Ответы пользователя по тегу Python
  • Генератор списка и включение списка - одно и то же?

    @savao
    Python-программист
    Тут проблема с рускоязычной терминологией.
    Конструкцию вида:
    a = [x+1 for x in range(10)]
    Называют генератором списков. Суть в том что эта конструкция генерирует список. Т.е. её результат список. Но с точки зрения терминологии програмирования это списковое включение.
    А вот генераторо списка будет иметь вид:
    a = (x+1 for x in range(10))
    Соответственно, он будет иметь свойства генератора, а не списка. Т.е. меньше занимает места при большом количестве элементов (хотя тут это не совсем приемлемое понятие, скорее потенциально генерируемых значений, как-то так), но элементы можно будет получать только последовательно. Нельзя будет обратиться сразу к 100 элементу.
    Ответ написан
  • Матрица. Как правильно подать данные для обучения нейронной сети?

    @savao
    Python-программист
    Зависит от того что у вас является объектом. Судя по вашему описанию, каждая строчка, это 4 разных параметра одного объекта. И их ну никак нельзя в один вектор пихать.
    А в каком виде подавать, это очень расплывчатое понятие. Для начала определитесь с нейронной сетью. С тем, с помощью каких библиотек вы будете с ней работать, а оттуда уже форма подачи информации сама выплывет.
    Ответ написан
  • Как найти "стабильность/колебание" последовательности?

    @savao
    Python-программист
    Хочу уточнить, а последний пример - точно стабильно? Или там предполагается что в 6 число будет 4?
    В общем, если так, то у вас получается довольно простая задача:
    Рост и спад действительно проверяются по линейной функции. Можно посчитать МНК отклонений для того чтобы ввести некую оценку стабильности.
    Для колебаний тут можно проверять по одной из периодических функций, скажем по sin().

    Т.е. по некоторой части последовательности строим коэфициенты апроксимирующей функции, на остальной части последовательности проверяем отклонения от предсказанного значения. Через МНК находим разницу (ну или по сумме модулей отклонений или ещё как-то)

    Можно всё это реализовать самому, можно посмотреть в сторону numpy.
    Если данных очень много (последовательности в действительности длинные), то можно задействовать библиотеки для ML.
    Ответ написан