0,0)写一个自动化的小脚本deff():sht_3.range("A1:AZ48").column_width=1.1sht_3.range(...
aspect='auto', cmap=matplotlib.cm.bwr, norm=LogNorm(vmin=np.min(ffts), vmax=np.max(ff...
CategoricalColorMapper, Divfrom bokeh.layouts import gridplot, column# Output to fileoutput_file('phi-gm-linked-stats.html', title='76ers Game Log')# Store the data in a ColumnDataSourcegm_stats_cds = ColumnDataSource(phi_gm_stats)每个游戏都由一个...
# 创建一个只有收盘价的新数据帧data = df.filter(['close'])# 将数据帧转换为numpy数组dataset = data.values# 获取要对模型进行训练的行数training_data_len = int(np.ceil( len(dataset) * .95 ))# 数据标准化from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler(feature_range=(0,1))...
带有LoG、DoG 和 DoH 的水滴探测器(带有scikit-image) 方向梯度特征直方图的提取 SIFT、ORB 和简短特征及其在图像匹配中的应用 类Haar 特征及其在人脸检测中的应用 特征检测器与描述符 在图像处理中,(局部)特征是指与图像处理任务相关的一组关键/显著点或信息,它们创建了图像的抽象、更通用(通常更健壮)表示。基于...
data = data/10**np.ceil(np.log10(data.abs().max())) return data df['col1_scale'] = DecimalScale(df['col1']) 离差标准化缺点为若数据集中某个数据值很大,则离差标准化的值就会趋近于0,并且相互之间差别不大。但方法简单,便于理解。标准差标准化受数据分布的影响较小,小数定标标准化的适用范围...
2012 年,深度学习参加了 ImageNet 竞赛,为快速改善和进步计算机视觉和深度学习技术打开了闸门。 在本章中,我们将从深度学习(尤其是迁移学习)的角度介绍图像识别和分类的概念。 本章将涵盖以下方面: 深度学习图像分类简介 基准数据集 最新的深度图像分类模型 图像分类和迁移学习用例 本章从本书的第三部分开始。 在...
logP(Y=1|X=x)1−P(Y=1|X=x)=wTx(5)(5)logP(Y=1|X=x)1−P(Y=1|X=x)=wTx 其中, w=(w1,w2,...,wm,b)T,x=(x1,x2,...,xm,1)w=(w1,w2,...,wm,b)T,x=(x1,x2,...,xm,1)学习模型的关键是对权值 ww 的学习,已知的是训练样本即输入及其对应的标签,利用已知输入样...
(c) 可以返回一个由相邻数组元素的差 值构成的数组 ```code returns = np.diff( arr ) / arr[ : -1] #diff返回的数组比收盘价数组少一个元素 [/code] np.std(c) 标准差 对数收益率 ```code logreturns = np.diff( np.log(c) ) #应检查输入数组以确保其不含有零和负数 [/code] where 可以...
1classCodeVisitor(ast.NodeVisitor):2defvisit_BinOp(self,node):3ifisinstance(node.op,ast.Add):4node.op=ast.Sub()5self.generic_visit(node)67defvisit_FunctionDef(self,node):8print'Function Name:%s'%node.name9self.generic_visit(node)10func_log_stmt=ast.Print(11dest=None,12values=[ast.Str...