Verschieben Durchschnitt Scipy

Physikalische Größen (Zahlenwert mit Einheiten) in Python Die Idee, Einheiten (wie z. B. Meter, Sekunden und Kilogramm) mit Zahlen zu kombinieren, um physikalische Größen darzustellen, ist nicht neu: Ich sah dies zuerst in den späten 1980er Jahren im MS DOS basierten MathCad 2.5. Ein ähnliches Feature wurde von Konrad Hinsens Scientific. Physics. PhysicalQuantities Tools zur Verfügung gestellt. Unsere eigene Open-Source-Software Nmag hat zugehörige Funktionalität als einen sehr kleinen Teil des Gesamtpakets bereitgestellt, obwohl wir Konrads-Code verwenden sollten, anstatt das Rad neu zu erfinden. Die Idee, Informationen über die Maßeinheit zu tragen, wurde auch von meinem Microsofts F und wahrscheinlich vielen anderen Tools abgeholt. Nehmen wir an, etwas als eine physikalische Größe q zu bezeichnen, wenn es aus einem numerischen Wert (wie z. B. 10) und (einem Produkt von Kräften) Einheiten (wie z. B. Meter zur Macht Eins) besteht: z. B. q 10mathrm . Es dauerte eine Weile, bis ich erkannte, dass das hervorragende IPython die Berechnung von physikalischen Größen (basierend auf Konrad Hinsens Code und freundlicherweise von Georg Brandl geleistet) liefert. Dieses Physikmodul kann als ipython Notebook-Erweiterung verwendet werden (und bietet dann extra syntaktischen Zucker), kann aber auch außerhalb des ipython-Notebooks verwendet werden: entweder in einem Python-Programm oder in einer Python-Interpretersitzung. So ist es ein generisches eigenständiges Modul (im Moment nur eine Datei physics. py), die es erlaubt, bequem mit physikalischen Größen in Python zu arbeiten. Ich versuche, die grundlegenden Installations - und Gebrauchsanweisungen hier zusammenzufassen, um eine Vorstellung davon zu geben, was das Tool verwendet werden kann (Korrekturen und Verbesserungen willkommen). Verwenden des Physikmoduls Zum Zeitpunkt des Schreibens (Feb 2013) gibt es nur eine Datei, die wir herunterladen müssen, und das ist bitbucket. orgbirkenfeldipython-physicsrawdefaultphysics. py In einem Terminal auf Linux oder OS X können wir einfach tippen und die Datei auf unser Gerät in das aktuelle Verzeichnis heruntergeladen und unter dem Namen physics. py gespeichert werden. Oder wir müssen es aus dem Browser zu speichern. Nehmen wir an, wir haben das gemacht, und die Datei ist im aktuellen Arbeitsverzeichnis verfügbar. Import des Physikmoduls Das nahezu global eingesetzte Messsystem ist das internationale System der Einheiten (sogenannte SI-Einheiten), das eine lange Zeit zurückreicht und auf dem Messgerät, dem zweiten Kilogramm, Ampere, Kelvin, Candela und Mole basiert Die Basiseinheiten. Solange wir alle Mengen in diesen Basiseinheiten ausdrücken und andere Einheiten (korrekt) rein basierend auf ihrem numerischen Wert berechnen, können wir uns auf die resultierende Größe mit den richtigen Zahlen für diese Basiseinheiten verlassen. Beispiel (in Basiseinheiten) Was bedeutet diese Größe h Mittel Es bedeutet, dass die kinetische Energie eines Autos, das mit 50 kmh fährt, dasselbe ist wie die Energie dieses Autos, die (im Vakuum) aus einer Höhe von ca. 9,83 Matrizen fällt. Dies scheint eine ziemlich große Höhe zu sein: Springen von einem zehn Meter hohen Turm wird allgemein als gefährlich angesehen (es sei denn, man springt ins Wasser, und selbst dann ist dies nicht risikofrei). Allerdings zeigt es, dass die Reise bei (nur) 50 kmh auch ein etwas riskantes Verfahren ist. Die Tatsache, dass unsere Berechnung nicht nur einen numerischen Wert (dh 9,83), sondern auch eine Einheit (dh Meter) zurückgibt, gibt etwas mehr Vertrauen in das Ergebnis: zumindest haben wir keinen Fehler gemacht, der dazu führen würde, dass das Ergebnis die falschen Einheiten Und fast sicher auch der falsche Wert). Wir sollten für Vollständigkeit sagen, daß es bessere Wege gibt, um dieses Ergebnis zu erhalten: zum Beispiel können wir sehen, daß die Masse des Gegenstandes (und damit die gesamte kinetische Energie) für die gestellte Frage und die im allgemeinen die Fallhöhe nicht wesentlich ist H bezieht sich auf eine Reisegeschwindigkeit v durch Recent Posts CategoriesDeep lernen mit Python Deep Learning mit Python Check Out Was Kunden sagen: Dieses Buch ist sehr praktisch und es hat viele Code-Beispiele mit dem Ziel, Sie schnell begonnen. Es überspringt den mathematischen Aspekt von ML, was nützlich ist, weil es ML-Konzepte in der Praxis erklärt, ohne sich in der Mathematik begraben. Ich bin ein Softwareentwickler, und ich empfehle dieses Buch meinen Entwicklerfreunden, um ihnen zu helfen, die Straßenblöcke zu erhalten und zu beginnen, ML mit praktischen Anwendungen in der realen Welt zu verwenden. Ich bin ein Softwareentwickler, und ich empfehle dieses Buch meinen Entwicklerfreunden, um ihnen zu helfen, die Straßenblöcke zu erhalten und zu beginnen, ML mit praktischen Anwendungen in der realen Welt zu verwenden. Jack Neto Partner bei The Working Group, Inc Eine schöne Einführung in Deep Learning mit Keras. Ich fand das Buch sehr didaktisch und unterhaltsam. Theano und Tensorflow werden in einigen Kapiteln am Anfang des Buches kurz erörtert, aber das meiste Material deckt die Verwendung von Keras effektiv mit CNNs und RNNs ab. Ich fand die Zeitreihe und Modell Verbesserung Kapiteln besonders interessant. Ich empfehle dieses Buch für Neulinge, die bereit sind, eine weiche Landung in Deep Learning mit PythonampKeras zu bekommen. Miguel Peralvo Senior Software Engineer Ich denke, das ist Jason8217s beste Buch bisher. Beginnend mit keiner vorherigen tiefen Lernerfahrung und wenig Vertrautheit mit Python, im Laufe eines Wochenendes war ich in der Lage zu entwickeln und zu trainieren ein Faltung Neuronale Net, die eine 0,8 Fehlerrate auf der berühmten MNIST-Stelle Erkennung Aufgabe (Best-in-Class ist erreicht 0,23). Wenn Sie kämpfen, um bis zu Geschwindigkeit mit tiefen Lernen, ist dieses Buch eine gute Möglichkeit, um loszulegen. Sehr empfehlenswert. Russ Boucher Data Scientist Machine Learning Enthusiast Dies ist ein wirklich hervorragendes Hands-on, no-nonsense Buch auf tiefes Lernen. Wenn Sie schnell in den Zug der tiefen Lernen, ohne sich um die Nüsse und Bolzen, die lineare Algebra, Kalkül, etc, das ist das Buch kümmern wollen. Die Entscheidung, TensorFlow zu wählen, ist ebenfalls sehr klug. Datenwissenschaftler sollten dieses Buch als Begleiter haben. Siong Jong Hang Consultant bei Teradata Singapore Youre nicht allein bei der Auswahl von Machine Learning Mastery Vertrauen von über 10.000 Praktiker einschließlich Angestellte von Unternehmen wie: Studenten und Dozenten von Universitäten wie: und viele Tausende mehr. Absolut kein Risiko mit. 100 Money Back Guarantee Plus, wie Sie von jedem großen Produkt auf dem Markt erwarten sollten, kommt jeder Maschine Learning Mastery Ebook mit der sicherste Zeichen des Vertrauens: meine Gold-Standard 100 Geld-zurück-Garantie. 100 Geld-zurück-Garantie Wenn youre nicht glücklich mit Ihrem Kauf eines der Machine Learning Mastery Ebooks, nur mailen Sie mir innerhalb von 90 Tagen nach dem Kauf, und Ill geben Sie Ihr Geld zurück ASAP. Keine Wartezeit. Keine Fragen gefragt. Kein Risiko. Python Pro Bundle Sie erhalten die 3-Buch-Set: Machine Learning Mastery mit Python Deep Learning mit Python XGBoost mit Python (enthält alle Bonus-Quelle Code) (Sie sparen 37, wie immer ein Buch kostenlos) Super Bundle Sie erhalten die komplette 7-Buch-Set: Master Machine Lernalgorithmen ML Algorithmen Von Scratch Machine Lernen Beherrschung mit Weka Machine Learning Beherrschung mit R Machine Learning Beherrschung mit Python Deep Learning Mit Python XGBoost mit Python (enthält alle Bonus-Source-Code) (speichern Sie eine massive 72) (1) Klicken Sie auf die Schaltfläche. (2) Geben Sie Ihre Daten ein. (3) Laden Sie Ihr Paket sofort. Secure Payment Processing mit SSL-Verschlüsselung Haben Sie weitere Fragen Stellen Sie sich vor, Sie hatten die Fähigkeiten und das Vertrauen zu sagen: JA. Und folgen durch. Ich bin dort gewesen. Es fühlt sich groß Wie viel ist das wert für Sie Die Industrie ist anspruchsvolle Fähigkeiten in der maschinellen Lernen. Der Markt will Menschen, die Ergebnisse liefern können, nicht schreiben akademische Papiere. Business weiß, was diese Fähigkeiten sind wert und zahlen himmelhohe Startgehälter. Ein Data Scientists Gehalt beginnt bei: 100.000 bis 150.000. Eine Maschine Learning Engineers Gehalt ist noch höher. Was sind Ihre Alternativen Sie haben es so weit. Sie sind bereit, Maßnahmen zu ergreifen. Aber was sind Ihre Alternativen Welche Möglichkeiten gibt es (1) Ein Theoretisches Lehrbuch für 100. Seine langweilige, mathe-schwer und youll wahrscheinlich nie beenden. (2) Ein Bootcamp vor Ort für 10.000. Seine voll von jungen Kindern, müssen Sie reisen und es kann Monate dauern. (3) Ein höherer Abschluß für 100.000. Seine teuer, dauert Jahre, und youll ein akademischer sein. Für die Hands-on Skills erhalten Sie. Und die Geschwindigkeit der Ergebnisse sehen Sie. Und der niedrige Preis, den Sie zahlen. Machine Learning Mastery Ebooks sind erstaunlich Wert und sie funktionieren. Deshalb biete ich die Geld-zurück-Garantie an. Youre A Professional Das Feld bewegt sich schnell,. Wie lange können Sie warten Sie denken, Sie haben die ganze Zeit in der Welt, aber. Neue Methoden werden entwickelt und Algorithmen ändern sich. Neue Bücher werden freigegeben und die Preise steigen. Neue Absolventen kommen und Jobs werden gefüllt. Jetzt ist die beste Zeit, um Ihren Start zu machen. Bottom-up ist langsam und frustrierend,. Dont Sie wollen einen schnelleren Weg Können Sie wirklich an einem anderen Tag, Woche oder Monat. Scraping Ideen und Code aus unvollständigen Beiträge. Skimming-Theorie und Einblick aus kurzen Videos. Parsing Griechische Buchstaben aus akademischen Lehrbüchern. Gezieltes Training ist dein kürzester Weg zu einem Ergebnis. Profis nutzen Training, um auf ihrem Gebiet zu bleiben Get The Training Sie brauchen Sie dont wollen, fallen zurück oder verpassen Sie die Gelegenheit. Häufig gestellte Fragen Welche Programmiersprache verwendet wird Alle Beispiele verwenden die Python-Programmiersprache Version 2 oder 3. Sie setzt voraus, dass Sie eine funktionierende SciPy-Umgebung mit NumPy, pandas, matplotlib und scikit-learn installiert haben. Muss ich ein guter Programmierer sein Nicht ganz. Dieses Ebook erfordert, dass Sie ein Programmierer Denkweise in Prozeduren und Lernen durch tun haben. Sie brauchen nicht zu einem ausgezeichneten Programmierer zu lesen und lernen, über maschinelle Lernalgorithmen. Wie viel Mathe muss ich wissen Kein Hintergrund in Statistik, Wahrscheinlichkeit oder lineare Algebra ist erforderlich. Wir leiten keine Gleichungen ab. Wie viele Seiten es das Ebook Das Ebook ist 256 Seiten. Wie viele Beispiel Python-Skripte sind enthalten Meine persönliche Bibliothek von 66 Python tiefe Lernrezepte sind enthalten. Gibt es ein Hardcopy-Buch nicht zu diesem Zeitpunkt. Ebook nur. Bekomme ich Updates Ja. Sie werden über Updates des Buches und des Codes informiert, die Sie kostenlos herunterladen können. Gibt es eine Digital Rights Management (DRM) Nein, es gibt keine DRM. Wie lange wird das Ebook dauern, bis ich lese ein Kapitel pro Tag empfehlen. Mit 18 Lektionen und 9 Projekten und schnell durch das Intro und Schlussfolgerungen, können Sie in 3 Wochen beenden. Auf der anderen Seite, wenn Sie scharf sind, könnten Sie durcharbeiten alle Materialien an einem Wochenende. Was ist, wenn ich Hilfe brauche? Das letzte Kapitel ist mit dem Titel 8220 Getting More Help 8221 und zeigt auf Ressourcen, die Sie verwenden können, um mehr Hilfe beim tiefen Lernen in Python zu erhalten. Wie viel maschinelles Lernen muss ich wissen, nur ein wenig. Sie werden Schritt für Schritt durch den Prozess der Arbeit ein tiefes Lernen Projekte führen. Es würde helfen, wenn Sie bereits mit Konzepten wie Cross-Validierung vertraut waren. Gibt es zusätzliche Downloads Ja. Neben dem Download für das Ebook selbst, haben Sie Zugriff auf meine persönliche Bibliothek von Python tiefes Lernen Rezepte. Welche Betriebssysteme unterstützt werden Sie können das Buch mit Linux, Mac OS X und Windows bearbeiten. Beachten Sie, dass TensorFlow schwer auf Windows zu installieren ist, aber nicht benötigt wird, um das Buch zu vervollständigen. Alle Beispiele verwenden Keras und das Theano Backend ist für Geschwindigkeit bevorzugt.