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搜索关键字:ipy    ( 306个结果
QuantLib 金融计算——自己动手封装 Python 接口(2)
[TOC] QuantLib 金融计算——自己动手封装 Python 接口(2) 概述 对于一项简单功能,通常只需要包装少数几个类就可以,正如 "《自己动手封装 Python 接口(1)》" 演示的那样。 下面,将演示如何包装 QuantLib 中的复杂功能,最终实现 从固息债交易数据中估计期限结构 ...
分类:编程语言   时间:2020-02-23 18:28:43    阅读次数:99
《自拍教程12》命令行界面软件的优势
无论是开发人员还是测试的大神们, 都是对命令行界面软件爱不释手, 理由很简单, 命令行界面软件有以下优点: 1. 可以快速实现快速计算及处理,大大提高了工作效率 比如windows系统下,我要查看本机的ip地址, 直接cmd运行ipconfig即可看到, 手都不需要操作鼠标, 共计耗时3s. 但是如 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-21 12:52:37    阅读次数:67
Python3神经元学习
书中对类定义下的函数有如下例子 class Dog: #dog can bark def bark(slef): print("wang") pass pass zhubite=Dog() zhubite.bark() 出于好奇,去掉slef之后代码变成如下内容 class Dog: #dog ca ...
分类:编程语言   时间:2020-02-20 20:28:26    阅读次数:99
线性回归
线性回归 主要内容包括: 1. 线性回归的基本要素 2. 线性回归模型从零开始的实现 3. 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见,这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年)。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-14 20:29:13    阅读次数:73
ROS中3D机器人建模(五)
一.创建一个差速驱动移动机器人模型 前面我们已经创建了一个7-DOF机械臂机器人模型,接下来我们将创建一个差速机器人模型,差速轮式机器人在机器人底盘的两端安装两个轮子, 整个底盘由一个或两个脚轮支撑。轮子将通过调节速度来控制机器人的移动速度,如果两个马达以相同的速度运行,轮子会向前或者向后移动。 如 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-10 13:58:40    阅读次数:81
python实现ip地址的包含关系判断
python的IPy模块虽然可以实现一些ip地址的判断,但是不是很完美,有些场景根本判断不出来,还会抛出异常,比如一个地址范围和一个ip/掩码,这种不同类型就无法判断。 对此通过自己写函数来实现ip地址的判断,实现的思路很简单,先把ip地址转换为一个十进制的范围数,然后来判断是否有包含关系。 #下面 ...
分类:编程语言   时间:2020-02-06 23:07:22    阅读次数:98
机器学习:基本概念、一般步骤、工具
人工智能(Artificial Intelligence) 通过计算机模拟人类智慧,以完成很多只有人类才可以完成,甚至连人类都无法完成的任务 比如专家系统、图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、推荐系统、人机博弈、电脑游戏、机器人等 人类利用计算机完成了很多对人类而言非常困难的工作,但一些人类 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-06 11:06:33    阅读次数:84
MachineLearning入门-2
Scikit-learn Scikit-learn是Python中开发和实践机器学习的类库之一,依赖于Scipy及其相关类库来运行。 Scikit-learn的基本功能主要分为六大类:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择,数据处理。需要指出的是,由于Scikit-learn本身不支持深度学习,也不支 ...
分类:系统相关   时间:2020-02-01 13:00:26    阅读次数:84
Python3.7中Numpy、matplolib、scipy、sklearn库的安装
python库的安装其实并不难,但是对于小白来说,还是有点困难。今天装这几个库装了一下午都没有装上。 首先,安装顺序不能错。Numpy——matplolib——scipy——sklearn(scikit_learn)依次安装。 使用命令:pip install 库名 但是因为是国外网站的缘故,我尝试 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-29 22:03:33    阅读次数:144
如何用python计算临界值(critical value)和p值(p value)(scipy)
z检验: 计算临界值:scipy.stats.norm.ppf(level_of_confidence) 计算p值:scipy.stats.norm.sf(abs(z_score)) 或 1-scipy.stats.norm.cdf(abs(z_score)) 左尾或右尾,双尾检验需在此基础上乘以2 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-29 16:31:57    阅读次数:774
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