8.3.1. 并行計(jì)算 一些scikit-learn的評(píng)估器與實(shí)用程序可以通過(guò)多核CPU進(jìn)行并行計(jì)算，這要?dú)w功于下面的組件： 通過(guò) joblib 庫(kù). 可以通過(guò) n_jobs 參數(shù)控制程序的進(jìn)程或線程數(shù)量.通過(guò)OpenMP, 使用 C 或者 Cython 代碼. 此外，如果numpy安裝了...
http://m.hgci.cn/gkiwe/gkiwe-yfod3rdb.html我們可以使用 xlabel() 和 ylabel() 方法來(lái)設(shè)置 x 軸和 y 軸的標(biāo)簽。 實(shí)例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([1, 4, 9, 16]) plt.plot(x, y) plt.xlabel("x - label") plt.ylabel("y - label") plt.show() 顯示結(jié)果如下： 標(biāo)題 ...
http://m.hgci.cn/matplotlib/matplotlib-label.html以下步驟已經(jīng)過(guò)Ubuntu 10.04測(cè)試，但也應(yīng)該與其他發(fā)行版一起使用。所需包GCC 4.4.x或更高版本CMake 2.8.7或更高版本GitGTK + 2.x或更高版本，包括頭文件（libgtk2.0-dev）pkg-configPython 2.6或更高版本以及Numpy 1.5或更高版本的開(kāi)發(fā)者軟件包（p...
http://m.hgci.cn/opencv/opencv-sjw628u6.htmlBroadcasting 術(shù)語(yǔ) Broadcasting 描述了在算術(shù)運(yùn)算中 numpy 如何處理不同形狀的數(shù)組.在受到某些約束的情況下,較小的數(shù)組在較大的數(shù)組上“broadcasting”,以便它們具有兼容的形狀.broadcasting 提供了一種向量化數(shù)組操作的方法,使循環(huán)發(fā)生...
http://m.hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-nt3v2hcn.htmltf.keras.backend.cast_to_floatx函數(shù)tf.keras.backend.cast_to_floatx(x) 定義在：tensorflow/python/keras/backend.py。將Numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換為默認(rèn)的Keras浮點(diǎn)類型。 參數(shù)： x：Numpy數(shù)組。 返回：同樣的Numpy數(shù)組，轉(zhuǎn)換為它的新類型。
http://m.hgci.cn/tensorflow_python/tf_keras_backend_cast_to_floatx.html盡管 Mojo 仍在進(jìn)行中，并且還不是 Python 的完整超集，但我們已經(jīng)構(gòu)建了一種按原樣導(dǎo)入 Python 模塊的機(jī)制，因此您可以立即利用現(xiàn)有的 Python 代碼。在底層，該機(jī)制使用 CPython 解釋器來(lái)運(yùn)行 Python 代碼，因此它可以與當(dāng)今的所有 ...
http://m.hgci.cn/mojochinese/mojo-python-integration.html問(wèn)題 You want to send and receive large arrays of contiguous data across a network connec‐tion, making as few copies of the data as possible. 解決方案 The following functions utilize memoryviews to send and receive large arrays: zerocopy.py def send_from(arr, dest): view = memoryview(arr).c...
http://m.hgci.cn/youshq/uiarcozt.html在上一節(jié)中，我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 這些算法需要格式化數(shù)據(jù)才能開(kāi)始訓(xùn)練過(guò)程。在這一節(jié)中，我們以某種方式準(zhǔn)備或格式化數(shù)據(jù)，以便將其作為 ML 算法的輸入提供。 本章重點(diǎn)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)準(zhǔn)...
http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-pfi13cb4.html分層索引（Multiple Index）是 Pandas 中非常重要的索引類型，它指的是在一個(gè)軸上擁有多個(gè)（即兩個(gè)以上）索引層數(shù)，這使得我們可以用低維度的結(jié)構(gòu)來(lái)處理更高維的數(shù)據(jù)。比如，當(dāng)想要處理三維及以上的高維數(shù)據(jù)時(shí)，就需要用到...
http://m.hgci.cn/pandas/pandas-multiple.html遍歷是眾多編程語(yǔ)言中必備的一種操作，比如 Python 語(yǔ)言通過(guò) for 循環(huán)來(lái)遍歷列表結(jié)構(gòu)。那么 Pandas 是如何遍歷 Series 和 DataFrame 結(jié)構(gòu)呢？我們應(yīng)該明確，它們的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型不同的，遍歷的方法必然會(huì)存在差異。對(duì)于 Series 而言，...
http://m.hgci.cn/pandas/pandas-iteration.html抱歉，暫時(shí)沒(méi)有相關(guān)的微課
w3cschool 建議您：
抱歉，暫時(shí)沒(méi)有相關(guān)的視頻課程
w3cschool 建議您：
抱歉，暫時(shí)沒(méi)有相關(guān)的教程
w3cschool 建議您：
8.3.1. 并行計(jì)算 一些scikit-learn的評(píng)估器與實(shí)用程序可以通過(guò)多核CPU進(jìn)行并行計(jì)算，這要?dú)w功于下面的組件： 通過(guò) joblib 庫(kù). 可以通過(guò) n_jobs 參數(shù)控制程序的進(jìn)程或線程數(shù)量.通過(guò)OpenMP, 使用 C 或者 Cython 代碼. 此外，如果numpy安裝了...
http://m.hgci.cn/gkiwe/gkiwe-yfod3rdb.html我們可以使用 xlabel() 和 ylabel() 方法來(lái)設(shè)置 x 軸和 y 軸的標(biāo)簽。 實(shí)例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([1, 4, 9, 16]) plt.plot(x, y) plt.xlabel("x - label") plt.ylabel("y - label") plt.show() 顯示結(jié)果如下： 標(biāo)題 ...
http://m.hgci.cn/matplotlib/matplotlib-label.html以下步驟已經(jīng)過(guò)Ubuntu 10.04測(cè)試，但也應(yīng)該與其他發(fā)行版一起使用。所需包GCC 4.4.x或更高版本CMake 2.8.7或更高版本GitGTK + 2.x或更高版本，包括頭文件（libgtk2.0-dev）pkg-configPython 2.6或更高版本以及Numpy 1.5或更高版本的開(kāi)發(fā)者軟件包（p...
http://m.hgci.cn/opencv/opencv-sjw628u6.htmlBroadcasting 術(shù)語(yǔ) Broadcasting 描述了在算術(shù)運(yùn)算中 numpy 如何處理不同形狀的數(shù)組.在受到某些約束的情況下,較小的數(shù)組在較大的數(shù)組上“broadcasting”,以便它們具有兼容的形狀.broadcasting 提供了一種向量化數(shù)組操作的方法,使循環(huán)發(fā)生...
http://m.hgci.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-nt3v2hcn.htmltf.keras.backend.cast_to_floatx函數(shù)tf.keras.backend.cast_to_floatx(x) 定義在：tensorflow/python/keras/backend.py。將Numpy數(shù)組轉(zhuǎn)換為默認(rèn)的Keras浮點(diǎn)類型。 參數(shù)： x：Numpy數(shù)組。 返回：同樣的Numpy數(shù)組，轉(zhuǎn)換為它的新類型。
http://m.hgci.cn/tensorflow_python/tf_keras_backend_cast_to_floatx.html盡管 Mojo 仍在進(jìn)行中，并且還不是 Python 的完整超集，但我們已經(jīng)構(gòu)建了一種按原樣導(dǎo)入 Python 模塊的機(jī)制，因此您可以立即利用現(xiàn)有的 Python 代碼。在底層，該機(jī)制使用 CPython 解釋器來(lái)運(yùn)行 Python 代碼，因此它可以與當(dāng)今的所有 ...
http://m.hgci.cn/mojochinese/mojo-python-integration.html問(wèn)題 You want to send and receive large arrays of contiguous data across a network connec‐tion, making as few copies of the data as possible. 解決方案 The following functions utilize memoryviews to send and receive large arrays: zerocopy.py def send_from(arr, dest): view = memoryview(arr).c...
http://m.hgci.cn/youshq/uiarcozt.html在上一節(jié)中，我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 這些算法需要格式化數(shù)據(jù)才能開(kāi)始訓(xùn)練過(guò)程。在這一節(jié)中，我們以某種方式準(zhǔn)備或格式化數(shù)據(jù)，以便將其作為 ML 算法的輸入提供。 本章重點(diǎn)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)準(zhǔn)...
http://m.hgci.cn/artificial_intelligence/artificial_intelligence-pfi13cb4.html分層索引（Multiple Index）是 Pandas 中非常重要的索引類型，它指的是在一個(gè)軸上擁有多個(gè)（即兩個(gè)以上）索引層數(shù)，這使得我們可以用低維度的結(jié)構(gòu)來(lái)處理更高維的數(shù)據(jù)。比如，當(dāng)想要處理三維及以上的高維數(shù)據(jù)時(shí)，就需要用到...
http://m.hgci.cn/pandas/pandas-multiple.html遍歷是眾多編程語(yǔ)言中必備的一種操作，比如 Python 語(yǔ)言通過(guò) for 循環(huán)來(lái)遍歷列表結(jié)構(gòu)。那么 Pandas 是如何遍歷 Series 和 DataFrame 結(jié)構(gòu)呢？我們應(yīng)該明確，它們的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型不同的，遍歷的方法必然會(huì)存在差異。對(duì)于 Series 而言，...
http://m.hgci.cn/pandas/pandas-iteration.html抱歉，暫時(shí)沒(méi)有相關(guān)的文章
w3cschool 建議您：
免費(fèi)AI編程助手
