python归一化函数 pytorch归一化函数

哪一个python库用于数据特征工程

第七季：机器学习典型算法专题。这一部分利用前面筑牢的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、各个击破。

当涉及到数据特征工程时，Python有许多库可供选择。 其中最常用的是`scikit-learn`和`pandas`。 `scikit-learn`是一个广泛使用的机器学习库，它提供了许多用于特征工程和数据预处理的工具。以下是一些常用的`scikit-learn`库中的特征工程工具： 1. `sklearn.preprocessing`：提供了许多用于数据预处理的工具，如标准化、归一化、离散化和连续化等。

python归一化函数 pytorch归一化函数

python归一化函数 pytorch归一化函数

2. `sklearn.decomition`：提供了许多降维工具，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。 3. `sklearn.cluster`：提供了许多聚类算法，如K-Means聚类和层次聚类等。

4. `sklearn.neighbors`：提供了许多距离度量和最近邻算法，如K近邻和随机邻居等。 5. `sklearn.svm`：提供了许多支持向量机（SVM）算法，如线性SVM、多项式SVM和rbfSVM等。 除了`scikit-learn`之外，Python还提供了许多其他用于数据特征工程的库。

其中最常用的是`pandas`和`numpy`。 `pandas`是一个广泛使用的数据分析库，它提供了许多用于数据清洗、转换和聚合的工具。以下是一些常用的`pandas`库中的特征工程工具：

`pandas.DataFrame.apply()`：可以使用apply方法对DataFrame中的每个元素应用一个函数，从而实现特征工程。

`pandas.DataFrame.erange(start, stop[, step]xplode()`：可以将一个DataFrame中的一列拆分为多列，从而实现列拆分。

`pandas.DataFrame.fillna()`：可以使用fillna方法填充缺失值，例如使用平均值、中位数或随机值等。

`pandas.DataFrame.explode()`：可以将一个DataFrame中的一列拆分为多列，从而实现列拆分。

荧磷光寿命的数据处理程序-python

阶段六：全栈项目实战

一直有在学习如何使用python处理数据和绘图，作为有机化工人士，本来就很多体力话，最近测了不少数据，的态度当然是测完立刻处理，其中处理起来最麻烦的就是一个荧光寿命的拟合了。

不过还是得夸一下本组用的horiba的荧光仪，软件集成了origin，荧光寿命部分也有相对应的拟合软件，在测试时就可以直接看拟合结果，快速简便，但是这个拟合软件呢，由于版权问题，自己个人电脑上不能安装，拿到原始数据了还是得自己拟合自己处理，这个一直用origin搞也是心烦意乱，且不说某次我搞着搞着origin就崩了，那么，从头再来，你们懂的。

总而言之，就试着用python写了程序，以后在自己电脑上也能随时查看基本的拟合结果。

程序如下np.std(c) 标准：

此处的数据处理方式中，源数据的强度要经过取对数和归一化。取对数过程中，会出现count为0的数据，无法取对数，在程序中是将其直接删除，这个与origin中进行了对比，所采取的方式是一样的。至于归一化，采取的是最为简单的[0，1]之间的归一化，利用值和最小值来进行的。

而x值，主要是通过将channel转化为时间，且曲线中要下降的个点，是x轴必须对应为0的，以此进行拟合。

上述的程序可以如origin一样处理数据，但是根据事后与在自带的数据分析软件里呈现出的结果，是有不一样的。

上述程序的还需要解决的问题有：

1 有多个寿命值时，要如何根据拟合参数计算单个寿命。

2 如何做到自由取部分值进行来进行拟合。

具体的后续更改待更新。

python怎么数据进行pca

min_odd_number = min(unique_odd_numbers, default=None) # 找出最小值

基本步骤：

2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

对数据进行归一化处理（代码中并非这么做的，而是直接减去均值）

计算归一化后的数据集的协方矩阵

计算协方矩阵的特征值和特征向量

保留最重要的k个特征（通常k要小于n），也可以自己制定，也可以选择一个阈值，然后通过前k个特征值之和减去后面n-k个特征值之和大于这个阈值，则选择这个k

将m n的数据集乘以k个n维的特征向量的特征向量（n k）,得到降维的数据。

其实PCA的本质就是对角化协方矩阵。有必要解释下为什么将特征值按从大到小排序后再选。首先，要明白特征值表示的是什么？在线性代数里面我们求过无数次了，那么它具体有什么意义呢？对一个nn的对称矩阵进行分解，我们可以求出它的特征值和特征向量，就会产生n个n维的正交基，每个正交基会对应一个特征值。然后把矩阵投影到这N个基上，此时特征值的模就表示矩阵在该基的投影长度。

特征值越大，说明矩阵在对应的特征向量上的方越大，样本点越离散，越容易区分，信息量也就越多。因此，特征值的对应的特征向量方向上所包含的信息量就越多，如果某几个特征值很小，那么就说明在该方向的信息量非常少，我们就可以删除小特征值对应方向的数据，只保留大特征值方向对应的数据，这样做以后数据量减小，但有用的信息量都保留下来了。PCA就是这个原理。

python数据建模的一般过程

26、isdigit()函数：判断是否全为数字;

Python数据建模的一般过程可以大致分为以下几个步骤： 1. 数据收集：首先需要收集数据。这可能包括从公开数据源、数据库、文件、API等获取数据。你可能需要选择适当的数据收集工具或库，如pandas的read_csv函数或requests库来从网站获取数据。

return unique_odd_numbers

2. 数据清洗：收集到的数据可能存在缺失值、错误值、重复值等问题，需要进行清洗。这一步通常包括删除重复行、填充缺失值、处理异常值等。可以使用Python的pandas库进行数据清洗。 3. 数据预处理：数据预处理包括数据标准化、归一化、编码转换等步骤，以便于后续的数据分析。可以使用Python的pandas库进行数据预处理。

4. 特征提取：根据研究问题和数据特点，从数据中提取出有用的特征。这可能包括数值特征、分类特征、时间序列特征等。可以使用Python的sklearn库进行特征提取。 5. 模型选择与训练：根据研究问题和数据特点，选择合适的机器学习模型进行训练。常见的机器学习模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。可以使用Python的sklearn库进行模型训练。

6. 模型评估：使用适当的方法对模型进行评估，如准确率、召回率、AUC-ROC等指标。评估结果可以帮助你了解模型的性能，从而进行调整和优化。 7. 模型应用与优化：将模型应用于实际问题中，并根据应用结果对模型进行优化和调整。

拓展知识： Python由荷兰数学与计算机科学研究中心的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫作ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于的、大型项目的开发。

python 函数参数类型

python 的函数参数类型分为4种：

1.位置参数：调用函数时根据函数定义的参数位置来传递参数，位置参数也可以叫做必要参数，函数调用时必须要传的参数。

当参数满足函数必要参数传参的条件，函数能够正常执行：

add(1,2) #两个参数的顺序必须一一对应，且少一个参数都不可以

当我们运行上面的程序,输出:

当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了一个参数时，程序会抛出异常

add(1)

当我们运行上面的程序,输出：

当函数需要两个必要参数，但是调用函数只给了三个参数时，程序会抛出异常

add(1,2,3)

当我们运行上面的程序,输出

2.关键字参数：用于函数调用，通过“键-值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用，同时也清除了参数的顺序需求。

add(1,2) # 这种方式传参，必须按顺序传参：x对应1，y对应:2

add(y=2,x=1) #以关健字方式传入参数（可以不按顺序）

正确的调用方式

add(x=1, y=2)

add(y=2, x=1)

add(1, y=2)

以上调用方式都是允许的，能够正常执行

错误的调用方式

add(x=1, 2)

add(y=2, 1)

以上调用都会抛出SyntaxError 异常

上面例子可以看出：有位置参数时，位置参数必须在关键字参数的前面，但关键字参数之间不存在先后顺序的

3.默认参数：用于定义函数，为参数提供默认值，调用函数时可传可不传该默认参数的值，所有位置参数必须出现在默认参数前，包括函数定义和调用，有多个默认参数时，调用的时候，既可以按顺序提供默认参数，也可以不按顺序提供部分默认参数。当不按顺序提供部分默认参数时，需要把参数名写上

默认参数的函数定义

上面示例个是正确的定义位置参数的方式，第二个是错误的，因为位置参数在前，默认参数在后

def add1(x=1,y) 的定义会抛出如下异常

默认参数的函数调用

注意：定义默认参数默认参数不要定义为可变对象，容易掉坑

不可变对象：该对象所指向的内存中的值不能被改变，int,string,float,tuple

可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变，dict,list

这里只要理解一下这个概念就行或者自行百度，后续会写相关的专题文章讲解

举一第二阶段：PythonWEB开发个简单示例

可变参数主要有两类：

args: (itional argument) 允许任意数量的可选位置参数(参数),将被分配给一个元组, 参数名前带，args只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称

kwargs：(keyword argument) 允许任意数量的可选关键字参数，,将被分配给一个字典，参数名前带，kwargs只是约定俗成的变量名，可以替换其他名称

args 的用法

args 是用来传递一个非键值对的可变数量的参数列表给函数

语法是使用 符号Python在各个编程语言中比较适合新手学习，Python解释器易于扩展，可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。的数量可变的参数; 按照惯例,通常是使用arg这个单词，args相当于一个变量名，可以自己定义的

在上面的程序中,我们使用 args作为一个可变长度参数列表传递给add()函数。 在函数中,我们有一个循环实现传递的参数计算和输出结果。

还可以直接传递列表或者数组的方式传递参数,以数组或者列表方式传递参数名前面加（） 号

kwargs 允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给函数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict

下篇详细讲解 args, kwargs 的参数传递和使用敬请关注

python函数有哪些

np.var(c) 方

2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;

3、len()函数：计算字符长度;

4、format()函数：实现格式化输出;

5、type()函数：查询对象的类型;

6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;

7、id()函数：获取对象的内存地址;

8、()函数：Python的帮助函数;

9、s.islower()函数：判断字符小写;

10、s.sppace()函数：判断是否为空格;

11、str.replace()函数：替换字符;

12、import()函数：引进库;

13、math.sin()函数：sin()函数;

14、math.pow()函数：计算次方函数;

15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;

16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;

17、time.sleep()函数：停止一段时间;

18、random.randint()函数：产生随机数;

19、range()函数：返回一个列表，打印从1到100;

20、file.read()函数：读取文件返回字符串;

21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;

22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;

23、split()函数：用什么来间隔字符串;

24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;

25、isalpha()函数：判断是否全为字符;

27、 lower()函数：将数据改成小写;

28、upper()函数：将数据改成大写;

29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;

30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;

31、f第三季：机器学习线性代数核心-Python描述。从坐标与变换、空间与映射、相似与特征等相关基础知识点切入，最终聚焦特征值分解与主成分分析、奇异值分解与数据降维等重难点内容，环环相扣的展开线性代数与机器学习算法紧密结合的最核心内容。ile.write()函数：写入函数;

32、file.wriine()函数：写入文件;

33、abs()函数：得到某数的;

34、file.sort()函数：对书数据排序;

36、find()函数：查找 返回的是索引;

37、dict()函数：创建字典;

38、clear()函数：清楚字典中的所有项;

39、copy()函数：一个字典，会修改所有的字典;

40、 get()函数：查询字典中的元素。

…………

这个还是到化大的类型应该是有许多大，比如说他的艺术函数，或者是上面还说进行求和，然后有各种各样的。

Python+lstm+当特征数量过大时,会导致有些特征预测梯度爆炸。如何处理?

>>> x = np.arange(6)

当使用Python + LSTM进行训练时，特征数量过大可能会导致梯度爆炸问题。这时有以下几种方法来处理这个问题：

找出k个特征值对应的特征向量

1. 梯度裁剪：梯度裁剪可以限制梯度的范围，避免梯度爆炸。这个方法可以在每一次训练迭代中修改优化器的`clipvalue`或`clipnorm`参数，以控制梯度的大小。

2. 权重约束：权重约束可以限制权重的范围，也可以避免网络产生和学习出类似的特征。在使用LSTM网络时，可以通过kernel、recurrent_kernel和bias进行约束。

3. 数据归一化：特征之间的异过大也会导致LSTM网络训练梯度爆炸。因此，在训练之前需要对数据进行归一化处理。可以使用标准化方法或缩放方法来归一化数据。

4. 减少特征数量：如果出现梯度爆炸问题，可以考虑减少特征数量。可以采用一些常见的特征选择方法如PCA(主成分分析)，或者单独使用Feature-Packing+Bottleneck Mod进一步提取特征。

5. LSTM网络结构优化：在LSTM网络结构的优化中，可以在每个时刻将所有时刻的信息相加，以减少梯度爆炸的影响。也可以考虑添加dropout层和batch normalization层。

总结来说，处理LSTM网络特征数量过大的梯度爆炸问题，可以采用梯度裁剪、权重约束、数据归一化、减少特征数量和优化LSTM网络结构等方法来解决。需要根据具体的情况选择合适的方法来应对梯度爆炸的问题。

希望能够帮到您！

Python实现彩色散点图绘制（利用色带对散点图进行颜色渲染）

3.22 计算指数移动平均线

接受自己的普通，然后全力以赴的出众，告诉自己要努力，但不要着急....

当然， 这个结果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！

好吧，安排，我们先看下实现后的效果！

分享一份Python的学习路线图，可以参考一下这个效果自然就比之前的好多了！

实现python散点图绘制需要用到matplotlib库， matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库；学习一个新的库当然看文档了：

实现思路：

matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数：

matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , , data=None , kwargs )

其中：

1、c参数为计算的散点密度；

2、cmap为色带（matplotlib里面自带了很多色带可供选择）,参见：

3、由于计算的散点密度数值大小分散，因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多，参见colors类)，并给归一化方式设置色带刻度的最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和值)，这样就建立起了密度与色带的映射关系。

（这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径：radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize）

作者能力水平有限，欢迎各位批评指正！

python的问题

>>>b = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])

句，将整容成(60000,2828)这样大小的矩阵的

第二句，将35、tuple()函数：创建一个元组;的矩阵值转成float32数据类型，然后全体除以255，其实就是将矩阵存储的整数（0，255）归一化到（0，1）的浮点数

Python的函数和参数

array([ 4., 5., 6.])

parameter 是函数定义的参数形式

stop:计数从stop结束，但不包括stop。例如range(0,5)是[0,1,2,3,4]没有5

argument 是函数调用时传入的参数实体。

对于函数调用的传参模式，一般有两种：

此外，

也是关键字传参

python的函数参数定义一般来说有五种: 位置和关键字参数混合 ， 仅位置参数 ， 仅关键字参数 ， 可变位置参数 ， 可变关键字参数 。其中仅位置参数的方式仅仅是一个概念，python语法中暂时没有这样的设计。

通常我们见到的函数是位置和关键字混合的方式。

既可以用关键字又可以用位置调用

或这种方式的定义只能使用关键字传参的模式

f(some_list) 与 f(arg1, arg2, ...) （其中some_list = [arg1, arg2, ...]）是等价的

网络模块request的request方法的设计

多数的可选参数被设计成可变关键字参数

有多种方法能够为函数定义输出：

非常晦涩

如果使用可变对象作为函数的默认参数，会导致默认参数在所有的函数调用中被共享。

addItem方法的data设计了一个默认参数，使用不当会造成默认参数被共享。

python里面，函数的默认参数被存在__default__属性中，这是一个元组类型

例子2：

在例子1中，默认参数是一个列表，它是mutable的数据类型，当它写进 __defauts__属性中时，函数addItem的作并不会改变它的id，相当于 __defauts__只是保存了data的引用，对于它的内存数据并不关心，每次调用addItem，都可以修改 addItem.__defauts__中的数据，它是一个共享数据。

如果默认参数是一个imutable类型，情况将会不一样,你无法改变默认参数次存入的值。

例子1中，连续调用addItem('world') 的结果会是

而不是期望的