Matplotlib基础全攻略
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Matplotlib是Python中最流行的绘图库,它模仿MATLAB中的绘图风格,提供了一整套与MATLAB相似的绘图API,通过API,我们可以轻松地绘制出高质量的图形。
1、开场例子
我们以中国银行股票收盘价曲线作为例子来作为开场。
首先我们通过pandas导入数据,并提取出收盘价一列:
ChinaBank = pd.read_csv('data/ChinaBank.csv',index_col = 'Date') ChinaBank = ChinaBank.iloc[:,1:] ChinaBank.index = pd.to_datetime(ChinaBank.index) Close = ChinaBank.Close
我们来绘制2
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实战深度强化学习DQN-理论和实践
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”,了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 1、Q-learning回顾 Q-learning 的 算法过程如下图所示: 在Q-learning中,我们维护一张Q值表,表的维数为:状态数S * 动作数A,表中每个数代表在当前状态S下可以采用动作A可以获得的未来收益的折现和。我们不断的迭代我们的Q值表使其最终收敛,然后根据Q值表我们就可以在每个状态下选取一个最优策略。 Q值表的更新公式为: 公式中,Q(S,A) 我们可以称做Q估计值,即我们当前估计的Q值,而: 称为Q-target,即我们使用贝尔曼方程加贪心策略认为实际应该得到的奖励,我们的目标就是使我们的Q值不断的接近Q-target值。 2、深度Q网络(Deep - Q - Network) 2.1 DQN简介 为什么会出现DQN呢 在普通的Q
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整理一些计算机基础知识!
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”,了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 1、网络层次划分 为了使不同计算机厂家生产的计算机能够相互通信,以便在更大的范围内建立计算机网络,国际标准化组织(ISO)在1978年提出了“开放系统互联参考模型”,即著名的OSI/RM模型(Open System Interconnection/Reference Model)。它将计算机网络体系结构的通信协议划分为七层,自下而上依次为:物理层(Physics Layer)、数据链路层(Data Link Layer)、网络层(Network Layer)、传输层(Transport Layer)、会话层(Session Layer)、表示层(Presentation Layer)、应用层(Application Layer)。其中第四
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