pYEX4T-3 vector
pytorch常用函数总结
pytorch常⽤函数总结jupyter⽆法画图，不断重启的话，把这个代码放在最前⾯。
好像是因为某些环境重复配置了？import osos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'L.append(b) 列表末尾添加新的对象2.1数据操作2.1.1⼊门x = torch.arange(12) ⽣成0-11的12个数的向量（张量）X = torch.arange(24).reshape(2, 3, 4) ⽣成完直接改变形状len(x) 显⽰张量的列数x.shape /x.size() 显⽰X张量的形状x.numel() 输出X中元素的总数x.reshape(4,3) 改变张量的形状x.reshape(-1,4) -1表⽰默认添加torch.zeros(3,4) ⽣成全为0的张量torch.ones(3,5) ⽣成全为1的张量torch.randn(3,5) 服从⾼斯分布的(-1,1)随机值torch.tensor([[3,4], [1,2], [5,6] ]) ⾃⼰定义张量的形状和内容B = A.clone() 通过分配新内存，将A的⼀个副本分配给B2.1.2运算x+y,x-y,x*y,x/y,x**y **为求幂运算torch.exp(x) e的x次⽅torch.cat((X, Y), dim=0) 矩阵拼接 dim=0，为竖着拼接torch.cat((X, Y), dim=1) 矩阵拼接 dim=1，为横着拼接X.sum() (X+Y).sum 张量求和A.sum(axis=0) axis=1是按照⾏A.sum(axis=1)torch.dot(x, y) 两个张量点积torch.mv(A, x) 向量积torch.mm(A, B) 矩阵乘法torch.norm(u) 向量范数torch.abs(u).sum() 向量内数据的绝对值之和u=y.detach() y是反向传播⾃动求导内的，detach后，u则成为新的常数，和原来⽆关2.1.3⼴播机制（就是张量补全机制）a = torch.arange(3).reshape((3, 1))b = torch.arange(2).reshape((1, 2)) 操作优秀啊a+b 张量的⼤⼩不同的话，会在每个形状上取最⼤值2.1.4索引和切⽚X[-1] -1代表直接取最后⼀⾏X[1:3] 取2 3⾏X[1,2]X[0:2,:]2.1.5节省内存z= torch.zeros_like(Y) 建⽴⼀个全为0的形状和Y相同的张量X=X+Y 不要使⽤，可能会在内存中建⽴两个X，可以使⽤下⾯的两种形式X[:] =X+ Y X+=Yid[X] 显⽰变量的内存地址2.1.6转换为其他python对象A=X.numpy() 如操作所⽰B=torch.tensor(A) 如操作所⽰type(A),type(B) 显⽰变量的类型a.item() 将⼤⼩为1的张量转换为标量2.2数据的预处理2.2.1读取数据集import os 调⽤os库os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) 在程序⽂件的同等级中建⽴⼀个data的⽂件夹data_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv') 在data⽂件夹中，建⽴⼀个house_tiny的csv格式的数据with open(data_file, 'w') as f: 数据的写⼊格式如下f.write('NumRooms,Alley,Price\n') # 列名f.write('NA,Pave,127500\n') # 每⾏表⽰⼀个数据样本f.write('2,NA,106000\n')f.write('4,NA,178100\n')f.write('NA,NA,140000\n')import pandas as pd 调⽤pandas库data = pd.read_csv(data_file) csv数据的读⼊格式如下。
Python--线性代数篇
Python--线性代数篇讲解Python在线性代数中的应⽤，包括：⼀、矩阵创建先导⼊Numpy模块，在下⽂中均采⽤np代替numpy1import numpy as np矩阵创建有两种⽅法，⼀是使⽤np.mat函数或者np.matrix函数，⼆是使⽤数组代替矩阵，实际上官⽅⽂档建议我们使⽤⼆维数组代替矩阵来进⾏矩阵运算；因为⼆维数组⽤得较多，⽽且基本可取代矩阵。
1 >>> a = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) #使⽤mat函数创建⼀个2X3矩阵2 >>> a3 matrix([[1, 2, 3],4 [4, 5, 6]])5 >>> b = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])#np.mat和np.matrix等价6 >>> b7 matrix([[1, 2, 3],8 [4, 5, 6]])9 >>> a.shape #使⽤shape属性可以获取矩阵的⼤⼩10 (2, 3)1 >>> c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) #使⽤⼆维数组代替矩阵，常见的操作通⽤2 >>> c#注意c是array类型，⽽a是matrix类型3 array([[1, 2, 3],4 [4, 5, 6]])单位阵的创建1 >>> I = np.eye(3)2 >>> I3 array([[ 1., 0., 0.],4 [ 0., 1., 0.],5 [ 0., 0., 1.]])矩阵元素的存取操作：1 >>> a[0]#获取矩阵的某⼀⾏2 matrix([[1, 2, 3]])3 >>> a[:, 0].reshape(-1, 1)#获取矩阵的某⼀列4 matrix([[1],5 [4]])6 >>> a[0, 1]#获取矩阵某个元素7 2⼆、矩阵乘法和加法矩阵类型，在满⾜乘法规则的条件下可以直接相乘1 >>> A = np.mat([[1, 2, 3], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])#使⽤mat函数2 >>> B = np.mat([[5, 4, 2], [1, 7, 9], [0, 4, 5]])3 >>> A #注意A, B都是matrix类型，可以使⽤乘号，如果是array则不可以直接使⽤乘号4 matrix([[1, 2, 3],5 [3, 4, 5],6 [6, 7, 8]])7 >>> B8 matrix([[5, 4, 2],9 [1, 7, 9],10 [0, 4, 5]])11 >>> A * B#学过线性代数的都知道：A * B != B * A12 matrix([[ 7, 30, 35],13 [ 19, 60, 67],14 [ 37, 105, 115]])15 >>> B * A16 matrix([[ 29, 40, 51],17 [ 76, 93, 110],18 [ 42, 51, 60]])如果是使⽤数组代替矩阵进⾏运算则不可以直接使⽤乘号，应使⽤dot()函数。
python脑电数据处理中文手册
python脑电数据处理中文手册Python脑电数据处理中文手册概述：本手册将会介绍如何使用Python处理脑电数据。
Python是一种非常流行的编程语言，它具有优秀的数据处理和可视化功能。
在脑电数据处理中，我们主要使用Python生态系统中的NumPy、SciPy、Matplotlib 和MNE-Python模块。
通过阅读本手册，您将了解到如何使用这些模块来处理和分析脑电数据。
1. NumPy模块NumPy是一个用Python语言编写的扩展程序库。
它是Python科学计算的核心库，主要用于处理与数学相关的大型数据集。
在脑电数据处理中，NumPy主要用于处理和存储脑电数据。
以下是NumPy的一些基本操作：1.1 创建数组我们可以使用NumPy的array()函数创建一个多维数组。
例如，创建一个形状为(2,3)的二维数组：import numpy as nparray = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array)结果输出：[[1 2 3][4 5 6]]1.2 数组操作NumPy提供了很多对数组的操作。
我们可以使用numpy.ndarray.shape 属性获取数组的形状。
例如，获取数组array的形状：import numpy as nparray = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array.shape)结果输出：(2, 3)1.3 数组索引和切片我们可以使用NumPy的索引和切片功能来访问数组中的元素。
例如，访问数组中的第一个元素：import numpy as nparray = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])print(array[0,0])结果输出：12. SciPy模块SciPy是一个用于科学计算的Python库。
它包含了大量科学计算中常用的函数和工具。
在脑电数据处理中，SciPy主要用于信号处理和拟合。
python解析矢量瓦片 -回复
python解析矢量瓦片-回复如何使用Python解析矢量瓦片。
矢量瓦片是由地理矢量数据组成的栅格图像，以可视化地理数据和提供地理信息为目的。
Python作为一种强大且灵活的编程语言，提供了许多库和工具，可以轻松解析和处理矢量瓦片数据。
本文将一步一步地解释如何使用Python解析矢量瓦片。
第一步：理解矢量瓦片数据格式在开始解析矢量瓦片之前，首先需要理解矢量瓦片的数据格式。
矢量瓦片通常采用矢量瓦片规范（Vector Tile Specification）定义的格式。
这个规范定义了矢量瓦片的结构和属性，包括图层（layers）、特征（features）、几何类型（geometry types）等。
了解这些概念将有助于理解如何解析和处理矢量瓦片。
第二步：安装Python库和工具要解析矢量瓦片数据，我们需要安装一些Python库和工具。
以下是一些常用的库和工具：1. Mapbox的tilehut库（TileHut）：这是一个用于解析和处理瓦片数据的Python库。
可以使用pip安装：pip install tilehut2. Fiona库：这是一个用于处理地理矢量数据的Python库。
可以使用pip 安装：pip install Fiona3. GDAL库：这是一个用于处理栅格和矢量地理数据的Python库。
可以使用pip安装：pip install GDAL第三步：加载矢量瓦片数据一旦我们安装了所需的库和工具，我们就可以开始加载矢量瓦片数据。
使用TileHut库的TileSource类可以加载矢量瓦片数据。
以下是加载矢量瓦片数据的示例代码：pythonfrom tileHut import TileSource# 创建一个TileSource对象ts = TileSource('path/to/vector_tiles.mbtiles')# 获取所有的图层layers = yers此代码片段创建了一个TileSource对象，并将矢量瓦片数据文件的路径传递给它。
python 四参数曲线拟合反函数
Python是一种强大的编程语言，广泛用于科学计算、数据分析、人工智能等领域。
在Python中，有很多强大的数学库，可以帮助我们进行各种数学运算和数据分析。
其中，有一项非常常见的数学问题是曲线拟合，即根据给定的数据点，找到一个函数，使得这个函数与给定数据点最为接近。
曲线拟合在各种科学研究和工程项目中都有广泛的应用，比如用来拟合实验数据，预测未来的趋势等。
1. 参数曲线拟合反函数的概念参数曲线拟合反函数是指在给定一组数据点时，需要找到一个函数，使这个函数与数据点的反函数最为接近。
反函数在数学上指的是将自变量和因变量的角色互换后得到的函数。
参数曲线拟合反函数主要用于分析一些非线性关系的数据。
在实际的科学研究和工程项目中，很多数据并不是简单的线性关系，而是非线性的关系，这时候就需要用参数曲线拟合反函数的方法来分析这些数据。
生物学研究中的酶反应速率与底物浓度的关系、经济学中的需求曲线和供给曲线等都可以通过参数曲线拟合反函数来进行分析。
2. Python中的参数曲线拟合反函数工具Python中有很多强大的数学库，可以帮助我们进行参数曲线拟合反函数的计算。
其中，最常用的库包括scipy, numpy和matplotlib。
这些库提供了丰富的数学函数和绘图功能，可以帮助我们完成参数曲线拟合反函数的计算和可视化。
3. 使用scipy进行参数曲线拟合反函数scipy是一个开源的科学计算库，其中包含了许多数学函数和工具，可以帮助我们进行各种科学计算和数据分析。
在scipy中，有一个专门用于参数曲线拟合反函数的模块scipy.optimize，它提供了curve_fit 函数，可以帮助我们进行参数曲线拟合反函数的计算。
4. 使用numpy进行参数曲线拟合反函数numpy是一个开源的数学库，提供了丰富的数学函数和工具，可以帮助我们进行各种数学运算。
在numpy中，有一个polyfit函数，可以帮助我们进行参数曲线拟合反函数的计算。
python中vector用法
python中vector用法Python中的vector用法在Python中，我们通常使用NumPy库来处理向量（vector）的操作和运算。
NumPy提供了一个名为`ndarray`的多维数组对象，可以用来存储和处理向量数据。
下面我们将介绍一些常见的Python中向量的用法。
1. 创建一个向量：- 使用NumPy的`array`函数来创建一个向量。
例如，`vector = np.array([1, 2, 3])`可以创建一个包含元素1、2、3的向量。
- 使用NumPy的`arange`函数来创建一个有规律的向量。
例如，`vector =np.arange(0, 10, 2)`可以创建一个从0开始，以2为步长的向量，即[0, 2, 4, 6, 8]。
2. 向量的基本操作：- 访问向量的元素：可以使用下标索引来访问向量中的特定元素。
例如，`vector[0]`可以访问向量中的第一个元素。
- 修改向量的元素：通过赋值操作，可以修改向量中的某个元素的值。
例如，`vector[0] = 5`将第一个元素修改为5。
- 向量的长度：可以使用NumPy的`len`函数来获取向量的长度，即向量中元素的个数。
例如，`length = len(vector)`可以获取向量的长度。
3. 向量的运算：- 向量的加法和减法：可以使用`+`和`-`运算符来对两个向量进行逐元素的加法和减法运算。
例如，`result = vector1 + vector2`可以将两个向量对应位置的元素相加，并将结果存储在`result`中。
- 向量的数乘：可以使用`*`运算符来进行向量与标量的数乘运算。
例如，`result = 2 * vector`可以将向量中的每个元素乘以2，并将结果存储在`result`中。
- 向量的点积：可以使用`dot`函数来计算两个向量的点积。
例如，`result = np.dot(vector1, vector2)`可以计算向量`vector1`和`vector2`的点积，并将结果存储在`result`中。
python 三维离散点拟合曲线
Python是一种十分强大的编程语言，它不仅可以进行数据分析和处理，还可以用来进行三维离散点拟合曲线。
在许多科学研究和工程实践中，都需要对实验数据进行曲线拟合以获得数据间的规律性和预测性。
本文将介绍如何使用Python进行三维离散点拟合曲线的方法。
一、导入必要的库我们需要导入必要的库来进行三维离散点拟合曲线。
在Python中，有许多能够进行曲线拟合的库，如numpy、scipy、matplotlib等。
这些库提供了丰富的函数和工具，方便我们对实验数据进行处理和分析。
二、准备实验数据在进行曲线拟合之前，我们需要准备好实验数据。
实验数据通常以三维离散点的形式存在，即每个数据点由三个坐标值表示。
在一个立体空间内，我们可以通过实验或测量得到一组三维坐标点，这些点就是我们进行曲线拟合的数据。
三、进行曲线拟合在Python中，可以使用scipy库的optimize.curve_fit函数来进行曲线拟合。
这个函数可以通过最小二乘法来拟合实验数据，得到曲线的参数和误差。
我们需要定义一个用于拟合的模型函数，然后调用curve_fit函数进行拟合。
在这个过程中，我们可以设定初始参数和约束条件，以获得更精确的拟合结果。
四、可视化拟合结果完成曲线拟合之后，我们可以使用matplotlib库来可视化拟合结果。
通过绘制实验数据点和拟合曲线，我们可以直观地观察拟合效果，并对拟合结果进行评估。
我们还可以通过计算拟合曲线与实验数据之间的残差来评估拟合的质量。
五、优化拟合参数如果拟合结果不理想，我们可以尝试调整拟合的参数和约束条件，以获得更好的拟合效果。
通常情况下，需要多次尝试和优化才能得到满意的拟合结果。
在优化过程中，我们可以通过打印拟合参数和误差的值来进行分析，以找出影响拟合结果的因素。
六、总结在本文中，我们介绍了使用Python进行三维离散点拟合曲线的方法。
我们导入必要的库；准备实验数据；进行曲线拟合，并可视化拟合结果；对拟合参数进行优化。
Python绘图之二维图与三维图详解
Python绘图之⼆维图与三维图详解各位⼯程师累了吗? 推荐⼀篇可以让你技术能⼒达到出神⼊化的⽹站"持久男"1.⼆维绘图a. ⼀维数据集⽤ Numpy ndarray 作为数据传⼊ ply1.import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(10)print "y = %s"% yx = range(len(y))print "x=%s"% xplt.plot(y)plt.show()2.操纵坐标轴和增加⽹格及标签的函数import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(10)plt.plot(y.cumsum())plt.grid(True) ##增加格点plt.axis('tight') # 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴plt.show()3.plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最⼩值和最⼤值#!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(20)plt.plot(y.cumsum())plt.grid(True) ##增加格点plt.xlim(-1,20)plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1)plt.show()4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线#!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(20)plt.figure(figsize=(7,4)) #画布⼤⼩plt.plot(y.cumsum(),'b',lw = 1.5) # 蓝⾊的线plt.plot(y.cumsum(),'ro') #离散的点plt.grid(True)plt.axis('tight')plt.xlabel('index')plt.ylabel('value')plt.title('A simple Plot')plt.show()b. ⼆维数据集np.random.seed(2000)y = np.random.standard_normal((10, 2)).cumsum(axis=0) #10⾏2列在这个数组上调⽤cumsum 计算赝本数据在0轴(即第⼀维)上的总和print y1.两个数据集绘图#!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000)y = np.random.standard_normal((10, 2))plt.figure(figsize=(7,5))plt.plot(y, lw = 1.5)plt.plot(y, 'ro')plt.grid(True)plt.axis('tight')plt.xlabel('index')plt.ylabel('value')plt.title('A simple plot')plt.show()2.添加图例 plt.legend(loc = 0)#!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000)y = np.random.standard_normal((10, 2))plt.figure(figsize=(7,5))plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')plt.plot(y[:,1], lw = 1.5, label = '2st')plt.plot(y, 'ro')plt.grid(True)plt.legend(loc = 0) #图例位置⾃动plt.axis('tight')plt.xlabel('index')plt.ylabel('value')plt.title('A simple plot')plt.show()3.使⽤2个 Y轴(左右)fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx() #!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000)y = np.random.standard_normal((10, 2))fig, ax1 = plt.subplots() # 关键代码1 plt first data set using first (left) axisplt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')plt.plot(y[:,0], 'ro')plt.grid(True)plt.legend(loc = 0) #图例位置⾃动plt.axis('tight')plt.xlabel('index')plt.ylabel('value')plt.title('A simple plot')ax2 = ax1.twinx() #关键代码2 plt second data set using second(right) axisplt.plot(y[:,1],'g', lw = 1.5, label = '2nd')plt.plot(y[:,1], 'ro')plt.legend(loc = 0)plt.ylabel('value 2nd')plt.show()4.使⽤两个⼦图(上下,左右)plt.subplot(211)通过使⽤ plt.subplots 函数,可以直接访问底层绘图对象,例如可以⽤它⽣成和第⼀个⼦图共享 x 轴的第⼆个⼦图. #!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000)y = np.random.standard_normal((10, 2))plt.figure(figsize=(7,5))plt.subplot(211) #两⾏⼀列,第⼀个图plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')plt.plot(y[:,0], 'ro')plt.grid(True)plt.legend(loc = 0) #图例位置⾃动plt.axis('tight')plt.ylabel('value')plt.title('A simple plot')plt.subplot(212) #两⾏⼀列.第⼆个图plt.plot(y[:,1],'g', lw = 1.5, label = '2nd')plt.plot(y[:,1], 'ro')plt.grid(True)plt.legend(loc = 0)plt.xlabel('index')plt.ylabel('value 2nd')plt.axis('tight')plt.show()5.左右⼦图有时候,选择两个不同的图标类型来可视化数据可能是必要的或者是理想的.利⽤⼦图⽅法: #!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000)y = np.random.standard_normal((10, 2))plt.figure(figsize=(10,5))plt.subplot(121) #两⾏⼀列,第⼀个图plt.plot(y[:,0], lw = 1.5,label = '1st')plt.plot(y[:,0], 'ro')plt.grid(True)plt.legend(loc = 0) #图例位置⾃动plt.axis('tight')plt.xlabel('index')plt.ylabel('value')plt.title('1st Data Set')plt.subplot(122)plt.bar(np.arange(len(y)), y[:,1],width=0.5, color='g',label = '2nc')plt.grid(True)plt.legend(loc=0)plt.axis('tight')plt.xlabel('index')plt.title('2nd Data Set')plt.show()c.其他绘图样式,散点图,直⽅图等1.散点图#!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000)y = np.random.standard_normal((1000, 2)) plt.figure(figsize=(7,5))plt.scatter(y[:,0],y[:,1],marker='o')plt.grid(True)plt.xlabel('1st')plt.ylabel('2nd')plt.title('Scatter Plot')plt.show()2.直⽅图 plt.hist#!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000)y = np.random.standard_normal((1000, 2))plt.figure(figsize=(7,5))plt.hist(y,label=['1st','2nd'],bins=25)plt.grid(True)plt.xlabel('value')plt.ylabel('frequency')plt.title('Histogram')plt.show()3.直⽅图同⼀个图中堆叠#!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000)y = np.random.standard_normal((1000, 2))plt.figure(figsize=(7,5))plt.hist(y,label=['1st','2nd'],color=['b','g'],stacked=True,bins=20) plt.grid(True)plt.xlabel('value')plt.ylabel('frequency')plt.title('Histogram')plt.show()4.箱型图 boxplot#!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(2000)y = np.random.standard_normal((1000, 2))fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,4))plt.boxplot(y)plt.grid(True)plt.setp(ax,xticklabels=['1st' , '2nd'])plt.xlabel('value')plt.ylabel('frequency')plt.title('Histogram')plt.show()5.绘制函数from matplotlib.patches import Polygonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#1. 定义积分函数def func(x):return 0.5 * np.exp(x)+1#2.定义积分区间a,b = 0.5, 1.5x = np.linspace(0, 2 )y = func(x)#3.绘制函数图形fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,5))plt.plot(x,y, 'b',linewidth=2)plt.ylim(ymin=0)#4.核⼼，我们使⽤Polygon函数⽣成阴影部分，表⽰积分⾯积：Ix = np.linspace(a,b)Iy = func(Ix)verts = [(a,0)] + list(zip(Ix, Iy))+[(b,0)]poly = Polygon(verts,facecolor='0.7',edgecolor = '0.5')ax.add_patch(poly)#5.⽤plt.text和plt.figtext在图表上添加数学公式和⼀些坐标轴标签。
python拟合方法
python拟合方法Python是一种广泛使用的编程语言，其强大的数据处理和分析能力使其成为科学研究和工程实践的重要工具。
在数据分析中，拟合是一种常用的方法，用于找到最佳的函数来拟合数据。
Python提供了多种拟合方法，本文将介绍其中几种常用的方法。
一、线性拟合（Linear Regression）在线性拟合中，我们假设数据之间存在线性关系，即y = ax + b，其中a为斜率，b为截距。
Python中可以使用scikit-learn库的LinearRegression类来实现线性拟合。
以下是一个简单的示例代码：```pythonfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as np# 准备输入和输出数据X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])# 创建线性回归模型lr = LinearRegression()# 拟合数据lr.fit(X, y)# 输出拟合结果print("斜率：", lr.coef_[0])print("截距：", lr.intercept_)```二、多项式拟合（Polynomial Regression）多项式拟合可以用于拟合非线性的数据。
在多项式拟合中，我们构建一个高阶多项式模型来拟合数据。
Python中可以使用numpy库的polyfit函数来进行多项式拟合。
以下是一个简单的示例代码：```pythonimport numpy as np# 准备输入和输出数据X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])y = np.array([1, 4, 9, 16, 25])# 进行2次多项式拟合coefficients = np.polyfit(X, y, 2)# 输出拟合结果print("二次多项式系数：", coefficients)```三、曲线拟合（Curve Fitting）曲线拟合可以用于更复杂的数据拟合，例如指数函数、对数函数等。
python：numpy--函数shape用法
python：numpy--函数shape⽤法/u010758410/article/details/71554224shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数。
举例说明：建⽴⼀个3×3的单位矩阵e, e.shape为（3，3），表⽰3⾏3列,第⼀维的长度为3，第⼆维的长度也为3 [plain]1. >>> e = eye(3)2. >>> e3. array([[ 1., 0., 0.],4. [ 0., 1., 0.],5. [ 0., 0., 1.]])6. >>> e.shape7. (3, 3)[plain]1. >>> e = eye(3)2. >>> e3. array([[ 1., 0., 0.],4. [ 0., 1., 0.],5. [ 0., 0., 1.]])6. >>> e.shape7. (3, 3)建⽴⼀个⼀维矩阵b, b.shape 为矩阵的长度[plain]1. >>> b =array([1,2,3,4])2. >>> b.shape3. (4,)4. #可以简写5. >>> shape([1,2,3,4])6. (4,)7. >>>[plain]1. >>> b =array([1,2,3,4])2. >>> b.shape3. (4,)4. #可以简写5. >>> shape([1,2,3,4])6. (4,)7. >>>建⽴⼀个4×2的矩阵c, c.shape[1] 为第⼀维的长度，c.shape[0] 为第⼆维的长度。
[plain]1. >>> c = array([[1,1],[1,2],[1,3],[1,4]])2. >>> c.shape3. (4, 2)4. >>> c.shape[0]5. 46. >>> c.shape[1]7. 2[plain]1. >>> c = array([[1,1],[1,2],[1,3],[1,4]])2. >>> c.shape3. (4, 2)4. >>> c.shape[0]5. 46. >>> c.shape[1]7. 2⼀个单独的数值，返回值为空[plain]1. >>> shape(3)2. ()[plain]1. >>> shape(3)2. ()。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
pYEX 4T-3 Vector InformationPT3048-5Catalog #6198-1(PR81823)Restriction Map and Multiple Cloning Site (MCS) of pYEX 4T-3. Unique restriction sites are in bold.Description:pYEX 4T-3 is based on the pYEULC plasmid (1). The Cu ++-inducible CUP1 promoter from the yeast metallothionein gene drives expression of the fusion cassette (2). The GST gene is derived from the parasitic helminth Schistosoma japonicum (3). The GST coding region encodes a protein of approximately 27.5 kDa (3). There is a cleavage site for the protease thrombin immediately upstream of the multiple cloning site. The thrombin recognition sequence consists of 18 nucleotides and spans the Bam H I recognition sequence in the MCS. Treatment of the recombinant fusion protein with thrombin will release the cloned protein from the GST moiety. The MCS includes a stop codon in each reading frame.pYEX 4T-3 includes the E. coli Amp r gene and the yeast selectable markers leu2-d (a LEU2 gene with a truncated, but functional promoter) and URA3. pYEX 4T-3 is maintained at high copy number to provide enough gene product from the inefficient leu2-d promoter for cell survival during growth selection on media lacking leucine (4).Use:pYEX 4T-3 is a dual-host expression vector designed for high-level expression of glutathione S -transferase (GST) fusion proteins in yeast. Researchers using one- and two-hybrid systems to study protein-DNA and protein-protein interactions can express identified genes in yeast for in vitro studies. pYEX 4T-3 allows for the production of GST fusion proteins which are are easily tracked using GST antibody and purified by single-step affinity chromatography on glutathione sepharose.Yields of purified fusion protein using the yeast pYEX 4T system have been reported from 0.5–6 mg/l (5).PT-5 Template IN1016/SM77796(Revised 12/23/97)Sma I Bam H IEco R I Sal I Xho I Not I CTG GTT CCG CGT GGA TCC CCG AAT TCC CGG GTC GAC TCG AGC GGC CGC ATC GTG ACT GAC TGA STOPsThrombin recognition site 5681 •pYEX 4T-37.8 kbMCS pUC oriAmprP CUP1 2 µoriGST leu2-dURA3∆= pYEX-S1 Insertion Primers = Forward Sequencing Primer = Reverse Sequencing Primer = Thrombin cleavage siteHin d III(4736)Kpn I(6209)Sna B I(646)Aat II(2570)pYEX 4T-3Vector Information Location of features•Yeast CUP1 promoterTranscription start point: 4850–4856•Glutathione S-transferaseGST start codon: 5012•Multiple cloning site: 5702–5743•Ampicillin resistance (β-lactamase) gene:Promoter: 2631–2659Start codon (ATG): 2701Stop codon (TAA): 3559•pUC plasmid replication regionSite of replication initiation: 4319Region necessary for replication: 3626–4322•URA3 coding sequenceStart codon (ATG): 2263•leu2-d coding sequenceStart codon (ATG): 7478Stop codon: 6386Sequencing primer locations•pYEX 4T Forward Sequencing Primer: 5615–56315´ GCATGGCCTTTGCAGGG•pYEX 4T Reverse Sequencing Primer: 5802–57865´ TTTGCAGCTACCACATTpYEX-S1 Insertion Primers•5´ PCR Primer: 5012–5030•3´ PCR Primer: 6208–6190Propagation in E. coli•Suitable host strains: DH5α, HB101, and other general purpose strains.•Selectable marker: plasmid confers resistance to ampicillin (100 µg/ml) to E. coli hosts.• E. coli replication origin: pUC•Copy number: 400–500Propagation in yeast•Nutritional markers: plasmid confers ability to synthesize leucine and uracil•Yeast replication origin: 2 µ•S. cerevisiae strains suitable for transformation and copper-inducible expression of foreign proteins include: DY150 (included in kit; MAT a, ura3-52, leu2-3, 112, trp1-1,ade2-1, his3-11, can1-100)6657-4D (leu2-3, 112, his3-11, 15, CUP1R)DBY745 (leu2-3, 112, ade1-100, ura3-52, CUP1R)IMY21 (diploid of the above two strains, 6657-4D and DBY745)DBY747 (his3-11, leu2-3, 112, trp1-289, ura3-52, CUP1R)Note: All procedures described in here and in User Manual have been tested using the DY150 yeast strain.References:1.Macreadie, I. G., et al. (1991) Gene104:107-111.2.Macreadie, I. G., et al. (1989) Plasmid21:147-150.3.Smith, D. B. & Johnson, K. S. (1988) Gene 67:31-40.4.Gietz, R. D. & Sugino, A. (1989) Gene74:527-534.5.Ward, A. C., et al. (1994)Yeast10:441-449.Note: The attached sequence file has been compiled from information in the sequence databases, published literature, and other sources, together with partial sequences obtained by CLONTECH. This vector has not been completely sequenced.Protocol # PT3048-5TEL:650-424-8222 or 800-662-2566 (CLON)© 1998, CLONTECH Laboratories, Inc. Version # PR81823FAX:650-424-1064 or 800-424-1350page 2。