好用的函數，assert，random.sample，seaborn tsplot, tensorflow.python.platform flags 等，持續更新

python 中好用的函數，random.sample等，持續更新

random.sample

   random.sample的函數原型為：random.sample(sequence, k)，從指定序列中隨機獲取指定長度的片斷。sample函數不會修改原有序列

import random
list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
slice = random.sample(list, 5)  # 從list中隨機獲取5個元素，作為一個片斷返回
print(slice)
print(list)# 原有序列並沒有改變
[1, 8, 7, 6, 4]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

 

 

 

seaborn tsplot

學習參考鏈接：官方說明、博客總結

Pandas的DataFrame常常和tsplot搭配使用，DataFrame的用法以及構造數組的具體例子參考博客。

最簡單的時序折線圖繪制見參考例子。更多關於參數unit，direction，time的使用暫時還沒有弄明白，后續補充。

和plot相比最大的好處就是可以畫出平均線，比如對比兩種方法的性能，每一種方法有100條結果，用tsplot可以直觀對比平均線。

 tensorflow.python.platform flags 標志的使用

學習參考鏈接：tensorflow命令行參數原理詳細解析以及實例。

python assert的作用

學習參考鏈接：python assert的作用、簡單的例子。

python dir(對象)

 dir() 是一個內置函數，用於列出對象的所有屬性及方法。

reuse_variables()的用法

參考莫凡python，以及下列示意性代碼

 with tf.variable_scope('model', reuse=None) as training_scope:
    print(dir(self))
    if 'weights' in dir(self):
        training_scope.reuse_variables()
        weights = self.weights
    else:
        # Define the weights
        self.weights = weights = self.construct_weights()

 tf.assign()、tf.assign_add()的用法