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python之turtle实现‘开花’和签名

今天是2018年的5月的最后一天,想用python发现下心情,却无意中在python自动的turtle库能做一些有趣的事,下面就那turtle这个库实现‘开花’和签名 一、准备环境 1.版本:python3 + pycharm 2.库:turtle 二、直奔主题 1.代码如下: #coding:utf-8 import turtle #导入python自动的turtle库 #参数:width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例, #(startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心 turtle.setup(1000, 600, 0, 0) turtle.colormode(255) #没有参数传入,返回当前画笔颜色,传入参数设置画笔颜色,可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元组 turtle.pencolor("green") turtle.pensize(5) #设置画笔的宽度 for iin range(8): #循环次数 turtle.circ...

手把手教你用Python库Keras做预测(附代码)

当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型,就可以用它在新的数据实例上做预测了。但是很多初学者不知道该怎样做好这一点,我经常能看到下面这样的问题: “我应该如何用Keras对我的模型作出预测?” 在本文中,你会学到如何使用Keras这个Python库完成深度学习模型的分类与回归预测。 看完这篇教程,你能掌握以下几点: 如何确定一个模型,为后续的预测做准备 如何用Keras对分类问题进行类及其概率的预测 如何用Keras进行回归预测 现在就让我们开始吧 本文结构 教程共分为三个部分,分别是: 模型确定 分类预测 回归预测 模型确定 在做预测之前,首先得训练出一个最终的模型。你可能选择k折交叉验证或者简单划分训练/测试集的方法来训练模型,这样做的目的是为了合理估计模型在样本集之外数据上的表现(新数据) 当评估完成,这些模型存在的目的也达到了,就可以丢弃他们。接下

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