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PHP curl爬取数据 加入cookie值
publicfunctionget_cookie(){header("Content-type:text/html;Charset=utf8");$ch=curl_init();curl_setopt($ch,CURLOPT_URL,'爬取网址');$header=array();curl_setopt($ch,CUR...
php利用腾讯ip分享计划获取地理位置示例分享
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Python机器学习（五十八）SciPy 插值
插值，是依据一系列的点(xi,yi)通过一定的算法找到一个合适的函数来包含(逼近)这些点，反应出这些点的走势规律，然后根据走势规律求其他点值的过程。scipy.interpolate包里有很多类可以实现对一些已知的点进行插值，即找到一个合适的函数，例如，interp1d类，当得到插值函数后便可用这个插值函数计算其他xj...
Python机器学习（五十七）SciPy 积分
Scipy中的integrate模块提供了很多数值积分方法，例如，一重积分、二重积分、三重积分、多重积分、高斯积分等等。下面介绍几种常用的积分函数。SciPy积分模块中，quad函数是一个重要函数，用于求一重积分。例如，在给定的a到b范围内，对函数f(x)求一重积分。 quad的一般形式是scipy.inte...
Python机器学习（五十六）SciPy fftpack(傅里叶变换)
SciPy提供了fftpack模块，包含了傅里叶变换的算法实现。傅里叶变换把信号从时域变换到频域，以便对信号进行处理。傅里叶变换在信号与噪声处理、图像处理、音频信号处理等领域得到了广泛应用。如需进一步了解傅里叶变换原理，可以参考相关资料。计算机只能处理离散信号，使用离散傅里叶变换(DFT)是计算机分析信号的基本方法。但...
Python机器学习（五十五）SciPy 常量
SciPy中的常量包提供了很多科学领域中的常量，例如：光速。要使用常量，需要先导入常量包（scipy.constants）。示例从scipy.constants中导入pi值：#导入pi常量fromscipy.constantsimportpiprint("sciPy-pi=%.16f"%pi)输出sciPy-pi=3....
Python机器学习（五十四）SciPy k均值聚类
聚类(K-meansclustering)是在一组未标记的数据中，将相似的数据（点）归到同一个类别中的方法。聚类与分类的最大不同在于分类的目标事先已知，而聚类则不知道。K-means是聚类中最常用的方法之一，它是基于点与点的距离来计算最佳类别归属，即靠得比较近的一组点（数据）被归为一类。K-means的算法原理如下：随...
Python机器学习（五十二）SciPy 基础功能
默认情况下，所有NumPy函数都可以在SciPy(命名空间)中使用。当导入SciPy时，不需要显式地导入NumPy函数。NumPy的主要对象是n次多维数组ndarray，SciPy构建在ndarray数组之上，ndarray是存储单一数据类型的多维数组。在NumPy中，维度称为轴，坐标轴的数量称为秩。通常线性代数主要处...
Python机器学习（五十三）SciPy 特殊函数
scipy.special模块中包含了一些常用的杂项函数，例如经常使用的：立方根函数指数函数相对误差指数函数对数和指数函数兰伯特函数排列组合函数γ函数示例解立方根:fromscipy.specialimportcbrtres=cbrt([1000,27,8,23])print(res)输出[10.3.2.2...
Python机器学习（五十一）SciPy 介绍
SciPy，发音为SighPi，是一个python开源库，在BSD授权下发布，主要用于数学、科学和工程计算。SciPy库依赖于NumPy，NumPy提供了方便和快速的n维数组操作。它们一起可以运行在所有流行的操作系统上，安装简单，使用免费。现在，组合使用NumPy、SciPy和Matplotlib，作为MATLAB的替...
Python机器学习（六十四）SciPy 统计
scipy.stats模块包含了统计工具以及概率分析工具。给定随机过程的观测值，其直方图是随机过程的概率密度函数PDF的估计量:示例importnumpyasnpsamples=np.random.normal(size=1000)bins=np.arange(-4,5)binshistogram=np.histogr...
Python机器学习（六十三）SciPy 信号处理
scipy.signal模块专门用于信号处理。scipy.signal.resample()函数使用FFT将信号重采样成n个点。示例importnumpyasnpt=np.linspace(0,5,100)x=np.sin(t)fromscipyimportsignalx_resampled=signal.resamp...
Python机器学习（六十二）SciPy 优化
优化是指在某些约束条件下，求解目标函数最优解的过程。机器学习、人工智能中的绝大部分问题都会涉及到求解优化问题。SciPy的optimize模块提供了许多常用的数值优化算法，一些经典的优化算法包括线性回归、函数极值和根的求解以及确定两函数交点的坐标等。导入scipy.optimize模块，如下所示：fromscipyim...
Python机器学习（六十一）SciPy 图像处理
图像处理和分析通常被看作是对二维值数组的操作。然而，在一些领域中，必须对高维数的图像进行处理分析，例如，医学成像和生物成像。由于对多维特性的良好支持，numpy非常适合这种类型的应用程序。scipy.ndimage包提供了许多通用的图像处理和分析功能，这些功能支持操作任意维度的数组。scipy.ndimage中提供了图...
Python机器学习（六十）SciPy 线性代数
SciPy线性代数包是使用优化的ATLASLAPACK和BLAS库构建的，具有高效的线性代数运算能力。线性代数包里的函数，操作对象都是二维数组。SciPy.linalg与NumPy.linalg与NumPy.linalg相比，scipy.linalg除了包含numpy.linalg中的所有函数，还具有numpy.lin...
