匿名函数
lambda的意义：
利用lambda我们可以速写函数，不用去定义函数就可以直接使用
y = lambda x,z:5+9*x+8*z
print(y(2,4)) 从例子中可以看到，lambda的语法结构是：
lambda input : output expressionlambda的用法比较简单，但是却非常的方便，是比较常用的关键词，同时任意位置都能使用
References
Python学习笔记（7）–lambda表达式的用法
python -lambda表达式的用法
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/246841.shtml
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！相关文章
ubuntu 16.04 配置Python2.7 和 Python3.5 同时调用OpenCV
安装OpenCV OpenCV 官网，下载见 SourceForge and GitHub。
若使用官网版本安装不成功，则可试试Github版本。 或者
git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
安装依赖库
sudo apt-get -y install libopencv-dev
sudo apt-get -y install bui…
 函数numpy scikit-learn随机数据生成)
生成特定分布随机数的方法：Python seed() 函数numpy scikit-learn随机数据生成
描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。。 语法 以下是 seed() 方法的语法:
import random
random.seed ( [x] )
注意：seed(()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 ra…
)
shutil.rmtree()
描述 shutil.rmtree() #递归地删除文件
如果存在以下树结构 - user- tester- noob- developer- guru
即 user 目录下存在多级子目录
如果要递归删除user\tester 目录的内容，可使用shutil.rmtree()函数
import shutil
shutil.rmtree(ruser\tester)
mkdir -p fo…
The ntpath module
ntpath module用法示例 import ntpath
file "/my/little/pony"print "isabs", ">", ntpath.isabs(file)
print "dirname", ">", ntpath.dirname(file)
print "basename", ">", ntpath.basena…
python中的glob 模块学习文件路径查找
glob glob.glob（pathname), 返回所有匹配的文件路径列表。它只有一个参数pathname，定义了文件路径匹配规则，这里可以是绝对路径，也可以是相对路径。
import glob
glob.glob(rc:/*.txt)
这里就是获得C盘下的所有txt文件glob.glob(…
python os模块 常用命令
os 模块用法示例 python编程时，经常和文件、目录打交道，这是就离不了os模块。os模块包含普遍的操作系统功能，与具体的平台无关。以下列举常用的命令
1. os.name()——判断现在正在实用的平台，Windows 返回 ‘nt; Linux 返回’pos…
pandas.DataFrame.iterrows
iterrows DataFrame.iterrows()[source]
Iterate over DataFrame rows as (index, Series) pairs. 迭代(iterate)覆盖整个DataFrame的行中，返回(index, Series)对>>> df pd.DataFrame([[1, 1.5]], columns[int, float])
>>> row next(df.iterr…
scipy.ndimage.zoom上采样与下采样
插值 Bilinear interpolation would be order1,
nearest is order0,
and cubic is the default (order3).
举例说明
import numpy as np
import scipy.ndimagex np.arange(64).reshape(8,8)print Original array:
print xprint Resampled by a factor of 2 with nearest i…
Python 进度条 tqdm
用法 tqdm（读音：taqadum, تقدّم）在阿拉伯语中的意思是进展。tqdm可以在长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)，是一个快速、扩展性强的进度条工具库。
from tqdm import tqdm…
sublime-text-3设置输入中文方法
以下方法在 ubutun16.04 中亲测可行，subl版本为 3126 。 一.下载源文件 源文件github链接地址为
https://github.com/jfcherng/my_scripts
或见CSDN下载。 二.安装fcitx输入法 打开终端，输入命令
sudo apt-get install -y fcitx fcitx-im
安装 fcitx…
你真的懂TensorFlow吗？Tensor是神马？为什么还会Flow?
本文的ipynb 格式见CSDN下载。 0维张量/标量 标量是一个数字 1维张量/向量 1维张量称为“向量”。 2维张量 2维张量称为矩阵 3维张量 公用数据存储在张量 时间序列数据 股价 文本数据 图片 彩色图片 5D张量 结论 实际上，你可以使用一个数字的张量&…
标签传播算法（Label Propagation）及Python实现
半监督学习（Semi-supervised learning）发挥作用的场合是：你的数据有一些有label，一些没有。而且一般是绝大部分都没有，只有少许几个有label。半监督学习算法会充分的利用unlabeled数据来捕捉我们整个数据的潜在分布。它…
UFLDL教程： Exercise: Sparse Autoencoder
自编码可以跟PCA 一样，给特征属性降维
一些matlab函数 bsxfun:Cbsxfun(fun,A,B)表达的是两个数组A和B间元素的二值操作，fun是函数句柄或者m文件，或者是内嵌的函数。在实际使用过程中fun有很多选择比如说加，减等，前面需…
概率图模型: Coursera课程资源分享和简介
本博客中概率图模型（Probabilistic Graphical Model）系列笔记以 Stanford 教授 Daphne Koller 的公开课 Probabilistic Graphical Model 为主线，结合资料（每篇博文脚注都附有链接）加以补充. 为便于对照课程查阅&#x…
UFLDL教程：Exercise:Vectorization
载入数据并显示 Deep Learning and Unsupervised Feature Learning Tutorial Solutions
下载MINIST数据集及加载数据集的函数。MINIST数据集的介绍。
% Change the filenames if youve saved the files under different names
% On some platforms, the files might be saved…
UFLDL教程：Exercise:PCA in 2D PCA and Whitening
相关文章
PCA的原理及MATLAB实现
UFLDL教程：Exercise:PCA in 2D & PCA and Whitening
python-A comparison of various Robust PCA implementations
Deep Learning and Unsupervised Feature Learning Tutorial Solutions 统计学的基本概念 统计学里最基本…
UFLDL教程：Exercise:Softmax Regression
Softmax分类函数的Python实现
Deep Learning and Unsupervised Feature Learning Tutorial Solutions 逻辑回归假设函数 在线性回归问题中，假设函数具有如下形式： 在 logistic 回归中，我们的训练集由m 个已标记的样本构成：&#…
UFLDL教程: Exercise:Self-Taught Learning
自我学习 Deep Learning and Unsupervised Feature Learning Tutorial Solutions 1.先训练稀疏自编码器提取特征，再把特征和label给softmax分类器进行训练，最后用test数据集进行测试。 2.由于实际应用中找到大量有标注的样本是非常困难的，所…
UFLDL教程: Exercise: Implement deep networks for digit classification
Deep networks Deep Learning and Unsupervised Feature Learning Tutorial Solutions
深度网络的优势 比单层神经网络能学习到更复杂的表达。不同层的网络学习到的特征是由最底层到最高层慢慢上升的。比如在图像的学习中，第一个隐含层网络可能学习的是边缘特征&am…
UFLDL教程: Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders
Linear Decoders Deep Learning and Unsupervised Feature Learning Tutorial Solutions
以三层的稀疏编码神经网络而言，在sparse autoencoder中的输出层满足下面的公式 从公式中可以看出，a3的输出值是f函数的输出，而在普通的sparse autoenc…