numpy中的np.round()取整的功能和注意 功能 np.round() 是对浮点数取整的一个函数,一般的形式为 np.round(a, b),其中a为待取整的浮点数,b为保留的小数点的位数 注意 当小数部分是0.5时,np.round(),"去奇存偶",或者说 "4舍6入5凑偶" 与一般理解的四舍五入不同,在误差理论中:当整数部分是偶数,小数部分是0.5时,向下取整,最后结果为偶数:当整数部分是奇数,小数部分是0.5时,则向上取整,最后结果为偶数.这样得到的

Math.round.parseInt.Math.floor和Math.ceil 都可以返回一个整数,具体的区别请看下面的总结. 一.Math.round 作用:四舍五入,返回参数+0.5后,向下取整. 如: Math.round(5.57) //返回6 Math.round(2.4) //返回2 Math.round(-1.5) //返回-1 Math.round(-5.8) //返回-6 二.parseInt 作用:解析一个字符串,并返回一个整数,这里可以简单理解成返回舍去参数的小数部分后的

一.Math.round() 作用:四舍五入返回整数.(返回参数+0.5后,向下取整) Math.round(5.57) //返回6 Math.round(2.4) //返回2 Math.round(-1.5) //返回-1 Math.round(-5.8) //返回-6 二.Math.ceil() 作用:返回大于等于参数的最小整数. Math.ceil(5.57) //返回6 Math.ceil(2.4) //返回3 Math.ceil(-1.5) //返回-1 Math.ceil(-5.8)

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,

首先,这些处理方法可分为三类. 1,只用来处理数字取整问题的:Math.round(),Math.floor(),Math.ceil(): 2,专门用于把字符串转化成数值:parseInt(),parseFloat(): 3,  没有什么卵用的:Number() 下面看看他们各自的用法和区别,逐个分类说. 一,parseInt() parseInt()函数可以将字符串转换成一个整数,parseInt()函数不仅可以解析纯数字字符串,也可以解析以数字开头的部分数字字符串(非数字部分字符串在转换过程

range()返回的是range object,而np.nrange()返回的是numpy.ndarray() range尽可用于迭代,而np.nrange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用. range()不支持步长为小数,np.arange()支持步长为小数 两者都可用于迭代 两者都有三个参数,以第一个参数为起点,第三个参数为步长,截止到第二个参数之前的不包括第二个参数的数据序列 某种意义上,和STL中由迭代器组成的区间是一样的,即左闭右开的区间.[first, last)或者不

转自:http://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49493633 range()返回的是range object,而np.nrange()返回的是numpy.ndarray() range尽可用于迭代,而np.nrange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用. range()不支持步长为小数,np.arange()支持步长为小数 两者都可用于迭代 两者都有三个参数,以第一个参数为起点,第三个参数为步长,截止到第二个参数之前的不包括第

以前经常在代码中看到Math.round.parseInt.Math.floor和Math.ceil这四个函数,虽然知道结果都可以返回一个整数,但是对他们四者的区别还是不太清楚,今天就做一个小结. 一.Math.round 作用:四舍五入,返回参数+0.5后,向下取整. 如: Math.round(5.57) //返回6 Math.round(2.4) //返回2 Math.round(-1.5) //返回-1 Math.round(-5.8) //返回-6 二.parseInt 作用:解析一个

[摘要:之前常常正在代码中看到Math.round.parseInt.Math.floor战Math.ceil那四个函数,固然晓得效果皆能够返回一个整数,然则对他们四者的差别照样没有太清晰,本日便做一个小结. 1.Math.round 感化] 以前经常在代码中看到Math.round.parseInt.Math.floor和Math.ceil这四个函数,虽然知道结果都可以返回一个整数,但是对他们四者的区别还是不太清楚,今天就做一个小结. 一.Math.round 作用:四舍五入,返回参数+0.5

js中Math.round.parseInt.Math.floor和Math.ceil小数取整总结 Math.round.parseInt.Math.floor和Math.ceil 都可以返回一个整数,具体的区别请看下面的总结. 一.Math.round 作用:四舍五入,返回参数+0.5后,向下取整. 如: Math.round(5.57) //返回6 Math.round(2.4) //返回2 Math.round(-1.5) //返回-1 Math.round(-5.8) //返回-6 二.

1. 引入所有需要的包 # -*- coding:utf-8 -*- # 忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 引入数据处理包 import numpy as np import pandas as pd # 引入算法包 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression f

1. 引入所有需要的包 # -*- coding:utf-8 -*- # 忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 引入数据处理包 import numpy as np import pandas as pd # 引入算法包 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression f

本文主要参考caffe官方文档[<Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition>](http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb) 是第二篇案例.笔者对其进行了为期一周的断断续续的研究,笔者起先对python/caffe并不了解+英语不好,阅读+理解的时间有点长,前前后后过了不下十遍终于从这第二篇文档看

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

1. array如果维度多了,就变成ndarray. 2. list切片类似C数组,多维度分别用”[]“索引,单维度切片用”:“,如: >>> a [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] >>> a[1][1:3] [5, 6] 但是这样做第二个维度索引不起作用: >>> a[1:3][0:2] [[4, 5, 6], [7, 8, 9]] 把list当作ndarray去slice也是不对的: >>> a[

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来. LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题.用途:word representation(embedding)(词语向量).sequence to sequence learning(输入句子预测句子).机器翻译.语音识别等. 100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器.https://iamtrask.github.

numpy基础要点 1.生成数组 np.array([]) 2.变量的类型 numpy.ndarray 3.数据的类型 int8,float64,float32,bool等 4.数据的类型转换 x.astype("float32") 5.保留N位小数 np.round(x,n) 6.切片和索引 6.1 行选择 x[2]或x[2:,:] 6.2 列选择 x[:,4:] 6.3 连续多行 x[2:,:3] 6.4 不连续的几个值 x[[1,3],[2,4]]注:这是选择(1,2)和(3,4

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 建立一个带有隐藏层的神经网络 导入一些软件包 numpy:是用Python进行科学计算的基本软件包.sklearn:为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具.matplotlib :是一个用于在Python中绘制图表的库.testCases:提供了一些测试示例来评估函数的正确性,参见下载的资料或者在底部查看它的代码.pla

论文 论文翻译 Faster R-CNN 主要分为两个部分: RPN(Region Proposal Network)生成高质量的 region proposal: Fast R-CNN 利用 region proposal 做出检测. 在论文中作者将 RPN 比作神经网络的注意力机制("attention" mechanisms),告诉网络看哪里.为了更好的理解,下面简要的叙述论文的关键内容. RPN Input:任意尺寸的图像 Output:一组带有目标得分的目标矩形 propos

先看tflearn 官方的: from __future__ import division, print_function, absolute_import import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm import tensorflow as tf import tflearn # Data loading and preprocessing import tflearn.dat