axis

Numpy是 Numerical Python 的简称，是Python中高性能科学计算和数据分析的基础包。Numpy提供了一个多维数组类型ndarray，它具有矢量算术运算和复杂广播的能力，可以实现快速的计算并且能节省存储空间。在使用Python调用飞桨API完成深度学习任务的过程中， 通常会使用Numpy实现数据预处理和一些模型指标的计算 ，飞桨中的Tensor数据可以很方便的和ndarray数组进行相互转换。 在这一节将介绍以下内容： 基础数据结构ndarray数组 随机数numpy.random 线性代数numpy.linalg Numpy保存和导入文件 应用举例 基础数据结构ndarray数组 ndarray数组是Numpy中的基础数据结构式，这一小节将从以下几个方面展开进行介绍： 为什么引入ndarray数组 如何创建ndarray数组 ndarray数组的基本运算 ndarray数组的切片和索引 ndarray数组的统计运算 为什么引入ndarray数组 在Python中使用list列表可以非常灵活的处理多个元素的操作，但是其效率却比较低。ndarray数组相比于Python中的list列表具有以下特点： ndarray数组中所有元素的数据类型是相同的，数据地址是连续的，批量操作数组元素时速度更快；list列表中元素的数据类型可以不同，需要通过寻址方式找到下一个元素

JWS、Axis2、cxf 1.下载axis2.war和axis2.bin.zip 2.将axis2.war包部署到Tomcat下，启动Tomcat测试：http://localhost:8089/axis2 3.新建web project，在src新建一个类编写好代码作为服务端，无需包名，编译生成.class， 拷贝到tomcat\webapps\axis2\WEB-INF\pojo下（需要新建pojo） 4.运行http://localhost:8089/axis2/services/listServices，查看服务名 5.获取服务：http://localhost:8089/axis2/services/DataGetService 6.客户端调用写好类代码，并运行http://localhost:8089/axis2/services/DataGetService?wsdl ###集成到ssmm web项目中去，将axis2-web拷贝到webapp下，将lib、conf、modules、services拷贝到WEB-INF下， spring-axis2.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www

在eclipse-jee-galileo-SR1-win32上装了半天都装不上，偶然发现通过非常规手段可以使用。 一．插件安装 Add 1.3 插件到plugins Add 1.6插件到dropins 重启eclipse, 出现了2个，用第二个应该是1.6的 反向生成代码。 报错，缺少下图最上面2个包。 从AXIS2的LIB库中复制"geronimo-stax-api_1.0_spec-1.0.1.jar"和"backport-util-concurrent-3.1.jar"文件到Codegen的lib目录中,同时修改plugin.xml文件,添加 <library name="lib/geronimo-stax-api_1.0_spec-1.0.1.jar"> <exportname="*"/> </library> <library name="lib/backport-util-concurrent-3.1.jar"> <export name="*"/> </library> 到plugin.xml文件中,保存。 成功后1.3生成出的代码。 1.6生成出的代码 public void downFile(StringfilePath) { System.out.println(filePath); StringtargetUrl = "http://localhost

原文地址 生成测试数据 import numpy as np # 生成测试数据（下述维度描述针对此二维数据） a = np . arange ( 12 ) . reshape ( ( 3 , 4 ) ) # [[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] 均等切分—— np.split(A,n,axis=0) # np.split(A,n,axis=0)把所有切分子集放在一个列表中返回 # A：要切分的矩阵 # n：均等切分成n个，若不能整除会报错 # axis：从哪个维度切分，索引从0开始 竖直切，也就是切第二维度 resdivide = np . split ( a , 2 , axis = 1 ) # 切成2个 # [array([[0, 1], # [4, 5], # [8, 9]]), array([[ 2, 3], # [ 6, 7], # [10, 11]])] 水平切，也就是切分第一维度 resdivide = np . split ( a , 3 , axis = 0 ) # 切成3个 # [array([[0, 1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11]])] 均等切分—— np.vsplit() 与 np.hsplit() np.vsplit()

版权声明： 本文为博主原创文章，发表自 知一的指纹 。转载需向 我的邮箱 申请。 简单解释： 熵 为信息的期望值，计算公式如下。 $$ info(D) = -sum_{i=1}^m p_i log_2(p_i) $$ 信息增益 是指在划分数据集之前之后信息发生的变化。对信息按属性A划分后取得的熵。 $$ info_A(D) = sum_{j=1}^v frac{|D_j|}{|D|}info(D_j) $$ 计算两者之间的变化就是信息增益。 $$ gain(A) = info(D) - info_A(D) $$ 如下算法计算最大信息增益。 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106 # -*- coding:utf-8 -*-"""决策树算法"""from __future__ import divisionimport mathimport operatorfrom collections import

1、说明   DataFrame中的排序分为两种，一种是对索引排序，一种是对值进行排序。   对于索引排序，涉及到对行索引、列索引的排序，并且还涉及到是升序还是降序。函数df.sort_index(axis= , ascending= , inplace=)，需要特别注意这三个参数。axis表示对行操作，还是对列操作；ascending表示升序，还是降序操作。   对于值排序，同样也是涉及到行、列排序问题，升序、降序排列问题。函数df.sort_values(by= , axis= , ascending= , inplace=),也需要特别注意这几个参数，只是多了一个by操作，需要我们指明是按照哪一行或哪一列，进行排序的。    注意：axis=0表示对行操作，axis=1表示对列进行操作；ascending=True表示升序，ascending=False表示降序；inplace=True表示对原始DataFrame本身操作，因此不需要赋值操作，inplace=False相当于是对原始DataFrame的拷贝，之后的一些操作都是针对这个拷贝文件进行操作的，因此需要我们赋值给一个变量，保存操作后的结果。 2、索引排序：df.sort_index() ① 对行索引，进行升序排列 df = pd . DataFrame ( { "A" : [ 1 , 3 , 5 , 7 , 9 ]

ndarray自带属性 import numpy as np a = np . array ( [ [ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 ] , [ 9 , 8 , 7 , 6 , 5 ] ] ) a . ndim a . shape a . size a . dtype a . itemsize ndarray创建方法 #ndarray数组的创建方法 #1.从python中的列表元组创建 x = np . array ( [ 0 , 1 , 2 , 3 ] ) print ( x ) x = np . array ( ( 4 , 5 , 6 , 7 ) ) print ( x ) x = np . array ( [ [ 1 , 2 ] , [ 3 , 4 ] , ( 5 , 6 ) ] ) print ( x ) #2.使用numpy中的函数创建数组 #(1) y = np . arange ( 6 ) print ( y ) y = np . ones ( ( 2 , 2 ) , dtype = np . int32 ) print ( y ) y = np . eye ( 5 ) print ( y ) #(2) #np.ones_like(a) #np.zeros_like(a) #np.full_like(a,val) #(3) a = np . linspace (

好久好久没有更新博客了，之前自学的估计也都忘记差不多了。由于毕业选择从事的行业与自己的兴趣爱好完全两条路，心情也难过了很久，既然入职了就要好好干，仍要保持自己的兴趣，利用业余时间重拾之前的乐趣。 从基本的数据清理学起吧 讲一下drop函数的用法 删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop，它不改变原有的df中的数据，而是可选择性的返回另一个dataframe来存放删除后的数据。 删除无效项 df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象（掩码对象），进而筛选出我们需要的特定数据。 df[df.notnull()] df.dropna() #将所有含有nan项的row删除 df.dropna(axis=1,thresh=3) #将在列的方向上三个为NaN的项删除 df.dropna(how='ALL') #将全部项都是nan的row删除 这里面，print(data.dropna() )和 print(data[data.notnull()] )结果一样 填充空缺项 df.fillna(0) df.fillna({1:0, 2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5 df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN method : {‘backfill’, ‘bfill’,

声明：并非原创，转自 https://github.com/rougier/numpy-100 This is a collection of exercises that have been collected in the numpy mailing list, on stack overflow and in the numpy documentation. The goal of this collection is to offer a quick reference for both old and new users but also to provide a set of exercices for those who teach. If you find an error or think you've a better way to solve some of them, feel free to open an issue at https://github.com/rougier/numpy-100 1. Import the numpy package under the name np (★☆☆) import numpy as np 2. Print the numpy version and the configuration (★☆☆) print