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Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。 展开全文
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。
信息
缩    写
py
作    者
Guido van Rossum
最新版本
稳定:3x:3.8.3 2x:2.7.18;测试:3.9.0a6 2.x:2.7.18rc1 [1]
最近更新时间
2020年04月28日
别    名
胶水语言
发行时间
1991年
中文名
蟒蛇
经典教材
Head First Python; Automate the Boring Stuff with Python
语言类型
高级语言
荣    誉
2017年度编程语言
外文名
Python
PythonPython简介及应用领域
Python是一种解释型脚本语言,可以应用于以下领域: [2] 
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精华内容
参与话题
  • 150讲轻松搞定Python网络爬虫

    万人学习 2020-09-21 16:18:17
    【为什么学爬虫?】      ...1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP...
  • Python入门视频精讲

    万人学习 2019-12-20 11:53:16
    Python入门视频培训课程以通俗易懂的方式讲解Python核心技术,Python基础,Python入门。适合初学者的教程,让你少走弯路! 课程内容包括:1.Python简介和安装 、2.第一个Python程序、PyCharm的使用 、3.Python基础...
  • Python爬虫应用案例视频课程

    千人学习 2019-12-31 13:10:43
    本课程以通俗易懂的方式讲解Python爬虫技术,以案例为导向,手把手的Python爬虫实战教程,让你少走弯路! 课程内容包括:1.爬虫简介,Python爬虫入门、2.基本用法、3.爬虫应用(电影评论数据分析)。教学全程采用...
  • Python学习路线

    万次阅读 多人点赞 2020-02-19 17:29:05
    经历长达近一个月的资源筛选过程终于结束,总共1.5T的资源经过:去重、筛选、整理、归档之后一份粗略的Python学习曲线资源已经成型,虽然中间经历了很多坎坷,不过最终还是完成,猪哥也是第一时间与大家分享出来。...

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    此视频资源仅用作个人学习,请勿用于商业获利,造成后果自负!!!

    经历长达近一个月的资源筛选过程终于结束,总共1.5T百度网盘的资源经过:去重、筛选、整理、归档之后一份粗略的Python学习曲线资源已经成型,虽然中间经历了很多坎坷,不过最终还是完成,猪哥也是第一时间与大家分享出来。
    在这里插入图片描述
    资料主要分为两部分:一、各个学习网站论坛等,二、百度云资料。网站论坛资源更新快,可以与大家互动;而百度云资源主要为视频,方便大家下载和在线观看,两种资源结合使用,学习和查找知识更方便!

    一、网站论坛学习资源

    名称 链接 说明
    实验楼 https://www.shiyanlou.com 提供免费的Linux实验环境
    Py资源中文大全 http://t.cn/Rq0C0ET 各种python包和管理工具
    PEP8 Py编码规范中文版 https://dwz.cn/30uIzs9W 代码规范与基础同样重要
    Py Code Examples https://dwz.cn/dawtruYk 精细到方法级别的代码案例
    Py Module of the Week https://pymotw.com 每篇介绍一个 Py标准库的使用
    菜鸟教程 http://t.cn/RLGeMuW 最经典的一个语言教程网站
    廖雪峰Py教程 https://dwz.cn/drygpxjk 大牛带你简单快速入门
    Py自动化测试博客 https://dwz.cn/raopItkV 一个自动化测试大佬的博客
    Py中文学习大本营 http://www.pythondoc.com 一个不错的Flask学习网站
    刘江的Django https://dwz.cn/udQayyZY 最适合入门的Django教程
    莫烦Py https://morvanzhou.github.io 机器学习方面有着不错的造诣
    吴恩达机器学习 https://dwz.cn/F8Aad3DY 网易云课堂(中/英字幕)
    几个Py练习题 https://dwz.cn/ExJnmwOJ 有几个不错的实用练习题
    CheckiO https://py.checkio.org/ 一个学习Py的有趣网站

    二、学习曲线

    这个学习曲线是我在某马论坛上看到的,觉得不错就推荐给大家,同时也感谢某马的开源免费精神,猪哥也是受益颇多!
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    三、优质资源

    我把这些资源分为了七个不同的阶段,难度是依次递增,其实就是对应上面学习曲线图;

    本资源一共800G,永久保存,并且会持续更新,建议大家转发收藏,方便以后查找学习;
    在这里插入图片描述
    这是猪哥推荐的Python学习曲线,基本上是某马的视频教程,这个学习曲线适合零基础的同学:
    在这里插入图片描述

    四、获取方式

    1. 链接:https://pan.baidu.com/s/18gY3J5t2xZPU6zSDWP09RA 密码:j8wk
    2. 如果链接失效,微信扫描下方二维码,关注猪哥微信公众号,回复:学习曲线 即可获取新链接!
      在这里插入图片描述

    五、猪哥有话说

    昨天看到一则新闻“19岁少年培训被坑而自杀”,当时真的很愤怒!!!这也使得猪哥更加坚定的坚持免费分享的原则,如果你觉得此文章好请分享给你的每一位朋友:也许你一个不经意的善意之举,却是他人人生的一个转折点。

    在这里插入图片描述

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  • 零基础掌握 Python 入门到实战

    万人学习 2020-08-07 15:32:25
    【为什么学PythonPython 是当今非常热门的语言之一,2020年的 TIOBE 编程语言排行榜中 ,Python名列第一,并且其流行度依然处在上升势头。 在2015年的时候,在网上还经常...
  • 玩转Python-Python3基础入门

    千人学习 2020-07-21 20:23:03
    总课时80+,提供源码和相关资料
  • python random 下面以python的random函数为例, 做了一个测试. 当用户未指定随机种子, 系统默认随机生成, 一般与系统当前时间有关. 用户指定随机种子后, 使用随机函数产生的随机数可以复现.种子确定后, 每次使用...

     

    随机数广泛应用在科学研究, 但是计算机无法产生真正的随机数, 一般成为伪随机数. 它的产生过程: 给定一个随机种子(一个正整数), 根据随机算法和种子产生随机序列. 给定相同的随机种子, 计算机产生的随机数列是一样的(这也许是伪随机的原因).

    python random

    下面以python的random函数为例, 做了一个测试.
    在这里插入图片描述

    • 当用户未指定随机种子, 系统默认随机生成, 一般与系统当前时间有关.
    • 用户指定随机种子后, 使用随机函数产生的随机数可以复现.种子确定后, 每次使用随机函数相当于从随机序列去获取随机数, 每次获取的随机数是不同的.

    pytorch

    使用pytorch复现效果时, 总是无法做到完全的复现. 同一份代码运行两次, 有时结果差异很大. 这是由于算法中的随机性导致的. 要想每次获得的结果一致, 必须固定住随机种子. 首先, 我们需要找到算法在哪里使用了随机性, 再相应的固定住随机种子.

    def seed_torch():
    	seed = 1024 # 用户设定
        # seed = int(time.time()*256)
        # 保存随机种子
        with open('seed.txt', 'w') as f:
            f.write(str(seed))
        random.seed(seed)
        os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
        np.random.seed(seed)
        torch.manual_seed(seed)
        torch.cuda.manual_seed(seed)
        torch.cuda.manual_seed_all(seed)
        torch.backends.cudnn.benchmark = False
        torch.backends.cudnn.deterministic = True
    seed_torch()
    

    上面的代码固定了pytorch常用的随机种子, 但是如果你在预处理中涉及了随机性, 也需要固定住.

    为了复现结果, 我们固定住了随机种子. 但pytorch训练模型时, 不同的随机种子会产生不同的结果. 每次使用固定的随机种子, 可能错失好的结果. 为此, 我们可以每次使用不一样的随机种子, 并保存下来.(q群一起学习   467604262)

    展开全文
  • 随机种子是针对随机方法而言的。常见的随机方法有 生成随机数,以及其他像 随机排序 之类的,后者本质上也是基于生成随机数来实现的。在深度学习中,比较常用的随机方法的应用有:网络的随机初始化,训练集的随机...

    随机种子是什么?

    随机种子是针对 随机方法 而言的。

    随机方法:常见的随机方法有 生成随机数,以及其他的像 随机排序 之类的,后者本质上也是基于生成随机数来实现的。在深度学习中,比较常用的随机方法的应用有:网络的随机初始化,训练集的随机打乱等。

    关于python中的随机种子——random_state

    举个例子,如果我们简单调用 random.random() 来生成随机数,那么每一次生成的数都是随机的。但是,当我们预先使用 random.seed(x) 设定好随机种子,基于这个种子来执行随机算法,这个时候我们得到的随机数序列是相同的实际上,所有的随机算法都需要提供随机种子,如果我们没有手动进行显式设置,系统则默认 根据时间 来选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同】。

    随机种子的一些具体特性

    ① 随机种子的取值范围?

    可以是任意数字,如10,1000

    ② 随机种子的作用范围

    np.random.seed(0)
    print(np.random.rand(3))
    print(np.random.rand(3))
    

    输出:

    [0.5488135  0.71518937 0.60276338]
    [0.54488318 0.4236548  0.64589411]
    

    再次运行程序,会输出同一组随机数:

    [0.5488135  0.71518937 0.60276338]
    [0.54488318 0.4236548  0.64589411]
    

    想要在同一个程序中产生同一组随机数,需要在下一个函数设置一个相同的随机种子

    np.random.seed(0)
    print(np.random.rand(3))
    np.random.seed(0)
    print(np.random.rand(3))
    

    输出:

    [0.5488135  0.71518937 0.60276338]
    [0.5488135  0.71518937 0.60276338]
    

    思考

    1、使用了随机种子来固定输出,那还能算是随机吗?

    2、计算机底层是如何实现生成随机数的?

    虽然计算机很擅长做精确计算,但是它们处理随机事件时非常不靠谱。

    随机数是一个难题。大多数随机数算法都努力创造一种 呈均匀分布且难以预测的 数据序列,但是在算法初始化阶段都需要提供随机数“种子”(random seed)。而完全相同的种子每次将产生相同的“随机”数序列,因此 用系统时间作为数序列生成的起点,会让程序运行的时候更具有随机性。

    为什么要用随机种子?

    基于随机种子来实现代码中的随机方法,能够 保证多次运行此段代码能够得到完全一样的结果,即 保证结果的 可复现性,这样 别人跑你的代码的时候也能够很好地复现出你的结果


    PyTorch中随机种子的设置

    参考:Pytorch设置随机数种子,使训练结果可复现。

    在使用 PyTorch 时,如果希望通过设置随机数种子,在 GPU 或 CPU 上固定每一次的训练结果,则需要在程序执行的开始处添加以下代码:

    def setup_seed(seed):
         torch.manual_seed(seed)
         torch.cuda.manual_seed_all(seed)
         np.random.seed(seed)
         random.seed(seed)
         torch.backends.cudnn.deterministic = True
    # 设置随机数种子
    setup_seed(20)
    # 预处理数据以及训练模型
    # ...
    # ...
    

    随机数种子seed确定时,模型的训练结果将始终保持一致。

    为什么pytorch使用同一个随机种子但每次训练结果的不同? - Tokamak的回答 - 知乎

    Pytorch随机种子

    展开全文
  • pytorch的随机种子

    2020-09-04 21:49:21
    随机种子是什么? 随机种子是针对随机方法而言的。 随机方法:常见的随机方法有 生成随机数,以及其他的像 随机排序 之类的,后者本质上也是基于生成随机数来实现的。在深度学习中,比较常用的随机方法的应用有:...

    随机种子是什么?

    随机种子是针对随机方法而言的。

    随机方法:常见的随机方法有 生成随机数,以及其他的像 随机排序 之类的,后者本质上也是基于生成随机数来实现的。在深度学习中,比较常用的随机方法的应用有:网络的随机初始化,训练集的随机打乱等。

    随机种子的取值范围?

    可以是任意数字,如10,1000

    在pytorch中使用随机种子

    主要用于复现之前跑的结果。

    在使用PyTorch时,如果希望通过设置随机数种子,在gpu或cpu上固定每一次的训练结果,则需要在程序执行的开始处添加以下代码:
    在这里插入图片描述

    参考博客
    [1]Python随机种子介绍,PyTorch中随机种子的设置应用
    https://blog.csdn.net/qq_24224067/article/details/106451064

    展开全文
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python