python np.laplace 差分隐私 / 张生荣

python实现差分隐私Laplace机制详解

Laplace分布定义: 下面先给出Laplace分布实现代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def laplace_func ...

目录前言一.基本背景差分器二.MOG背景差分器流程代码编写三.KNN背景差分器前言目前,许多运动检测技术都是基于简单的背景差分概念的,即假设摄像头(视频)的曝光和场景中的光照条件是稳定 ...

目录 np.where共两种用法: 附:np.where()多条件用法总结 np.where共两种用法: 第一种np.where(condition, x, y),即condition为条件,当满足 ...

目录 1. DID(Differences-in-Differences)定义 2. DID模型形式 3. OLS多项式拟合 1. DID(Differences-in-Differences)定义 ...

目录 np.arange 步长0.1问题 1)count输出什么? 2)count输出是什么? python步长的使用 np.arange 步长0.1问题两个小测试: 1)count输出什么? im ...

为了区分三种乘法运算的规则,具体分析如下: import numpy as np 1. np.multiply()函数函数作用数组和矩阵对应位置相乘,输出与相乘数组/矩阵的大小一致 1.1数组场景 ...

看代码吧~ import numpy as np a = np.array([[2, 4, 6, 1], [1, 5, 2, 9]]) print(np.argmax(a)) print(np.arg ...

Python np.argmin()和np.argmax()函数按照axis的要求返回最小的数/最大的数的下标 numpy.argmin(a, axis=None, out=None) numpy. ...

目录前言用法总结前言 np.linalg.norm()用于求范数,linalg本意为linear(线性) + algebra(代数),norm则表示范数. 用法 np.linalg.norm( ...

目录可实现功能: np.random.randint() 根据参数中所指定的范围生成随机整数. 参数一.基础用法二.高级用法总结可实现功能: 1.随机生成一个整数. 2.随机生成任意范围内 ...

目录一:函数介绍二:实例 2.1 直接处理数组或列表数 2.2 间接处理:不改变原数据(对数组下标的处理) 2.3 实例:鸢尾花数据中对鸢尾花的随机打乱(可以直接用) 总结一:函数介绍 np.r ...

目录一.前言二.对randint()运行效率的测试三.从源码分析randint()的缺陷 random.random() random.randint() 四.更快的生成随机整数的方法 rand ...

ARIMA模型 ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型,是用来预测时间序列的一种常用的统计模型,一般记作ARIMA(p,d,q). ARIMA的适应情况 ARIMA模型相对来说比较简单易用.在应用A ...

python np.dot(a,b)运算规则解析首先我们知道dot运算时不满足交换律的,np.dot(a, b)与np.dot(b, a)是不一样的另外np.dot(a,b)和a.dot(b)果是 ...

使用Python实现自动化邮件发送,可以让你摆脱繁琐的重复性业务,可以节省非常多的时间.操作前配置(以较为复杂的QQ邮箱举例,其他邮箱操作类似) 单击设置-账号,滑倒下方协议处,开启IMAP/SMTP ...

目录 Python-HoloViews库介绍 Python-HoloViews库样例介绍密度图+箱线图散点图+横线图 IrisSplom 面积图直方图系列 RouteChord 小提琴图总结 ...

我就废话不多说了, 大家还是直接看代码吧~ import numpy as np arr=np.array([0,0,2,3,0,4]) print((arr!=0).argmax(axis=0)) ...

如下所示: >>> import pandas as pd >>> import numpy as np # 生成模拟数据 >>> df = pd ...

翻译: 用法:zeros(shape, dtype=float, order='C') 返回:返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组: 参数:shape:形状 dtype:数据类型,可选参数,默认n ...

让我们来看一个例子: import numpy as np x=np.array([[1,2,3],[5,6,7],[7,8,9]]) print(x) Out[64]: array([[1, 2, ...