closes_returns = np.diff(closes) / closes[ : -1] #计算收盘价相邻差价smooth_closes = np.convolve(weights/weights.sum(), closes_returns) [N-1:-N+1]#利用权重，计算数据平滑opens_returns = np.diff(opens) / opens[ : -1] #计算开盘价相邻差价smooth_opens = np.convolve(weights/weights.sum...
让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件,并查看一些使用 NumPy 的简单代码。 正如“序言”所述,SciPy 与 NumPy 密切相关,因此您会在本章中看到 SciPy 这个名字。 在本章的最后,您将找到有关如何在线获取更多信息的指南,如果您陷入困境或不确定解决问题的最佳方法。 在本章中,我们将学习...
选择适当的版本。 在此示例中,我们选择了numpy-1.8.0-win32-superpack-python2.7.exe。 双击打开 EXE 安装程序。 现在,我们可以看到 NumPy 及其功能的描述,如上一个屏幕截图所示。 单击下一步按钮。* 如果您安装了 Python,则应自动检测到它。 如果未检测到,则可能是您的路径设置错误。 本章最后列出了资源,以...
选择适当的版本。 在此示例中,我们选择了numpy-1.8.0-win32-superpack-python2.7.exe。 双击打开 EXE 安装程序。 现在,我们可以看到 NumPy 及其功能的描述,如上一个屏幕截图所示。 单击下一步按钮。* 如果您安装了 Python,则应自动检测到它。 如果未检测到,则可能是您的路径设置错误。 本章最后列出了资源,以...
Smooth Data:Create smooth curves from noisy or irregular data. Resample Data:Generate new data points at different intervals. NumPy's interpolation functions are part of its broader ecosystem, which includes tools for array manipulation, linear algebra, and statistical operations. These functions are ...
(img_hsv).convert('RGB')) # 色彩分离和合并img_r, img_g, img_b = np.dsplit(img_rgb, 3)img_rgb = np.dstack((img_r, img_g, img_b)) # 图像平滑、锐化img_smooth = np.array(Image.fromarray(img).filter(ImageFilter.BLUR))img_sharp = np.array(Image.fromarray(img).filter(Image...
(l) for l in lines])) # 随机选择是否平滑 IDF smooth = bool(np.random.randint(2)) # 初始化 TF-IDF 编码器对象 tfidf = TFIDFEncoder( lowercase=True, min_count=0, smooth_idf=smooth, max_tokens=None, input_type="strings", filter_stopwords=False, ) # 初始化 sklearn 中的 Tfidf...
原文:NumPy: Beginner’s Guide - Third Edition 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 一、NumPy 快速入门 让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件,并看一些使用 NumPy 的简单代码。 本章简要介绍了 IPytho
目录1.回归损失平均绝对误差( Mean Absolute Error,MAE )均方误差Smooth L1 Loss2.分类损失交叉熵带权重的交叉熵Dice LossFocal Loss损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值(Ground Truth)之间的偏离程度。 通常,我们都会最小化目标函数,最常用的算法便是“梯度下降法”(Gradient Descent)。俗话说,任何事情必然...
smooth_closes = np.convolve(weights/weights.sum(), closes_returns) [N-1:-N+1]#利用权重,计算数据平滑 opens_returns = np.diff(opens) / opens[ : -1] #计算开盘价相邻差价 smooth_opens = np.convolve(weights/weights.sum(), opens_returns) [N-1:-N+1] ...