1.冒泡排序 冒泡排序，顧名思義，數(shù)值大的數(shù)據(jù)像從前向后冒（順序排列）。每次比較相鄰的兩個元素，如果后者比前者數(shù)值更小則交換二者的順序，依次遍歷整個數(shù)組，完成排序。 pyth...
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排序算法（一）：冒泡排序和選擇排序
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Keras實現(xiàn)LSTM預(yù)測時間序列（四）本文代碼來自基于Keras的LSTM多變量時間序列預(yù)測（北京PM2.5數(shù)據(jù)集pollution.csv），筆者在此對該段程序進(jìn)行進(jìn)一步的梳理。另外，本文處理的csv文件是 p...
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Keras實現(xiàn)LSTM預(yù)測時間序列（三）本文使用耶拿天氣數(shù)據(jù)集，對除去時間的前11個數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。由于數(shù)據(jù)量過大，筆者只使用前100天的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練即共14400×11個數(shù)據(jù)，預(yù)測后10天的數(shù)據(jù)即共1440×11個...
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Keras實現(xiàn)LSTM預(yù)測時間序列（二）本文使用耶拿天氣數(shù)據(jù)集，對溫度進(jìn)行預(yù)測。由于數(shù)據(jù)量過大，筆者只使用前100天的溫度數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練即共14400個溫度數(shù)據(jù)，預(yù)測后10天的溫度即共1440個溫度數(shù)據(jù)。主要思想與L...
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Keras實現(xiàn)LSTM預(yù)測時間序列（一）最近在一些文章中看到用LSTM預(yù)測時間序列，通過使用網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)并且借鑒網(wǎng)上的代碼，對LSTM模型的搭建有了一定的了解。本篇文章使用的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來自用Python預(yù)測「周期性時...
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NumPy學(xué)習(xí)（一）1. NumPy Ndarray 對象 NumPy 最重要的一個特點是其 N 維數(shù)組對象 ndarray，它是一系列同類型數(shù)據(jù)的集合，以 0 下標(biāo)為開始進(jìn)行集合中元素的索引。...
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重學(xué)python（Day5）1. Python3 錯誤和異常 作為 Python 初學(xué)者，在剛學(xué)習(xí) Python 編程時，經(jīng)常會看到一些報錯信息，在前面我們沒有提及，這章節(jié)我們會專門介紹。 Python...
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重學(xué)python（Day4）1. Python3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1.1 列表 Python中列表是可變的，這是它區(qū)別于字符串和元組的最重要的特點，一句話概括即：列表可以修改，而字符串和元組不能。以下是 Py...
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重學(xué)python（Day3）
1. Python3 迭代器與生成器 1.1 迭代器 迭代是Python最強大的功能之一，是訪問集合元素的一種方式。 迭代器是一個可以記住遍歷的位置的對象。 迭代器對象從集合...