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Python计算流函数 python 流

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怎么用python写tensorflow开始使用
TensorFlow并不是一个纯粹的神经网络框架, 而是使用数据流图进行数值分析的框架.
TensorFlow使用有向图(graph)表示一个计算任务.图的节点称为ops(operations)表示对数据的处理,图的边flow 描述数据的流向.
该框架计算过程就是处理tensor组成的流. 这也是TensorFlow名称的来源.
TensorFlow使用tensor表示数据. tensor意为张量即高维数组,在python中使用numpy.ndarray表示.
TensorFlow使用Session执行图, 使用Variable维护状态.tf.constant是只能输出的ops, 常用作数据源.
下面我们构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:
from tensorflow import Session, device, constant, matmul'''构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:'''#如果不使用with session()语句, 需要手动执行session.close().
#with device设备指定了执行计算的设备:
#"/cpu:0": 机器的 CPU.
#"/gpu:0": 机器的第一个 GPU, 如果有的话.
#"/gpu:1": 机器的第二个 GPU, 以此类推.
with Session() as session:# 创建执行图的上下文
with device('/cpu:0'):# 指定运算设备
mat1 = constant([[3, 3]])# 创建源节点
mat2 = constant([[2], [2]])
product = matmul(mat1, mat2) # 指定节点的前置节点, 创建图
result = session.run(product) # 执行计算print(result)123456789101112131415161718
下面使用Variable做一个计数器:
from tensorflow import Session, constant, Variable, add, assign, initialize_all_variables
state = Variable(0, name='counter') # 创建计数器one = constant(1) # 创建数据源: 1val = add(state, one) # 创建新值节点update = assign(state, val) # 更新计数器setup = initialize_all_variables() # 初始化Variablewith Session() as session:
session.run(setup) # 执行初始化
print(session.run(state)) # 输出初值
for i in range(3):
session.run(update) # 执行更新
print(session.run(state)) # 输出计数器值12345678910111213
在使用变量前必须运行initialize_all_variables()返回的图, 运行Variable节点将返回变量的值.
本示例中将构建图的过程写在了上下文之外, 而且没有指定运行设备.
上面示例中session.run只接受一个op作为参数, 实际上run可以接受op列表作为输入:
session.run([op1, op2])1
上述示例一直使用constant作为数据源, feed可以在运行时动态地输入数据:
from tensorflow import Session, placeholder, mul, float32
input1 = placeholder(float32)
input2 = placeholder(float32)
output = mul(input1, input2)with Session() as session:print session.run(output, feed_dict={input1: [3], input2: [2]})1234567
实现一个简单神经网络
神经网络是应用广泛的机器学习模型, 关于神经网络的原理可以参见这篇随笔, 或者在tensorflow playground上体验一下在线demo.
首先定义一个BPNeuralNetwork类:
class BPNeuralNetwork:
def __init__(self):
self.session = tf.Session()
self.input_layer = None
self.label_layer = None
self.loss = None
self.trainer = None
self.layers = []def __del__(self):
self.session.close()1234567891011
编写一个生成单层神经网络函数,每层神经元用一个数据流图表示.使用一个Variable矩阵表示与前置神经元的连接权重, 另一个Variable向量表示偏置值, 并为该层设置一个激励函数.
def make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=None):
weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
basis = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size])0.1)
result = tf.matmul(inputs, weights)basisif activate is None:return resultelse:return activate(result)12345678
使用placeholder作为输入层.
self.input_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])1
placeholder的第二个参数为张量的形状, [None, 1]表示行数不限, 列数为1的二维数组, 含义与numpy.array.shape相同.这里, self.input_layer被定义为接受二维输入的输入层.
同样使用placeholder表示训练数据的标签:
self.label_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])1
使用make_layer为神经网络定义两个隐含层, 并用最后一层作为输出层:
self.loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square((self.label_layer - self.layers[1])), reduction_indices=[1]))1
tf.train提供了一些优化器, 可以用来训练神经网络.以损失函数最小化为目标:
self.trainer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate).minimize(self.loss)1
使用Session运行神经网络模型:
initer = tf.initialize_all_variables()# do trainingself.session.run(initer)
for i in range(limit):
self.session.run(self.trainer, feed_dict={self.input_layer: cases, self.label_layer: labels})12345
使用训练好的模型进行预测:
self.session.run(self.layers[-1], feed_dict={self.input_layer: case})1
完整代码:
import tensorflow as tfimport numpy as npdef make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=None):
weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
basis = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size])0.1)
result = tf.matmul(inputs, weights)basisif activate is None:return resultelse:return activate(result)class BPNeuralNetwork:
def __init__(self):
self.session = tf.Session()
self.input_layer = None
self.label_layer = None
self.loss = None
self.optimizer = None
self.layers = []def __del__(self):
self.session.close()def train(self, cases, labels, limit=100, learn_rate=0.05):
# 构建网络
self.input_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])
self.label_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
self.layers.append(make_layer(self.input_layer, 2, 10, activate=tf.nn.relu))
self.layers.append(make_layer(self.layers[0], 10, 2, activate=None))
self.loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square((self.label_layer - self.layers[1])), reduction_indices=[1]))
self.optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate).minimize(self.loss)
initer = tf.initialize_all_variables()# 做训练
self.session.run(initer)for i in range(limit):
self.session.run(self.optimizer, feed_dict={self.input_layer: cases, self.label_layer: labels})def predict(self, case):
return self.session.run(self.layers[-1], feed_dict={self.input_layer: case})def test(self):
x_data = https://www.04ip.com/post/np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_data = https://www.04ip.com/post/np.array([[0, 1, 1, 0]]).transpose()
test_data = https://www.04ip.com/post/np.array([[0, 1]])
self.train(x_data, y_data)
print(self.predict(test_data))
nn = BPNeuralNetwork()
nn.test()12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152
上述模型虽然简单但是使用不灵活, 作者采用同样的思想实现了一个可以自定义输入输出维数以及多层隐含神经元的网络, 可以参见dynamic_bpnn.py
import tensorflow as tfimport numpy as npdef make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=None):
weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
basis = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size])0.1)
result = tf.matmul(inputs, weights)basisif activate is None:return resultelse:return activate(result)class BPNeuralNetwork:
def __init__(self):
self.session = tf.Session()
self.loss = None
self.optimizer = None
self.input_n = 0
self.hidden_n = 0
self.hidden_size = []
self.output_n = 0
self.input_layer = None
self.hidden_layers = []
self.output_layer = None
self.label_layer = None
def __del__(self):
self.session.close()def setup(self, ni, nh, no):
# 设置参数个数
self.input_n = ni
self.hidden_n = len(nh)#隐藏层的数量
self.hidden_size = nh#每个隐藏层中的单元格数
self.output_n = no#构建输入层
self.input_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.input_n])#构建标签层
self.label_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.output_n])#构建隐藏层
in_size = self.input_n
out_size = self.hidden_size[0]
inputs = self.input_layer
self.hidden_layers.append(make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=tf.nn.relu))for i in range(self.hidden_n-1):
in_size = out_size
out_size = self.hidden_size[i 1]
inputs = self.hidden_layers[-1]
self.hidden_layers.append(make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=tf.nn.relu))#构建输出层
self.output_layer = make_layer(self.hidden_layers[-1], self.hidden_size[-1], self.output_n)def train(self, cases, labels, limit=100, learn_rate=0.05):
self.loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square((self.label_layer - self.output_layer)), reduction_indices=[1]))
self.optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate).minimize(self.loss)
initer = tf.initialize_all_variables()#做训练
self.session.run(initer)for i in range(limit):
self.session.run(self.optimizer, feed_dict={self.input_layer: cases, self.label_layer: labels})def predict(self, case):
return self.session.run(self.output_layer, feed_dict={self.input_layer: case})def test(self):
x_data = https://www.04ip.com/post/np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_data = https://www.04ip.com/post/np.array([[0, 1, 1, 0]]).transpose()
test_data = https://www.04ip.com/post/np.array([[0, 1]])
self.setup(2, [10, 5], 1)
self.train(x_data, y_data)
print(self.predict(test_data))
nn = BPNeuralNetwork()
nn.test()12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576
python中eval()函数的作用是什么?eval()() 函数用来执行一个字符串表达式Python计算流函数，并返回表达式Python计算流函数的值 。
eval函数功能Python计算流函数：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果 。eval函数可以实现list、dict、tuple与str之间的转化 。
eval() 使用时用到的参数：expression -- 表达式 。globals -- 变量作用域，全局命名空间，如果被提供 ， 则必须是一个字典对象 。locals -- 变量作用域，局部命名空间，如果被提供 ， 可以是任何映射对象 。
python中如何将对象输出到标准输出流：
print函数是你学Python接触到的第一个函数 ， 它将对象输出到标准输出流，可将任意多个对象打印出来，函数的具体定义：objects 是可变参数，所以你可以同时将任意多个对象打印出来 。默认使用空格分隔每个对象，通过指定sep参数可以使用逗号分隔 。
对象默认输出的是标准输出流，你也可以将内容保存到文件中 。
如何用python语言输出流动比率？流动比率是财务分析中的一个指标，表示企业流动资产相对于流动负债的能力 。可以使用Python来计算流动比率 。以下是一个简单的Python程序，可以计算并输出流动比率：
# 定义变量
current_assets = 1000000# 流动资产
current_liabilities = 500000# 流动负债
# 计算流动比率
current_ratio = current_assets / current_liabilities
# 输出结果
print("当前流动比率为：", current_ratio)
在上述程序中，我们先定义了流动资产和流动负债的数值，然后通过除法计算得到流动比率，最后使用print函数输出结果 。请注意，上述代码中的数字是示例数据，实际应用中应当根据具体情况进行修改 。
python中有哪些简单的算法？首先谢谢邀请，
python中有的算法还是比较多的？
python之所以火是因为人工智能的发展，人工智能的发展离不开算法！
感觉有本书比较适合你,不过可惜的是这本书没有电子版 ， 只有纸质的 。
这本书对于算法从基本的入门到实现，循序渐进的介绍，比如里面就涵盖了数学建模的常用算法 。
第 1章　从数学建模到人工智能
1.1　数学建模1.1.1　数学建模与人工智能1.1.2　数学建模中的常见问题1.2　人工智能下的数学1.2.1　统计量1.2.2　矩阵概念及运算1.2.3　概率论与数理统计1.2.4　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分
第2章 Python快速入门
2.1　安装Python2.1.1　Python安装步骤2.1.2　IDE的选择2.2　Python基本操作2.2.1　第 一个小程序2.2.2　注释与格式化输出2.2.3　列表、元组、字典2.2.4　条件语句与循环语句2.2.5　break、continue、pass2.3　Python高级操作2.3.1　lambda2.3.2　map2.3.3　filter
第3章　Python科学计算库NumPy
3.1　NumPy简介与安装3.1.1　NumPy简介3.1.2　NumPy安装3.2　基本操作3.2.1　初识NumPy3.2.2　NumPy数组类型3.2.3　NumPy创建数组3.2.4　索引与切片3.2.5　矩阵合并与分割3.2.6　矩阵运算与线性代数3.2.7　NumPy的广播机制3.2.8　NumPy统计函数3.2.9　NumPy排序、搜索3.2.10　NumPy数据的保存
第4章　常用科学计算模块快速入门
4.1　Pandas科学计算库4.1.1　初识Pandas4.1.2　Pandas基本操作4.2　Matplotlib可视化图库4.2.1　初识Matplotlib4.2.2　Matplotlib基本操作4.2.3　Matplotlib绘图案例4.3　SciPy科学计算库4.3.1　初识SciPy4.3.2　SciPy基本操作4.3.3　SciPy图像处理案例第5章　Python网络爬虫5.1　爬虫基础5.1.1　初识爬虫5.1.2　网络爬虫的算法5.2　爬虫入门实战5.2.1　调用API5.2.2　爬虫实战5.3　爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1　多进程5.3.2　多线程5.3.3　协程5.3.4　小结
第6章　Python数据存储
6.1　关系型数据库MySQL6.1.1　初识MySQL6.1.2　Python操作MySQL6.2　NoSQL之MongoDB6.2.1　初识NoSQL6.2.2　Python操作MongoDB6.3　本章小结6.3.1　数据库基本理论6.3.2　数据库结合6.3.3　结束语
第7章　Python数据分析
7.1　数据获取7.1.1　从键盘获取数据7.1.2　文件的读取与写入7.1.3　Pandas读写操作7.2　数据分析案例7.2.1　普查数据统计分析案例7.2.2　小结
第8章　自然语言处理
8.1　Jieba分词基础8.1.1　Jieba中文分词8.1.2　Jieba分词的3种模式8.1.3　标注词性与添加定义词8.2　关键词提取8.2.1　TF-IDF关键词提取8.2.2　TextRank关键词提取8.3　word2vec介绍8.3.1　word2vec基础原理简介8.3.2　word2vec训练模型8.3.3　基于gensim的word2vec实战
第9章　从回归分析到算法基础
9.1　回归分析简介9.1.1　“回归”一词的来源9.1.2　回归与相关9.1.3　回归模型的划分与应用9.2　线性回归分析实战9.2.1　线性回归的建立与求解9.2.2　Python求解回归模型案例9.2.3　检验、预测与控制
第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1　K-Means基本概述10.1.1　K-Means简介10.1.2　目标函数10.1.3　算法流程10.1.4　算法优缺点分析10.2　K-Means实战
第11章 从决策树看算法升级
11.1　决策树基本简介11.2　经典算法介绍11.2.1　信息熵11.2.2　信息增益11.2.3　信息增益率11.2.4　基尼系数11.2.5　小结11.3　决策树实战11.3.1　决策树回归11.3.2　决策树的分类
第12章 从朴素贝叶斯看算法多变　193
12.1　朴素贝叶斯简介12.1.1　认识朴素贝叶斯12.1.2　朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3　朴素贝叶斯算法的优缺点12.2　3种朴素贝叶斯实战
第13章 从推荐系统看算法场景
13.1　推荐系统简介13.1.1　推荐系统的发展13.1.2　协同过滤13.2　基于文本的推荐13.2.1　标签与知识图谱推荐案例13.2.2　小结
第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
14.1　初识TensorFlow14.1.1　什么是TensorFlow14.1.2　安装TensorFlow14.1.3　TensorFlow基本概念与原理14.2　TensorFlow数据结构14.2.1　阶14.2.2　形状14.2.3　数据类型14.3　生成数据十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成随机数14.4　TensorFlow实战
希望对你有帮助?。。?
贵在坚持 ， 自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦?。?
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惰性计算的序列
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Python 的惰性求值与惰性序列 翻译
2018-07-23 14:57:48
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惰性求值
在编程语言理论中，惰性求值（英语：Lazy Evaluation），又译为惰性计算、懒惰求值，也称为传需求调用（call-by-need），是一个计算机编程中的一个概念，它的目的是要最小化计算机要做的工作 。它有两个相关而又有区别的含意，可以表示为“延迟求值”和“最小化求值” 。
避免不必要的计算，带来性能的提升（最小化求值） 。
对于Python中的条件表达式 if x and y,在x为false的情况下y表达式的值将不再计算 。而对于if x or y ， 当x的值为true的时候将直接返回，不再计算y的值 。因此编程中可以利用该特性，在 and逻辑中，将小概率发生的条件放在前面或者在or逻辑中，将大概率发生的时间放在前面，有助于性能的提升 。
2. 节省空间，使得无线循环的数据结构成为可能（延迟求值） 。
延迟求值特别用于函数式编程语言中 。在使用延迟求值的时候，表达式不在它被绑定到变量之后就立即求值，而是在该值被取用的时候求值 。延迟求值的一个好处是能够建立可计算的无限列表而没有妨碍计算的无限循环或大小问题 。例如 ， 可以建立生成无限斐波那契数列表的函数（经常叫做“流”） 。第n个斐波那契数的计算仅是从这个无限列表上提取出这个元素，它只要求计算这个列表的前n个成员 。
惰性序列
Python的惰性序列多数指 iterator，其特点正如同上文所述，具有惰性计算特点的序列称为惰性序列 。
Python的iterator是一个惰性序列，意思是表达式和变量绑定后不会立即进行求值，而是当你用到其中某些元素的时候才去求某元素对的值 。惰性是指，你不主动去遍历它，就不会计算其中元素的值 。
一句话理解：
迭代器的一个优点就是它不要求你事先准备好整个迭代过程中所有的元素 。
【Python计算流函数 python 流】迭代器仅仅在迭代至某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁 。
这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件，或是斐波那契数列等等 。
太全了！Python3常用内置函数总结数学相关
abs(a) : 求取绝对值 。abs(-1)
max(list) : 求取list最大值 。max([1,2,3])
min(list) : 求取list最小值 。min([1,2,3])
sum(list) : 求取list元素的和 。sum([1,2,3])6
sorted(list) : 排序，返回排序后的list 。
len(list) : list长度,len([1,2,3])
divmod(a,b): 获取商和余数 。divmod(5,2)(2,1)
pow(a,b) : 获取乘方数 。pow(2,3)8
round(a,b) : 获取指定位数的小数 。a代表浮点数，b代表要保留的位数 。round(3.1415926,2)3.14
range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开 。range(1,10)[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
类型转换
int(str) : 转换为int型 。int('1')1
float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型 。float('1')1.0
str(int) : 转换为字符型 。str(1)'1'
bool(int) : 转换为布尔类型 。str(0)False str(None)False
bytes(str,code) : 接收一个字符串，与所要编码的格式，返回一个字节流类型 。bytes('abc', 'utf-8')b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8')b'xe7x88xacxe8x99xab'
list(iterable) : 转换为list 。list((1,2,3))[1,2,3]
iter(iterable)： 返回一个可迭代的对象 。iter([1,2,3])list_iterator object at 0x0000000003813B00
dict(iterable) : 转换为dict 。dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]){'a':1, 'b':2, 'c':3}
enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象 。
tuple(iterable) : 转换为tuple 。tuple([1,2,3]) (1,2,3)
set(iterable) : 转换为set 。set([1,4,2,4,3,5]){1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}){1,2,3}
hex(int) : 转换为16进制 。hex(1024)'0x400'
oct(int) : 转换为8进制 。oct(1024)'0o2000'
bin(int) : 转换为2进制 。bin(1024)'0b10000000000'
chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符 。chr(65)'A'
ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字 。ord('A')65
相关操作
eval****() : 执行一个表达式，或字符串作为运算 。eval('1 1')2
exec() : 执行python语句 。exec('print("Python")')Python
filter(func, iterable) : 通过判断函数fun ， 筛选符合条件的元素 。filter(lambda x: x3, [1,2,3,4,5,6])filter object at 0x0000000003813828
map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象 。map(lambda a,b: a b, [1,2,3,4], [5,6,7])[6,8,10]
zip(*iterable) : 将iterable分组合并 。返回一个zip对象 。list(zip([1,2,3],[4,5,6]))[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
type()：返回一个对象的类型 。
id()： 返回一个对象的唯一标识值 。
hash(object)：返回一个对象的hash值，具有相同值的object具有相同的hash值 。hash('python')7070808359261009780
help()：调用系统内置的帮助系统 。
isinstance()：判断一个对象是否为该类的一个实例 。
issubclass()：判断一个类是否为另一个类的子类 。
globals() : 返回当前全局变量的字典 。
next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器，返回迭代器中的数值，如果设置了default ， 则当迭代器中的元素遍历后，输出default内容 。
reversed(sequence) ： 生成一个反转序列的迭代器 。reversed('abc')['c','b','a']
关于Python计算流函数和python 流的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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