python構建

您好，基於Python建立人臉庫的方法如下：
1. 安裝Python和相關包：首先，您需要安裝Python和相關的包，如OpenCV、NumPy等，以便使用Python來處理圖像和視頻。
2. 獲取人臉數據：您需此盯要獲取足夠多的人臉數據，以便訓練模型。
3. 提取特徵：使用Python中的OpenCV庫，您可以提取人臉圖像中的特徵，以便進行識別。
4. 訓練模型：使用提取的特徵，您可以訓練一個機器學習森敗和模型，以便識別不同的人臉。
5. 測試模型：最後，您可以使用測試數據來測試模型的准確性，以確保它能夠准確地識別不同枯旁的人臉。

㈣ 如何用Python搭建一個網站

Python搭建網站，利用現成的框架還是挺簡單的。在這滑咐里舉一個例子-利用Flask搭建一個網站。

Flask

Flask是一個使用Python編寫的輕量級Web應用框架。其WSGI工具箱採用Werkzeug，模板引擎則使用Jinja2。Flask創建一個應用很簡單，只需要一行代碼就可以創建一個應用。一個最小的應用看起來像這樣:

直接執行pythonhello.py，就可以看到頁面就可以訪問了，這只是官方給出的一個示例，方便學習。

應用初始化

所有Flask程序都必須創建一個程序實例。Web伺服器使用一種名為Web伺服器網關介面（WebServerGatewayInterface，WSGI）的協議，把接收自客戶端的所有請求都轉交給這個對象處理。程序實例是Flask類的對象，經常使用下述代碼創建：

Flask類的構造函數只有一個必須指定的參數，即程序主模塊或包的名字。在大多數程序中，Python的__name__變數就是所需的值。

路由和視圖函數

客戶端（例如Web瀏覽器）把請求發送給Web伺服器，Web伺服器再把請求發送給Flask程序實例。程備余序實例需要知道對每個URL請求運行哪些代碼，所以保存了一個URL到Python函數的映射關系。處理URL和函數之間關系的程序稱為路由。在Flask程序中定義仿讓滾路由的最簡便方式，是使用程序實例提供的app.route修飾器，把修飾的函數注冊為路由。下面的例子說明了如何使用這個修飾器聲明路由：

index()函數注冊為程序根地址的處理程序。如果部署程序的伺服器域名為，在瀏覽器中訪問p>

啟動伺服器

程序實例用run方法啟動Flask集成的開發Web伺服器：

__name__=='__main__'是Python的慣常用法，在這里確保直接執行這個腳本時才啟動開發Web伺服器。如果這個腳本由其他腳本引入，程序假定父級腳本會啟動不同的伺服器，因此不會執行app.run()。伺服器啟動後，會進入輪詢，等待並處理請求。輪詢會一直運行，直到程序停止，比如按Ctrl-C鍵。

Flask開發的網站實例

本示例中網站的結構如下

啟動伺服器界面

訪問WEB頁面

整個是利用Flask自己搭建的一個WEB頁面，資料庫試過mysql和mongodb都可以正常訪問。整體感覺Flask的學習成本會比Django低，而且也比Django更靈活。

㈤ 如何構建python環境

1、概念區分

對於剛剛開始學習Python的零基礎小白來說，可能很容易就會對Pycharm、Python解釋器、conda安裝、pip安裝這個幾個概念混淆。下面跟著我來逐一認識一下它們：

（1）Pycharm是Pytho開發的集成開發環境(Integrated Development Environment，簡稱IDE)，它本身無法執行Python代碼。

（2）Python解釋器才是真正執行代碼的工具，pycharm里可設置Python解釋器，一般我們可去Python官網下載Python3.7或Python3.8版本；如果安裝過anaconda ，它裡面必然也包括一個某版本的Python解釋器；Pycharm配置Python解釋器選擇哪一個都可以。

（3）anaconda是把python所有常用包的合集，並提供給我們使用 conda 命令非常非常方便的安裝各種Python包。

（4）conda安裝：我們安裝過anaconda軟體後，就能夠使用conda命令下載anaconda源里(比如中科大鏡像源)的包。

（5）pip安裝：也是一種類似於conda安裝的python安裝方法，如果用過Centos系統，它就像yum安裝一樣。

2、修改鏡像源

在使用安裝 conda 安裝某些包會出現慢或安裝失敗問題，最有效方法是修改鏡像源為國內鏡像源。之前都選用清華鏡像源，但是2019年後已停止服務。推薦選用中科大鏡像源。

先查看已經安裝過的鏡像源，cmd窗口執行命令：

conda config --show

查看配置項 channels ，如果顯示帶有 tsinghua ，則說明已安裝過清華鏡像。

channels:

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/tensorflow/linux/cpu/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/msys2/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/pkgs/free/

https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/anaconda/cloud/pytorch/

下一步，使用 conda config --remove channels url地址 刪除清華鏡像，如下命令刪除第一個。然後，依次刪除所有鏡像源

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.e.cn/tensorflow/linux/cpu/

添加目前可用的中科大鏡像源：

conda config --add channels https://mirrors.ustc.e.cn/anaconda/pkgs/free/

並設置搜索時顯示通道地址：

conda config --set show_channel_urls yes

確認是否安裝鏡像源成功，執行 conda config --show ，找到 channels 值為如下：

channels:

https://mirrors.ustc.e.cn/anaconda/pkgs/free/

defaults

以上就是分享的Python基礎學習之環境搭建的全部學習內容，大家都看懂了嗎？希望本文的分享能幫到大家！

㈥ 怎麼用python建立一個用戶名列表

1、首先，我們需要打開Python，建立一個程序。
2、其次該程序具有一個函數，該函數將名字和姓氏作為參數，並創建一個用戶名。
3、最後使用sys.argv完成建立即可。

㈦ python虛擬環境搭建

當前python有多個版本，所以輸入命令的時候在不同的場景可能會需要不同的python版本。

就需要安裝python的虛擬環境，方便快速切換python的版本。

安裝python虛擬環境

sudo apt-get install python-virtualenv

sudo apt-get install virtualenvwrapper

創建虛擬環境

mkdir .virtualenvs

vi ~/.bashrc

插入如下兩行

export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs

source /usr/share/virtualenvwrapper/virtualenvwrapper.sh

然後執行

source ~/.bashrc

mkvirtualenv -p /usr/bin/python3.8 py3env

source py3env/bin/activate

㈧ 從零開始用Python構建神經網路

從零開始用Python構建神經網路
動機：為了更加深入的理解深度學習，我們將使用 python 語言從頭搭建一個神經網路，而不是使用像 Tensorflow 那樣的封裝好的框架。我認為理解神經網路的內部工作原理，對數據科學家來說至關重要。
這篇文章的內容是我的所學，希望也能對你有所幫助。
神經網路是什麼?
介紹神經網路的文章大多數都會將它和大腦進行類比。如果你沒有深入研究過大腦與神經網路的類比，那麼將神經網路解釋為一種將給定輸入映射為期望輸出的數學關系會更容易理解。
神經網路包括以下組成部分
? 一個輸入層，x
? 任意數量的隱藏層
? 一個輸出層，?
? 每層之間有一組權值和偏置，W and b
? 為隱藏層選擇一種激活函數，σ。在教程中我們使用 Sigmoid 激活函數
下圖展示了 2 層神經網路的結構(注意：我們在計算網路層數時通常排除輸入層)

2 層神經網路的結構
用 Python 可以很容易的構建神經網路類

訓練神經網路
這個網路的輸出 ? 為：

你可能會注意到，在上面的等式中，輸出 ? 是 W 和 b 函數。
因此 W 和 b 的值影響預測的准確率. 所以根據輸入數據對 W 和 b 調優的過程就被成為訓練神經網路。
每步訓練迭代包含以下兩個部分:
? 計算預測結果 ?，這一步稱為前向傳播
? 更新 W 和 b,，這一步成為反向傳播
下面的順序圖展示了這個過程：

前向傳播
正如我們在上圖中看到的，前向傳播只是簡單的計算。對於一個基本的 2 層網路來說，它的輸出是這樣的：

我們在 NeuralNetwork 類中增加一個計算前向傳播的函數。為了簡單起見我們假設偏置 b 為0：

但是我們還需要一個方法來評估預測結果的好壞(即預測值和真實值的誤差)。這就要用到損失函數。
損失函數
常用的損失函數有很多種，根據模型的需求來選擇。在本教程中，我們使用誤差平方和作為損失函數。
誤差平方和是求每個預測值和真實值之間的誤差再求和，這個誤差是他們的差值求平方以便我們觀察誤差的絕對值。
訓練的目標是找到一組 W 和 b，使得損失函數最好小，也即預測值和真實值之間的距離最小。
反向傳播
我們已經度量出了預測的誤差(損失)，現在需要找到一種方法來傳播誤差，並以此更新權值和偏置。
為了知道如何適當的調整權值和偏置，我們需要知道損失函數對權值 W 和偏置 b 的導數。
回想微積分中的概念，函數的導數就是函數的斜率。

梯度下降法
如果我們已經求出了導數，我們就可以通過增加或減少導數值來更新權值 W 和偏置 b(參考上圖)。這種方式被稱為梯度下降法。
但是我們不能直接計算損失函數對權值和偏置的導數，因為在損失函數的等式中並沒有顯式的包含他們。因此，我們需要運用鏈式求導發在來幫助計算導數。

鏈式法則用於計算損失函數對 W 和 b 的導數。注意，為了簡單起見。我們只展示了假設網路只有 1 層的偏導數。
這雖然很簡陋，但是我們依然能得到想要的結果—損失函數對權值 W 的導數(斜率)，因此我們可以相應的調整權值。
現在我們將反向傳播演算法的函數添加到 Python 代碼中

為了更深入的理解微積分原理和反向傳播中的鏈式求導法則，我強烈推薦 3Blue1Brown 的如下教程：
Youtube：https://youtu.be/tIeHLnjs5U8
整合並完成一個實例
既然我們已經有了包括前向傳播和反向傳播的完整 Python 代碼，那麼就將其應用到一個例子上看看它是如何工作的吧。

神經網路可以通過學習得到函數的權重。而我們僅靠觀察是不太可能得到函數的權重的。
讓我們訓練神經網路進行 1500 次迭代，看看會發生什麼。 注意觀察下面每次迭代的損失函數，我們可以清楚地看到損失函數單調遞減到最小值。這與我們之前介紹的梯度下降法一致。

讓我們看看經過 1500 次迭代後的神經網路的最終預測結果：

經過 1500 次迭代訓練後的預測結果
我們成功了!我們應用前向和方向傳播演算法成功的訓練了神經網路並且預測結果收斂於真實值。
注意預測值和真實值之間存在細微的誤差是允許的。這樣可以防止模型過擬合並且使得神經網路對於未知數據有著更強的泛化能力。
下一步是什麼?
幸運的是我們的學習之旅還沒有結束，仍然有很多關於神經網路和深度學習的內容需要學習。例如：
? 除了 Sigmoid 以外，還可以用哪些激活函數
? 在訓練網路的時候應用學習率
? 在面對圖像分類任務的時候使用卷積神經網路
我很快會寫更多關於這個主題的內容，敬請期待!
最後的想法
我自己也從零開始寫了很多神經網路的代碼
雖然可以使用諸如 Tensorflow 和 Keras 這樣的深度學習框架方便的搭建深層網路而不需要完全理解其內部工作原理。但是我覺得對於有追求的數據科學家來說，理解內部原理是非常有益的。
這種練習對我自己來說已成成為重要的時間投入，希望也能對你有所幫助

㈨ 如何搭建python環境

1、說明：windows下設置python環境變數，就是把python的安裝目錄添加到系統path中。2、步驟：1）確定python安裝目錄，根據版本不同安裝目錄也不同，可以在開始菜單中的快捷方式中查看。在python快捷方式上點右鍵，屬性菜單

3、注意事項：如果未出現python結果，則需要檢查路徑是否設置正確，並重新啟動一下計算機即可。

㈩ 代碼詳解：用Python構建RNN模擬人腦

(number_of_records x length_of_sequence x types_of_sequences)

(number_of_records x types_of_sequences) #where types_of_sequences is 1

%pylab inline

import math

sin_wave = np.array([math.sin(x) for x in np.arange(200)])

plt.plot(sin_wave[:50])

X = []

Y = []

seq_len = 50

num_records = len(sin_wave) - seq_len

for i in range(num_records - 50):

X.append(sin_wave[i:i+seq_len])

Y.append(sin_wave[i+seq_len])

X = np.array(X)

X = np.expand_dims(X, axis=2)

Y = np.array(Y)

Y = np.expand_dims(Y, axis=1)

X.shape, Y.shape

((100, 50, 1), (100, 1))

X_val = []

Y_val = []

for i in range(num_records - 50, num_records):

X_val.append(sin_wave[i:i+seq_len])

Y_val.append(sin_wave[i+seq_len])

X_val = np.array(X_val)

X_val = np.expand_dims(X_val, axis=2)

Y_val = np.array(Y_val)

Y_val = np.expand_dims(Y_val, axis=1)

learning_rate = 0.0001

nepoch = 25

T = 50 # length of sequence

hidden_dim = 100

output_dim = 1

bptt_truncate = 5

min_clip_value = -10

max_clip_value = 10

U = np.random.uniform(0, 1, (hidden_dim, T))

W = np.random.uniform(0, 1, (hidden_dim, hidden_dim))

V = np.random.uniform(0, 1, (output_dim, hidden_dim))

def sigmoid(x):

return 1 / (1 + np.exp(-x))

for epoch in range(nepoch):

# check loss on train

loss = 0.0

# do a forward pass to get prediction

for i in range(Y.shape[0]):

x, y = X[i], Y[i] # get input, output values of each record

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1)) # here, prev-s is the value of the previous activation of hidden layer; which is initialized as all zeroes

for t in range(T):

new_input = np.zeros(x.shape) # we then do a forward pass for every timestep in the sequence

new_input[t] = x[t] # for this, we define a single input for that timestep

mulu = np.dot(U, new_input)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

# calculate error

loss_per_record = (y - mulv)**2 / 2

loss += loss_per_record

loss = loss / float(y.shape[0])

# check loss on val

val_loss = 0.0

for i in range(Y_val.shape[0]):

x, y = X_val[i], Y_val[i]

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

for t in range(T):

new_input = np.zeros(x.shape)

new_input[t] = x[t]

mulu = np.dot(U, new_input)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

loss_per_record = (y - mulv)**2 / 2

val_loss += loss_per_record

val_loss = val_loss / float(y.shape[0])

print('Epoch: ', epoch + 1, ', Loss: ', loss, ', Val Loss: ', val_loss)

Epoch: 1 , Loss: [[101185.61756671]] , Val Loss: [[50591.0340148]]

...

...

# train model

for i in range(Y.shape[0]):

x, y = X[i], Y[i]

layers = []

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

dU = np.zeros(U.shape)

dV = np.zeros(V.shape)

dW = np.zeros(W.shape)

dU_t = np.zeros(U.shape)

dV_t = np.zeros(V.shape)

dW_t = np.zeros(W.shape)

dU_i = np.zeros(U.shape)

dW_i = np.zeros(W.shape)

# forward pass

for t in range(T):

new_input = np.zeros(x.shape)

new_input[t] = x[t]

mulu = np.dot(U, new_input)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

layers.append({'s':s, 'prev_s':prev_s})

prev_s = s

# derivative of pred

dmulv = (mulv - y)

# backward pass

for t in range(T):

dV_t = np.dot(dmulv, np.transpose(layers[t]['s']))

dsv = np.dot(np.transpose(V), dmulv)

ds = dsv

dadd = add * (1 - add) * ds

dmulw = dadd * np.ones_like(mulw)

dprev_s = np.dot(np.transpose(W), dmulw)

for i in range(t-1, max(-1, t-bptt_truncate-1), -1):

ds = dsv + dprev_s

dadd = add * (1 - add) * ds

dmulw = dadd * np.ones_like(mulw)

dmulu = dadd * np.ones_like(mulu)

dW_i = np.dot(W, layers[t]['prev_s'])

dprev_s = np.dot(np.transpose(W), dmulw)

new_input = np.zeros(x.shape)

new_input[t] = x[t]

dU_i = np.dot(U, new_input)

dx = np.dot(np.transpose(U), dmulu)

dU_t += dU_i

dW_t += dW_i

dV += dV_t

dU += dU_t

dW += dW_t

if dU.max() > max_clip_value:

dU[dU > max_clip_value] = max_clip_value

if dV.max() > max_clip_value:

dV[dV > max_clip_value] = max_clip_value

if dW.max() > max_clip_value:

dW[dW > max_clip_value] = max_clip_value

if dU.min() < min_clip_value:

dU[dU < min_clip_value] = min_clip_value

if dV.min() < min_clip_value:

dV[dV < min_clip_value] = min_clip_value

if dW.min() < min_clip_value:

dW[dW < min_clip_value] = min_clip_value

# update

U -= learning_rate * dU

V -= learning_rate * dV

W -= learning_rate * dW

Epoch: 1 , Loss: [[101185.61756671]] , Val Loss: [[50591.0340148]]

Epoch: 2 , Loss: [[61205.46869629]] , Val Loss: [[30601.34535365]]

Epoch: 3 , Loss: [[31225.3198258]] , Val Loss: [[15611.65669247]]

Epoch: 4 , Loss: [[11245.17049551]] , Val Loss: [[5621.96780111]]

Epoch: 5 , Loss: [[1264.5157739]] , Val Loss: [[632.02563908]]

Epoch: 6 , Loss: [[20.15654115]] , Val Loss: [[10.05477285]]

Epoch: 7 , Loss: [[17.13622839]] , Val Loss: [[8.55190426]]

Epoch: 8 , Loss: [[17.38870495]] , Val Loss: [[8.68196484]]

Epoch: 9 , Loss: [[17.181681]] , Val Loss: [[8.57837827]]

Epoch: 10 , Loss: [[17.31275313]] , Val Loss: [[8.64199652]]

Epoch: 11 , Loss: [[17.12960034]] , Val Loss: [[8.54768294]]

Epoch: 12 , Loss: [[17.09020065]] , Val Loss: [[8.52993502]]

Epoch: 13 , Loss: [[17.17370113]] , Val Loss: [[8.57517454]]

Epoch: 14 , Loss: [[17.04906914]] , Val Loss: [[8.50658127]]

Epoch: 15 , Loss: [[16.96420184]] , Val Loss: [[8.46794248]]

Epoch: 16 , Loss: [[17.017519]] , Val Loss: [[8.49241316]]

Epoch: 17 , Loss: [[16.94199493]] , Val Loss: [[8.45748739]]

Epoch: 18 , Loss: [[16.99796892]] , Val Loss: [[8.48242177]]

Epoch: 19 , Loss: [[17.24817035]] , Val Loss: [[8.6126231]]

Epoch: 20 , Loss: [[17.00844599]] , Val Loss: [[8.48682234]]

Epoch: 21 , Loss: [[17.03943262]] , Val Loss: [[8.50437328]]

Epoch: 22 , Loss: [[17.01417255]] , Val Loss: [[8.49409597]]

Epoch: 23 , Loss: [[17.20918888]] , Val Loss: [[8.5854792]]

Epoch: 24 , Loss: [[16.92068017]] , Val Loss: [[8.44794633]]

Epoch: 25 , Loss: [[16.76856238]] , Val Loss: [[8.37295808]]

preds = []

for i in range(Y.shape[0]):

x, y = X[i], Y[i]

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

# Forward pass

for t in range(T):

mulu = np.dot(U, x)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

preds.append(mulv)

preds = np.array(preds)

plt.plot(preds[:, 0, 0], 'g')

plt.plot(Y[:, 0], 'r')

plt.show()

preds = []

for i in range(Y_val.shape[0]):

x, y = X_val[i], Y_val[i]

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

# For each time step...

for t in range(T):

mulu = np.dot(U, x)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

preds.append(mulv)

preds = np.array(preds)

plt.plot(preds[:, 0, 0], 'g')

plt.plot(Y_val[:, 0], 'r')

plt.show()

from sklearn.metrics import mean_squared_error

math.sqrt(mean_squared_error(Y_val[:, 0] * max_val, preds[:, 0, 0] * max_val))

0.127191931509431