笨方法学Python.pdf

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python聚类算法(入门级示例代码)

【实例简介】

支持向量机的实验指导

开发环境要求 本系统的软件开发及运行环境具体如下。 ü 操作系统：Windows 7、Windows 10。 ü  Python版本：Python 3.7.1。 ü 开发工具：PyCharm 2018。 ü Python内置模块：sys、random、codecs。 ü 第三方模块：pygame。 注意：在使用第三方模块时，首先需要使用pip install命令安装该模块，例如，安装pygame模块，可以在Python命令窗口中执行以下命令：pipinstall pygame 运行方法 打开PyCharm开发环境，然后在主菜单上选择File→Open菜单项，在打开的Open File or Project对话框中，选择项目foo，如图1所示。 Python项目开发案例集锦之5章

前有《鸟哥的Linux私房菜》，今有伟哥的python私房菜。伟哥对鸟哥，都是不可或缺的好基友，一天一粒，保证你无限活力。 Python具有易读、易学、易维护、可移植性、跨平台等特点，在最近几年深受欢迎而迅速崛起。python属于所想即所得的语言，实现功能简单浅显易懂。但是Python的创立者有意设计了限制性很强的语法，使得不好的编程习惯都不能通过编译，本书主要是笔者在实践中所遇到的经常使用的技巧性文章，希望对读者有所帮助。 作者：菜鸟飞不动链接：https://www.jianshu.com/p/980d4a399d71来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

图像处理(scipy.misc.bytescale.py)

【实例简介】深度学习常用损失函数的基本形式、原理及特点

LSTM入门学习，正弦波序列预测         for i, input_t in enumerate(input.chunk(input.size(1), dim=1)):             h_t, c_t = self.lstm1(input_t, (h_t, c_t))             h_t2, c_t2 = self.lstm2(h_t, (h_t2, c_t2))             output = self.linear(h_t2)  # output.shape:[batch,1]             outputs = [output]  # outputs.shape:[[batch,1],...[batch,1]], list composed of n [batch,1],         for i in range(future):  # if we should predict the future             h_t, c_t = self.lstm1(output, (h_t, c_t))             h_t2, c_t2 = self.lstm2(h_t, (h_t2, c_t2))             output = self.linear(h_t2)  # output.shape:[batch,1]             outputs = [output]  # outputs.shape:[[batch,1],...[batch,1]], list composed of n [batch,1],         outputs = torch.stack(outputs, 1).squeeze(2)  # shape after stack:[batch, n, 1], shape after squeeze: [batch,n]         return outputs

利用python脚本，调用arcpy工具，提取卫星影像外接矩形适量数据。