:
update方法改变了字典元素位置,对于字典中已经存在的键,如果传给update方法的数据也含有相同的键,则它的值将会被覆盖。
字典的值可以是任何Python对象,但键必须是不可变的对象,比如标量类型(整数、浮点数、字符串)或元组(且元组内对象也必须是不可变对象)。
通过 hash 函数可以检查一个对象是否可以哈希化(即是否可以用作字典的键):
集合是一种无序且元素唯一的容器。
set 函数或者是用字面值集与大括号,创建集合:
union 方法或 | 二元操作符获得两个集合的联合即两个集合中不同元素的并集:
intersection 方法或 操作符获得交集即两个集合中同时包含的元素:
常用的集合方法列表:
和字典类似,集合的元素必须是不可变的。如果想要包含列表型的元素,必须先转换为元组:
Python,的numpy模块中有没有 阶乘函数?
有阶乘函数,Numpy中,mat必须是2维的,但是array可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。
在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积。
若a=mat([1,2,3]) 是矩阵,则 a.A 则转换成了数组,反之,a.M则转换成了矩阵。
扩展资料:
常用的Numpy运算:
取矩阵中的某一行 ss[1,:] 或该行的某两列 ss[1,0:2]
将数组转换成矩阵 randMat=mat(random.rand(4,4))
矩阵求逆 randMat.I
单位阵 eye(4)
零矩阵 zeros((x,y)) 建立x行y列的零矩阵。
最大值和最小值 a.max(),a.min() ,而a.max(0) 表示按列选取每列的最大值。最大/小元素的下标 a.argmax(),a.argmin()
#作为方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0) #按列相加x.sum(axis=1) #按行相加#作为函数sum(a,axis=0)ss.mean()
mean(a,axis=0(或1)) #按列或行求均值var(a)var(a,axis=0(或1)) #按列或行求方差。
std(a)std(a,axis=0(或1)) #按列或行求标准差ss.T或ss.transpose() #转置。
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