如果你使用的是Python 2.7,别忘了将Ø处的input()替换为raw_input()。
一、前言 可视化包Pygal可生成能缩放的矢量图像。对于需要在不同分辨率的屏幕显示图表很有用,它们可以根据屏幕大小进行缩放。
接着上节继续学习,在本节中,我们将使用Python来生成随机漫步数据,再使用matplotlib以引人瞩目的方式将这些数据呈现出来。随机漫步是这样行走得到的路径:每次行走都完全是随机的,没有明确的方向,结果是由一系列随机决策决定的。你可以这样认为,随机漫步就是蚂蚁在晕头转向的情况下,每次都沿随机的方向前行所经过的路径。 一 随机漫步 1 创建RandomWalk()类 为模拟随机漫步,我们将创建一个名为RandomWalk的类,它随机地选择前进方向。这个类需要三个属性,其中一个是存储随机漫步次数的变量,其他
作者:Freddy Boulton 机器之心编译 参与:Pedro、思源 条件随机场是一种无向图模型,且相对于深度网络有非常多的优势,因此现在很多研究者结合条件随机场(CRF)与深度网络获得更鲁棒和可解释的模型。本文结合 PyTorch 从基本的概率定义到模型实现直观地介绍了 CRF 的基本概念,有助于读者进一步理解完整理论。 假设我们有两个相同的骰子,但是其中的一个是公平的,每个点数出现的概率相同;另一个骰子则被做了手脚,数字 6 出现的概率为 80%,而数字 1-5 出现的概率都为 4%。如果我给你一
将36个球放入标有 1,2,...,12 这 12个号码的 12 个盒子中,然后掷两枚质地均匀的骰子,掷得的点数之和是几,就从几号盒子中摸出一个球。为了尽快将球模完,你觉得应该怎样放球?
编程世界既神秘又充满乐趣,而今天,我们又将一起踏上学习编程的奇妙旅程,今天我们将用python通过编写简单而有趣的投色子游戏,探索代码背后的魔法力量。无论你是完全的初学者还是有一定经验的编程爱好者,这个项目都将为你打开编程的大门,让你体验到编程的乐趣与成就感。
DateTime模块以Python编程语言预先安装,因此您可以轻松地将其引入程序中。可以使用pip命令轻松安装playsound库。点安装playsound。希望您能够将其安装在系统中,现在让我们看看如何编写程序以使用Python创建闹钟警报。在编写程序之前,您应该知道您还需要一个警报音,在警报时会响起。
本期编辑:Roy ● 复旦大学物理学士、计算机硕士 ● 文本挖掘、机器学习、量化投资 一、概述 1. LDA是什么? 主题模型(Topic Model) 2003年由 Blei, Ng 和 Jordan提出的一种主题模型,可以用来分析文章的主题分布。 概率生成模型(Probabilistic Generative Model) LDA模型认为一篇文章有若干个主题。 如下图所示:每一个词wi来自不同的主题zi,来自不同主题的概率不同;在每个主题zi下生成每个词的概率不同。所以一个词为wi的概率为:
指示器随机变量是一种特殊的随机变量,它只有两个取值:0和1。通常用I来表示指示器随机变量,它的取值为1表示事件发生,取值为0表示事件未发生。在掷骰子的例子中,我们可以将指示器随机变量定义为:
自己创建这个程序的一个有用的方法是首先在你的编辑器中“画”几个大小的钻石,然后随着钻石变大,找出它们遵循的模式。这项技术将帮助您认识到菱形轮廓的每一行都有四个部分:前导空格数、外部正斜杠、内部空格数和外部反斜杠。实心钻石有几个内部正斜线和反斜线,而不是内部空间。破解这个模式就是我写diamonds.py的方法。
在本章中,你将了解所有这些以及更多。然后,您将完成两个不同的编程项目:一个存储多个文本字符串的简单剪贴板和一个自动完成格式化文本片段的枯燥工作的程序。
假设我们有两个相同的骰子,但是其中的一个是公平的,每个点数出现的概率相同;另一个骰子则被做了手脚,数字 6 出现的概率为 80%,而数字 1-5 出现的概率都为 4%。如果我给你一个 15 次投掷骰子的序列,你能预测出我每次投掷用的是哪一枚骰子吗?
项目链接:https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
Blob是图像中一组相连的像素,它们具有一些共同的属性(例如灰度值),Blob检测的目的是识别并标记这些区域。OpenCV提供了一种方便的方法来检测blob并可以根据不同特征对其进行过滤,它就是SimpleBlobDetector,让我们看一个简单的例子:
2、找到Project:untitled打开Projiect lnterpreter右上方的+号
骰子游戏: #!/usr/bin/env python3.5 //指定python的版本 #File: dice.py import random //导入随机库 for i in range(1,6): //range表示范围,从1开始不包括6,依次执行5次 random1 = random.randint(1,6) random2 = random.randint(1,6) //重复一次,总共做两次这个操作 tota
咱们继续来聊聊伯克利的CS61A,这次分享的是这门课的第一个project。虽然说是project,但其实代码量不大。难度也不高,需要了解一点Python的基础语法和基本的函数式编程的思想。如果对于函数式编程还不太熟悉的,可以去历史记录里回看一下上一篇文章。
中心极限定理是统计学中比较重要的一个定理。 本文将通过实际模拟数据的形式,形象地展示中心极限定理是什么,是如何发挥作用的。
Pygal让这个图表具有交互性:如果你将鼠标指向该图表中的任何条形,将看到与之 相关联的数据。在同一个图表中绘制多个数据集时,这项功能显得特别有用。
Many processes in nature involve randomness in one form or another. 自然界中的许多过程都以这样或那样的形式涉及随机性。 Whether we investigate the motions of microscopic molecules or study the popularity of electoral candidates,we see randomness, or at least apparent randomness, almost everywhere. 无论我们研究微观分子的运动,还是研究候选人的受欢迎程度,我们几乎处处都能看到随机性,或者至少是明显的随机性。 In addition to phenomena that are genuinely random,we often use randomness when modeling complicated systems 除了真正随机的现象外,我们在建模复杂系统时经常使用随机性 to abstract away those aspects of the phenomenon for which we do not have useful simple models. 将我们没有有用的简单模型的现象的那些方面抽象出来。 In other words, we try to model those parts of a process that we can explain in relatively simple terms,and we assume, true or not, that the rest is noise. 换句话说,我们试图对过程中那些我们可以用相对简单的术语解释的部分进行建模,并且我们假设,不管是真是假,其余部分都是噪音。 To put this differently, we model what we can,and whatever it happens to be left out, we attribute to randomness. 换一种说法,我们对我们能做的事情进行建模,不管发生什么,我们都将其归因于随机性。 These are just some of the reasons why it’s important to understand how to simulate random numbers and random processes using Python. 这些只是理解如何使用Python模拟随机数和随机进程很重要的一些原因。 We have already seen the random module. 我们已经看到了随机模块。 We will be using that to simulate simple random processes,but we’ll also take a look at some other tools the Python has to generate random numbers. 我们将使用它来模拟简单的随机过程,但我们还将看看Python生成随机数的其他一些工具。 Let’s see how we can use the random choice function to carry out perhaps the simplest random process – the flip of a single coin. 让我们看看如何使用随机选择函数来执行可能是最简单的随机过程——抛一枚硬币。 I’m first going to import the random library. 我首先要导入随机库。 So I type import random. 所以我输入import random。 Then we’ll use the random choice function. 然后我们将使用随机选择函数。 We first need parentheses. 我们首先需要括号。 And in this case, we need some type of a sequence, here a list,to contain the elements of the sequence. 在这种情况下,我们需要某种类型的序列,这里是一个列表,来包含序列的元素。 I’m going to go with two strings, H for heads and T for tails. 我要用两根弦,H代表正面,T代表反面。 If I now run this code, Python will pick one of the
概率 概率论研究随机事件。它源于赌徒的研究。赌博中有许多随机事件,比如投掷一个骰子,是否只凭运气呢? 赌徒逐渐发现随机事件的规律。投掷两个骰子是常见的赌博游戏。如果重复很多次,那么总数为2的次数会比总数7的次数少。这就是赌徒把握到的规律:尽管我无法预知事件的具体结果,但我可以了解每种结果出现的可能性。这是概率论的核心。 “概率”到底是什么?这在数学上还有争议。“频率派”认为概率是重复尝试多次,某种结果出现的次数在尝试的总次数的比例。“贝叶斯派”认为概率是主观信念的强弱。幸好,这些争议并不影响我们在日常生活中
骰子是一个正方体,每个面有一个数字,初始为左 1,右 2,前 3,后 4,上 5,下 6, 用 123456 表示这个状态,放置在平面上, 可以向左翻转(用 L 表示向左翻转 1 次); 可以向右翻转(用 R 表示向右翻转 1 次); 可以向前翻转(用 F 表示向前翻转 1 次); 可以向后翻转(用 B 表示向后翻转 1 次); 可以逆时针翻转(用 A 表示向逆时针翻转 1 次); 可以向顺时针翻转(用 C 表示向顺时针翻转 1 次); 现从 123456 这个初始状态开始,根据输入的动作序列 计算最终的状态
不过我们在使用它时有个约束,就是使得投掷骰子时,连续 掷出数字 i 的次数不能超过 rollMax[i](i 从 1 开始编号)。
动态规划。令 dp[n][6*n],其中 dp[i][j] 表示前 i 个骰子产生点数 j 的次数。则 dp[-1][1...6*n] 就是每一种点数的次数。点数的总次数为 6^n,然后再求概率即可。状态转移方程很好找:dp[i][j] += dp[i-1][j-k],其中 k 为点数 1~6。时间复杂度为 O(n*(6*n)*6),空间复杂度为 O(n*(6*n))。
当你掷出两个六面骰子时,有 17%的机会掷出 7。这比掷出 2 的几率好得多:只有 3%。这是因为只有一种掷骰子的组合给你 2(当两个骰子都掷出 1 时发生的组合),但许多组合加起来是 7:1 和 6,2 和 5,3 和 4,等等。
最新再看python3,发现了一个“海龟”画图模块,就上手用了一下,主要用到一些简单的函数和列表适合初学者浏览。windows下写的,可以使用pyinstall生成exe文件。
隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲。我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式。霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者。所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书卖的一样好。我会效仿这一做法,写最通俗易懂的答案。 还是用最经典的例子,掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现
最近一个赌场的老板发现生意不畅,于是派出手下去赌场张望。经探子回报,有位大叔在赌场中总能赢到钱,玩得一手好骰子,几乎是战无不胜。而且每次玩骰子的时候周围都有几个保镖站在身边,让人不明就里,只能看到每次开局,骰子飞出,沉稳落地。老板根据多年的经验,推测这位不善之客使用的正是江湖失传多年的"偷换骰子大法”(编者注:偷换骰子大法,用兜里自带的骰子偷偷换掉均匀的骰子)。老板是个冷静的人,看这位大叔也不是善者,不想轻易得罪他,又不想让他坏了规矩。正愁上心头,这时候进来一位名叫HMM帅哥,告诉老板他有一个很好的解决方案
把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为s。输入n,打印出s的所有可能的值出现的概率。
什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度。熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则;反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量。 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大。 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中,热量会传到
在这一篇文章里,我们可以看到HMM经过发展之后是CRF产生的条件,因此我们需要学好隐马尔科夫模型.
练习1:英制单位与公制单位互换 """ 英制单位英寸和公制单位厘米互换 Version: 0.1 Author: 骆昊 Date: 2018-02-28 """ value = float(input('请输入长度: ')) unit = input('请输入单位: ') if unit == 'in' or unit == '英寸': print('%f英寸 = %f厘米' % (value, value * 2.54)) elif unit == 'cm' or unit == '厘米':
在统计学中为了观察数据的离散程度,我们需要用到标准差,方差等计算。我们现在拥有以下两组数据,代表着两组同学们的成绩,现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。方差是中学就学过的知识,可能有的同学忘记了 ,一起来回顾下。 A组 = [50,60,40,30,70,50] B组 = [40,30,40,40,100] 为了便于理解,我们可以先使用平均数来看,它们的平均数都是50,无法比较出他们的离散程度的差异。针对这样的情况,我们可以先把分数减去平均分进行平方运算后,再取平均值。
【导读】前不久,专知内容组为大家整理了数据科学家Jonny Brooks-Bartlett的系列博客(包括概率论引言、极大似然估计、贝叶斯参数估计等),引起不错的反响,前两天Jonny Brooks-Bartlett又退出了最新的技术博客“概率论概念解释:边缘化(Marginalisation)”。继承其系列博客的优良传统,这篇文章依然保持通俗易懂、深入浅出的风格,内容主要围绕概率论的“边缘化的概念”进行呢详细的介绍,并通过一个例子来解决一个简单的“极大似然问题”。OK!话不多说,让我们一起学习今天的内容吧
本文译自Wolfram博客:https://blog.wolfram.com/2017/11/20/how-to-win-at-risk-exact-probabilities/
个人前面也说了强烈建议使用Pycharm作为Python初学者的首选IDE,主要还是因为其强大的插件功能,很多环境都能一键安装完成,像本文的matplotlib,numpy,requests等。 下面直接上效果图:
因为文章总共超过5W字,所以我分为两部分,今天这是第一部分,先自己大致了解下什么是HMM,明天将会是具体的通俗公式讲解。加油,每天进步一丢丢O.O
昨天通俗易懂的讲解了什么是HMM,没看的点这里。那么今天就来看看,具体理论是什么以及数学上怎么计算的呢?
有个因公众号认识的朋友分享给我一个问题,我觉得很有意思,就用Python实现了一下,大家可以一起来想一想。
https://www.bilibili.com/video/BV1GT4y1S7ms
在数据科学、机器学习和统计学等领域中,随机数生成是一个关键的操作。NumPy 提供了丰富的随机数生成功能,包括生成服从不同分布的随机数、设置随机种子等。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的随机数生成操作,并通过实例演示如何应用这些功能。
免费数据下载地址 https://datahub.io country_codes.py
打算将它们封装成模块,找素材时,github发现一个纯python做的镶嵌画的工具,没有用任何机器学习的代码。(看时间很早就有了,发现的有点晚)
当结果是一个不确定但可重复的过程的结果时,概率总是可以通过简单地观察多次过程的重复并计算每个事件发生的频率来衡量。这些频率概率可以很好地陈述客观现实。如
题目:把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
导读:排列组合是我们在这本书中接触到的第一个概率论概念,也是我们在高中学过的一个概率学的入门概念。概念记不清了也不要紧,我们回忆一下在中学学过的排列组合都有哪些经典问题来的。
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