numpy

matplotlib无法正确显示numpy生成的数据

原始代码： from sklearn.datasets import make_regression import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npX np.linspace(5350, 5400, 10).reshape(1, 10) np.random.randn(1, 10) #① y np.linspace(38.5, 41.8, 10).reshape(1, 10)…

numpy和pandas简单快速入门

由于部分代码需要和数据文件配合，将项目和文件个人的GitHub——地址：https://github.com/1769172502/machine-learning 关于numpy参考菜鸟地址：http://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html 关于pandas参考地址：https://blo…

numpy 按0，1数组取元素

import numpy as npa np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) b np.array([1,0,1,0,1,0,1,0,1,0])a a[ b 1] print(a)# output：[1 3 5 7 9]

chatgpt赋能Python-numpy数据归一化

Numpy数据归一化：什么是归一化以及为什么要归一化？ 当我们处理数据时，我们常常要将它们归一化。归一化是将数值范围缩放到标准范围内的过程。这可以确保不同的特征或变量在计算机算法中具有相同的权重。这对于一些机器学习算法、人工神经网络…

交错网格与完全匹配层：提升波场模拟效果的双剑合璧

目录交错网格（Staggered Grid） 完全匹配层（Perfectly Matched Layer） 大家好，欢迎来到这次的博客文章。今天我们将介绍在波场模拟中应用的两个关键技术：交错网格（Staggered Grid）…

Java版的NumPy - NDArray 广播(Broadcast)

NDArray 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape b.shape， 那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位…

python 之numpy 之随机生成数

文章目录 1. **生成均匀分布的随机浮点数**：2. **生成随机整数**：3. **生成标准正态分布随机数**：4. **生成正态分布随机数**：5. **生成均匀分布的随机浮点数**：6. **生成随机抽样**：7. **设置随机数种子**…

线性代数矩阵转置乘法_单位矩阵转置属性| 使用Python的线性代数

线性代数矩阵转置乘法Prerequisites: 先决条件： Defining a matrix 定义矩阵 Identity matrix 身份矩阵 Transpose matrix 转置矩阵 In linear algebra, the identity matrix, of size n is the n n square matrix with ones on the main diagonal and zeros else…

Pycharm中安装numpy和pands出现ImportError:DLL load failed:找不到指定模块的解决方法

本来用的好好的，结果在虚拟环境里想用pandas保存numpy数据到本地，然后安装pandas，然后就报错 ImportError:DLL load failed:找不到指定模块的解决方法神奇的是，用命令行引用numpy就没有问题，而在pycharm就会报错&am…

Python并发编程之深入理解yield from语法

当你看到这一篇的时候，请确保你对生成器的知识，有一定的了解。当然不了解，也没有关系，你只要花个几分钟的时间，来看下我上一篇文章，就能够让你认识生成器，入门协程了。再次提醒： 本…

上海亚商投顾：沪指高开高走涨1.31% 汽车整车板块领涨

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪三大指数今日集体反弹，沪指全天高开高走，深成指、创业板指午后有所回落。中字头及以保险为…

NumPy常用方法总结

NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以…

Python 变量教程打包和解包参数

前言：我们使用两个运算符 *（用于元组）和 **（用于字典）。背景考虑这样一种情况，我们有一个接收四个参数的函数。我们想调用这个函数，我们有一个大小为 4 的列表，其中包含函数的所有参数。如果我们只是将一个列表传递给函数，则调用不起作用。一个演示打包和解包需…

matplotlib绘图看这篇就够了

导入matplotlib第三方库此外，在matplotlib中我们可以只输入y轴，即为只输入一个数组我们也可以输出，x不为必要条件。而且也可以使用plt.xticks()函数进行设置x轴的label。 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[font.sans-serif] […

python科研绘图：P-P图与Q-Q图

目录什么是P-P图与Q-Q图分位数百分位数 Q-Q图步骤与原理 Shapiro-Wilk检验绘制Q-Q图绘制P-P图什么是P-P图与Q-Q图 P-P图和Q-Q图都是用于检验样本的概率分布是否服从某种理论分布。 P-P图的原理是检验实际累积概率分布与理论累积概率分布是否吻合。若吻合&#xf…

学习Python的NumPy、pandas、matplotlib笔记

关于Numpy、Pandas、matplotlib笔记关于Numpy的学习Numpy的代码练习关于Pandas的学习Pandas代码的练习关于Matplotlib的学习Matplotlib代码练习关于Numpy的学习 Numpy的代码练习 import numpy as np anp.array([[1,2],[3,4]]) print(a) print(a.dtype) a.astype(np.float1…

数字图像处理基于numpy库的傅里叶变换

一、傅里叶变换图像可以用两个域表示：空间域和频域。空间域是图像最常见的表示形式，其中像素值表示图像中每个点的亮度或颜色。另一方面，频域将图像表示为不同频率和幅度的正弦波的集合。傅里叶变换（一种图像处理中使用的数学技术）可以通过分析图像的频率分量并揭示隐藏…

$多元系的热力学基本方程$

多元系的热力学基本方程

多元系：含有两种或两种以上的化学组分的系统欧勒定理齐函数成立的充要条件： 多元系的热力学函数如果系统有K个组元：任何广延量(V, U, S)都是其广延变量的一次齐函数任何强度量都是其广延变量的零次齐函数全部选择广延量变量时由齐函…

pandas教程：Time Zone Handling 时区处理

文章目录 11.4 Time Zone Handling（时区处理）1 Time Zone Localization and Conversion（时区定位和转换）2 Operations with Time Zone−Aware Timestamp Objects（时区的操作-意识到时间戳对象）3 Operations…

matplotlib绘制直方图示例

示例简要说明： 利用matplotlib绘制直方图，数据标签也要进行相关绘制。 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as npx np.random.normal(2,12,10000) print(x.min(),x.max()) num_section (x.max()-x.min())/10 y [x.min() num_section…

【数据分析入门】Matplotlib

目录零、图形解析与工作流0.1 图形解析0.2 工作流一、准备数据1.1 一维数据1.2 二维数据或图片二、绘制图形2.1 画布2.2 坐标轴三、绘图例程3.1 一维数据3.2 向量场3.3 数据分布3.4 二维数据或图片四、自定义图形4.1 颜色、色条与色彩表4.2 标记4.3 线型4.4 文本与标注4.5…

numpy中的log和ln函数介绍

np.log()指代的便是数学中使用的ln函数。 np.log10()指代的便是数学中使用的lg函数。 import numpy as npprint(np.log(np.e))print(np.log10(100))

【python-机器学习】2. 稀疏矩阵

在机器学习中，数据集往往非常庞大，但是很多情况下，其中包含大量的零元素。在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反&…

np.argmin()函数

np.argmin函数函数调用方法示例1示例2示例3示例4 函数调用方法 import numpy as npnp.argmin(a, axisNone, outNone, *, keepdims<no value>)各个参数意义： a：输入数组。 axis：可选参数，默认的是去展平数组，此…

利用python数据分析——Numpy基础：数组和矢量计算

文章目录0 写在前面1 ndarray：一种多维数组对象1.1 numpy.random.randn(d0,d1, ...,dn) 函数介绍1.2 numpy.random.seed() 函数介绍1.3 创建 ndarray1.3.1 np.array()1.3.2 np.zeros()和np.ones()1.3.3 np.empty()1.3.4 np.arange()1.3.5 函数总结1.4 ndarray的数据…

亚商投资顾问早餐FM/1008新一轮国企改革信息量巨大

01/亚商投资顾问早间导读 1.近日有自媒体称，在部分股票上试行T0交易？ 2.商务部回应美方将部分中国实体列入出口管制“实体清单” 3.国资委最新发声！事关新一轮国企改革深化提升行动信息量巨大 02/亚商投资顾问新闻早餐 // 热点聚焦 …

第三章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第十一节 - Python 运算符—Python 中的any与all）

Any 和 All 是 python 中提供的两个内置函数，用于连续的与/或。Any如果任何一项为 True，则返回 true。如果为空或全部为 false，则返回 False。Any 可以被认为是对所提供的可迭代对象进行 OR 操作的序列。它会短路执行，即一旦知道结果就停止执行。句法： any(iterable) 函…

Python模块numpy之matrix()

大家一起学机器学习啦！ from numpy import *A matrix(1.0 2.0; 3.0 4.0)#创建一个矩阵A print(A) B matrix([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])#这也是创建一个矩阵 print(B) print(type(A))#查询A变量的类型矩阵运算 print(A.T)#转置运算 print(A*B)#矩阵乘法 print(A.I)…

3月3日蓝桥杯总结

矩阵阶乘运算试题基础练习矩阵乘法问题描述给定一个N阶矩阵A，输出A的M次幂（M是非负整数） 　　例如： 　　A 　　1 2 　　3 4 　　A的2次幂　　7 10 　　15 22 输入格式第一行是一个正整数N、M（1<N<30…

护士排班问题：Nurse Rostering Problem（NRP）实战并可视化页面

文章目录护士排班NRP问题问题示例模型求解排班表可视化护士排班NRP问题基于计算机的自动化排班有助于提高排班的效率和质量，从而使得人力资源得到有效的利用。护士排班问题并不专指对于医院护士的排班，实际上泛指这种限制条件较多的排班问题。护士排班NRP问题是一个典型的…

Java版的NumPy - NDarray数组

Ndarray数组本节我们将来了解数组的一些基本属性。在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一…

python数据分析三大神器基本操作1

python数据分析三大神器基本操作1 今天我带大家感受一下数据分析三大神器到底强大再哪里，这里我将用原生python代码和三大神器（numpy，pandas，matplotlib）来实现相同的功能做出比较，看看它到底独特在哪里。…

Java版的NumPy - NDArray 算术函数

NDArray 算术函数 1. 加减乘除算术函数包含简单的加减乘除: add()，subtract()，multiply() 和 divide()。需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。 Python import numpy as np a np.arange(9, dtype np.float_).reshape(3,3) p…

Java版的NumPy - NDArray 统计函数

NDArray 统计函数 1. 最小元素，最大元素 Python NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。函数说明如下： numpy.amin() 和 numpy.amax() numpy.amin() 用于计算数组中的…

Java版的NumPy - NDArray 排序、条件刷选函数

NDArray 排序、条件刷选函数 1. 数组的排序 - numpy.sort() Python NumPy 提供了多种排序的方法。这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。下表显示了三种排序算法的…

Java版的NumPy - NDArray 矩阵

NDArray 矩阵 1. 转置矩阵 Python NumPy 提供了多种排序的方法。这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。下表显示了三种排序算法的比较。 import numpy as npa n…

numpy快速入门教程2

NumPy中的基本数据类型取值范围名称描述bool用一个Bit存储的布尔类型（True或False）inti由所在平台决定其大小的整数（一般为int32或int64）int8一个字节大小，-128 至 127int16整数，-32768 至 32767int32整数…

Numpy基础用法介绍

Numpy使用什么是Numpy 一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组上执行数值计算。 Numpy数组的创建 import numpy as np import random # 使用numpy生成数组 p1 n…

ConvLSTM的用法

简单RNN与LSTM对比 LSTM计算示意 LSTM计算示意 import torch from torch import nn import torch.nn.functional as f from torch.autograd import Variable# Define some constants KERNEL_SIZE 3 PADDING KERNEL_SIZE // 2class ConvLSTMCell(nn.Module):""&quo…

Python--Numpy简单了解

文章目录Python--Numpy简单了解1. Numpy优势1.1 Numpy介绍 - 数值计算库1.2 ndarray介绍1.3 ndarray与Python原生list运算效率对比1.4 ndarray的优势2. 认识N维数组-ndarray属性2.1 ndarray的属性2.2 ndarray的形状2.3 ndarray的类型3. 基本操作3.1 生成数组的方法3.1.1 生成0和…

Java版的NumPy - NDArray 数学函数

NDArray 数学函数 NDArray包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。 1.三角函数 NDArray 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。 Python import numpy as npa np.array([0,30,45,6…

Python | 范德蒙矩阵

A Vandermonde Matrix is a square matrix (having size nxn), if and only if there are scalars, x1, x2 , x3,…, xn such that, 当且仅当存在标量x 1 ，x 2 ，x 3 ，…，x n时 ，Vandermonde矩阵是方矩阵(大小为n x n …

数据的分组聚合

1：分组 t.groupby #coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np file_path./starbucks_store_worldwide.csv dfpd.read_csv(file_path) #print(df.head(1)) #print(df.info()) groupeddf.groupby(byCountry) print(grouped) #DataFrameGroupBy #可以遍历…

chatgpt赋能Python-python_os_system_隐藏cmd窗口

Python os.system函数在Python中，os.system函数是一个非常常用的系统调用函数。它的作用是执行一个命令行语句。不过，使用os.system函数有时候会出现一个问题，就是会弹出一个命令行窗口。而在一些特殊场合下，我们可能希望这个命…

Pandas2.0它来了，这些新功能你知道多少？

前言本文是该专栏的第29篇，后面会持续分享python的数据分析知识，记得关注。做过数据分析的同学，都知道pandas是开源数据分析工具，广泛用于数据清洗，数据处理，数据分析等相关领域。而随着现在行业的数据量越来越多，pandas的部分局限性也开始凸显，特别是在处理大数据业…

python_numpy_20171031

Numpy 的一些属性 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # Date : 2017-10-31 17:20:59 # Author : leboryi # What : test for python.numpy; Numpy 的一些属性import numpy as np array np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(array) print(number of dim:,…

python中矩阵坐标范围_Python | 矩阵范围

python中矩阵坐标范围The range of a matrix can be defined as the difference between the maximum and minimum among the elements of the matrix. In NumPy, we have provided with an inbuilt function for this operation i.e. numpy.ptp(). It returns the range of th…

vscode + conda+ ffmpeg + numpy 的安装方式

Windows 搭建环境遇到的错误点： 解决，使用conda init conda activate myenv usage: conda-script.py [-h] [–no-plugins] [-V] COMMAND … conda-script.py: error: argument COMMAND: invalid choice: ‘activate’ (choose from ‘clean’, ‘comp…

依据换行符分割字符串numpy.char.splitlines()含换行符与回车符的区别

【小白从小学Python、C、Java】【等级考试500强双证书考研】【Python-数据分析】依据换行符分割字符串 numpy.char.splitlines() 含换行符与回车符的区别 [太阳]选择题以下说法错误的是： import numpy as np a "I\nLove\rChina\r\nforever" print(&q…

超市订单数据分析

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = pd.read_excel(./data.xlsx) data.describe() data.info() data.head() data

Numpy中数组与矩阵的转换

数组转为矩阵以及矩阵转为数组的方法代码： import numpy as np from numpy import mat# 产生一个数组为[1 2 3 4]，左闭右开，step1 x np.arange(1, 5, 1) # 将x转换为矩阵 X mat(x).reshape(2, 2)# 产生一个2*5的矩阵 Y mat(np.arange(1,…

python 绘制三维向量

简单粗暴，直接丢代码里面涉及到的函数可以自己去官方文档或者直接看源码。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import numpy.randomdef creat3d_vec_xyz(start_points, end_points, colorsNone, view_angle20, azimuth30):创建一个空间三维坐标…

数据分析系列之python中拓展库SciPy的使用

1 概述： SciPy中的数据结构： ndarray(N维数组) Series(变长字典) DataFrame(数据框) 常用的库： NumPy：强大的ndarray对象和ufunc函数，比较适合线性代数和随机数处理等科学计算，具有有效的通用多维数据&…

Python使用分段函数拟合数据

Python使用分段函数拟合数据前言前提条件相关介绍实验环境使用分段函数拟合数据代码实现输出结果前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏…

numpy创建数组

numpy创建数组 numpy.empty 创建指定形状、数据类型且未初始化的数组 numpy.empty(shape, dtype float, order C)shape 数组形状dtype 数据类型（可选）order 有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，…

python拟合二元一次函数

背景： 使用scipy拟合一元二次函数。参考： HYRY Studio-《用Python做科学计算》代码： import numpy as np from scipy.optimize import leastsq import pylab as pl def func(x,p): """ 数组拟合函数 """ A,k,t…

numpy创建array

import numpy as np# 关键字: # array：创建数组 # dtype：指定数据类型 # zeros：创建数据全为0 # ones：创建数据全为1 # empty：创建数据接近0 # arrange：按指定范围创建数据 # linspace：创建线段…

numpy分割array

import numpy as npa np.arange(12).reshape((3, 4)) print(a) # 纵向分割 c np.split(a, 2, axis1) c np.hsplit(a, 2) # 横向分割 c np.split(a, 3, axis0) c np.vsplit(a, 3) # 不等量分割 c np.array_split(a, 3, axis1) print(c)

ValueError: ‘x‘ and ‘y‘ must have the same size

ValueError: ‘x’ and ‘y’ must have the same size 问题描述出错代码 axes[0].errorbar(dates_of_observation, observed_lai, yerrstd_lai, fmt"o")X是观测的日期，16天，而且数据也是对应的16个，为什么不对应呢？…

Numpy入门（5）—应用举例

NumPy应用举例 5.1 计算激活函数Sigmoid和ReLU 使用ndarray数组可以很方便的构建数学函数，并利用其底层的矢量计算能力快速实现计算。下面以神经网络中比较常用激活函数Sigmoid和ReLU为例，介绍代码实现过程。计算Sigmoid激活函数计算ReLU激活函数使…

Numpy知识点补充：np.vstack()np.hstack()

np.vstack:按垂直方向（行顺序）堆叠数组构成一个新的数组 In[3]: import numpy as npIn[4]: a np.array([[1,2,3]]) a.shape Out[4]: (1, 3)In [5]: b np.array([[4,5,6]]) b.shape Out[5]: (1, 3)In [6]: c np.vstack((a,b)) # 将两个（1…

02-Numpy基础-ndarray

NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。 NumPy的部分功能如下： ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编…

numpy.meshgrid

numpy.meshgrid 1、api numpy.meshgrid(*xi, **kwargs) 作用：从坐标向量，返回坐标矩阵 2、参数和返回值参数 x1,x2,x3,.......xn每一个x代表了一个点的坐标轴indexing : {‘xy’, ‘ij’}, ///可选参数笛卡尔坐标，或者矩阵的索引sparse …

chatgpt赋能python：Python如何分段数据的平均数

Python如何分段数据的平均数 Python是一门极其流行的编程语言，广泛应用于数据分析与科学计算领域。在数据分析中，计算各个数据段的平均数是一项常见的任务。本文将介绍如何使用Python分段计算数据的平均数，以及如何优化这一过程以使速度更快…

第十章 Python第三方库概览

文章目录第十章 Python第三方库概览10.1 Python第三方库的获取和安装10.1.1 pip工具安装10.1.2 自定义安装10.1.3 文件安装10.1.4 pip工具使用 10.2 PyInstaller库概述10.3 PyInstaller库与程序打包10.4 jieba库概述10.5 jieba库与中文分词10.6 wordcloud库概述10.7 wordcloud…

numpy 中对于shape 以及 axis 的理解

https://blog.csdn.net/CSDN_71560364126/article/details/102815574

Numpy数值计算Numpy初体验在线闯关_头歌实践教学平台

Numpy数值计算初体验第1关 Numpy创建数组第2关 Numpy数组的基本运算第3关 Numpy数组的切片与索引第4关 Numpy数组的堆叠第5关 Numpy的拆分第1关 Numpy创建数组任务描述本关的小目标是，使用 Numpy 创建一个多维数组。测试说明本关的测试过程如下: 平台运行ste…

机器学习系列 | Numpy的基础使用

numpy的主要对象是多维数组，数组中元素是同一种的（通常是数字）。numpy中的数组对象叫做ndarray，通常称为数组。 numpy.array和标准Python库类array.array并不相同，后者只处理一维数组和提供少量功能。在numpy中维度&a…

对于python中nan的比较

对于python中nan的比较，今天记录一个小的点： 在python中如果出现nan的数值类型，我们在进行比较或者detect的时候，不可以进行算数运算符级别的比较，因为这个是ieee 754标准定义的浮点数nan，属于numpy 的flo…

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.nan函数

大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。而大数据分析的基础是学好编程语言。本文和你一起来探索Python中的nan函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工…

4.4 使用分组聚合进行组内计算

4.4 使用分组聚合进行组内计算 4.4.1 使用groupby方法拆分数据groupby方法的参数及其说明：groupby对象常用的描述性统计方法如下： 4.4.2 使用agg方法聚合数据agg函数和aggregate函数的参数说明1、使用agg求出当前数据对应的统计量2、使用agg分别求字段的…

python实战应用讲解-【numpy数组篇】常用函数（二）（附python示例代码）

目录 Python numpy.flipud() Python numpy.insert() Python numpy.ravel() Python numpy.shapes() Python numpy.roll() Python numpy.rot90() Python numpy.append() Python numpy.flipud() Python numpy.flipud()函数将数组(每列中的项)按上下方向翻转，但保留形状。…

Python上下文管理协议 enter 和 exit

1.什么是上下文管理协议上下文管理协议就是 with 语句, 为了让一个对象兼容with语句，必须在这个对象的类中声明__enter__()和__exit__()方法 with 对象,触发对象的__enter__的执行在with同一级别写代码, 脱离了with,就会执行 __exit__ class Open:def __enter__…

python numpy的argsort函数

argsort() 函数返回数组从小到大排序后对应的索引值，也就是返回的是索引值，而不是一贯的排序后的元素。 Help on function argsort in module numpy.core.fromnumeric:argsort(a, axis-1, kindquicksort, orderNone)Returns the indices that would sor…

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.add函数

大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。而大数据分析的基础是学好编程语言。文章目录一、安装numpy包二、add函数定义三、add函数实例1 简单数组相加2 广播不同形状的数组3 使用out参数指定输出数组4 两个…

numpy矩阵轴转换(transpose,)

输入数据shape是(70,66,3) 我需要的shape是(3,70,66) 这时候可以用np提供的transpose函数，data data.transpose((2, 0, 1)) 表明将第2位的移动到第0位，以次类推

python中的NumPy和Pandas往往都是同时使用，NumPy和Pandas的在数据分析中的联合使用

文章目录前言一、numpy的介绍与用法二、pandas的介绍与用法三、numpy与pandas的联合使用说明四、numpy与pandas的联合使用程序代码4.1 读取CSV文件并进行数据清洗，如去除NaN值4.2 矩阵操作和特征工程，如标准化处理4.3 使用Pandas进行数据筛选和分组聚合…

用python处理时间序列数据，检验平稳性跟纯随机性

用python处理时间序列数据，检验平稳性跟纯随机性 from statsmodels.tsa.stattools import adfuller as adf from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf import pandas as pd import numpy as np!pip install statsmodelsRequirement already …

【Python语言基础】——Python NumPy 数组连接

Python语言基础——Python NumPy 数组连接文章目录 Python语言基础——Python NumPy 数组连接一、Python NumPy 数组连接一、Python NumPy 数组连接连接 NumPy 数组连接意味着将两个或多个数组的内容放在单个数组中。在 SQL 中，我们基于键来连接表，而在 NumPy 中，我们按…

你真的理解PyTorch中的dimension嘛？

文章目录 Understanding dimensions in PyTorch参考 Understanding dimensions in PyTorch 通过可视化3D张量上的求和过程，为PyTorch维度提供更好的直觉当我们开始用PyTorch张量做一些基本的运算，比如求和时，对于一维张量来说，…

python之numpy学习及爬坑不断更新

1.np.zeros():#要用两个括号，里面的表示维度 parameters[Wstr(l)] np.zeros((layers_dims[l],layers_dims[l-1])) 2.np.random.randn()与np.random.rand():前者返回值服从标准正态分布，后者返回值服从（0，1）的均匀分…

亚商投资顾问早餐FM/0829恢复T+0算法交易

01/亚商投资顾问早间导读新华社：证券交易印花税减半征收，释放鲜明积极政策信号国家发改委：下一步要加大宏观政策调控力度，积极扩大国内需求已有券商接到通知：8月29日恢复T0算法交易 02/亚商投资顾问新闻早餐 // …

Pytorch学习笔记1——Pytorch基础

Pytorch学习笔记1——Pytorch基础 1.张量(Tensor) 张量的英文是Tensor，它是PyTorch里面基础的运算单位，与Numpy中的ndarray相同都表示的是一个多维的矩阵。与ndarray的最大区别就是，PyTorch的Tensor可以在 GPU 上运行，而 numpy…

Numpy中对Axis的理解

二维图像中的axis模型： 1.Axis就是数组层级，亦可以理解为数字的维度，设axisi，则Numpy沿着第i个下标变化的方向进行操作 Axis就是数组层级要想理解axis，首先我们先要弄清楚“Numpy中数组的维数”和"线性代数中矩…

python类库详解

Python类库是开发者可以使用的众多工具之一，他们是由其他开发者编写、共享和维护的代码集合。借助这些代码库，我们可以省去大量的时间和精力，更专注于应用程序的实现。Python类库是Python语言被广泛使用的一个原因之一。在本文中&#xff0…

亚商投资顾问早餐FM/0329大型光伏基地选址建设

01/亚商投资顾问早间导读 1.工信部：引导和支持民营企业、平台企业参与国家重大科技创新打造世界级数字产业集群 2.社保和养老基金持仓曝光多股获长线资金“潜伏” 3.易会满：推动北交所高质量扩容尽快形成规模效应 4.国家能源局等三部门&#xff…

python numpy的shape函数

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的作用就是获取矩阵或数组的维数，所谓维数也就是行和列的长度。shape的帮助信息如下， Help on function shape in module numpy.core.fromnumeric: shape(a)Return the shape of an array.Para…

亚商投资顾问早餐FM/0418一季度经济数据即将出炉

01/亚商投资顾问早间导读 1.中国一季度经济数据即将重磅出炉！ 2.国资委部署做好2023年中央企业违规经营投资责任追究工作 3.国家发改委与巴西发展、工业、贸易和服务部签署《关于促进产业投资与合作的谅解备忘录》 4.科技部启动国家超算互联网部署工作。 02/亚…

$Python的NumPy库（一）基础用法$

Python的NumPy库（一）基础用法

NumPy库并不是Python的标准库，但其在机器学习、大数据等很多领域有非常广泛的应用，NumPy本身就有比较多的内容，全部的学习可能涉及许多的内容，但我们在这里仅学习常见的使用，这些内容对于我们日常使用NumPy是足够的。 …

Numpy模块：03-随机数

numpy.random包含多种概率分布的随机样本，是数据分析辅助的重点工具之一。高斯分布（一般指正态分布） np.random.normal(loc0.0, scale1.0, sizeNone) samples np.random.normal(size(4,4)) samples2 np.random.normal(size(1,4)) print…

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.Inf函数

大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。而大数据分析的基础是学好编程语言。本文和你一起来探索Python中的Inf函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工…

python实现存款日利息计算器(窗口界面形式)

输入存款金额，7日年化收益率，输出每日利息完整源码如下： import tkinter as tk from tkinter import messageboxdef calculate_interest():deposit float(entry_deposit.get())interest_rate float(entry_interest_rate.get())daily_int…

Java版的NumPy - 创建Ndarray 对象

Ndarray 对象 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。 ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。 NDManage…

python 对图像进行聚类分析

import cv2 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import time# 中文路径读取 def cv_imread(filePath, cv2_falgcv2.COLOR_BGR2RGB): cv_img cv2.imdecode(np.fromfile(filePath, dtypenp.uint8), cv2_falg) return cv_img# 自定义装饰器计算时间 def…

【Python Numpy】修改数组形状

文章目录前言一、什么是NumPy数组形状？二、NumPy改变数组形状的方法2.1 reshape方法2.2 resize方法2.3 flatten方法2.4 ravel方法2.5 transpose方法三、关于修改数组形状更多的示例代码总结前言 NumPy（Numerical Python）是Python中用于处…

np.outer(),np.sum()

np.outer(),np.sum() 1、np.outer() 每次拿第一个输入量的一个元素与第二个输入量相乘作为一行，直到第一个输入量的元素遍历完。 import numpy as np anp.array([[1,2],[3,4]])b np.array([1,3]) print(np.outer(a, b))# [[ 1 3] # [ 2 6] # [ 3 9] # [ 4…

【Python/Pytorch - Bug】-- TypeError: type numpy.ndarray doesn‘t define _round method

文章目录问题问题分析解决办法：问题问题： TypeError: type numpy.ndarray doesn’t define _round method 问题分析 1、采用Debug方法，一步一步往回找原因（按住ctrl 鼠标右键） 2、因为是复现代码工作&#xff…

『OPEN3D』1.8.3 多份点云配准

多份点云配准是将多份点云数据在全局空间中对齐的过程。通常，输入是一组数据（例如点云或RGBD图像）{Pi}。输出是一组刚性变换{Ti}，使得经过变换的点云在全局空间中对齐。 NNNNNathan 本专栏地址： https://blog.csdn.net/qq_41366026/category_12186023.html 此处是…

numpy的一个有趣特性

x np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9],[1, 2, 3]]) 此时shape为(4, 3) x[1].shape这时x[1]的shape就变为(3, )

numpy高级函数之where和extract函数

1 numpy.where() 函数返回输入数组中满足给定条件的元素的索引 ---------------------------------------------------- 代码： n1np.random.randint(10,20,10) n2np.where(n1>15) 结果： [17 15 19 15 12 10 16 11 15 13] #原始数组 (array([…

【已解决】AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘append‘

问题描述 AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘append‘ 解决办法原因是pandas版本升级弃用了，在老版本DataFrame的append方法。由于pandas与众多的第三方软件包捆绑，一般不宜轻易降低其版本号。故采用使用pandas的concat()方法将…

numpy数组赋值和数组copy

import numpy as npa np.arange(4) b a a[0] 11 print(a) print(b) # b 的值会随着a的改变而变化 # [11 1 2 3] # [11 1 2 3] # copy() 的赋值方式没有关联性 b a.copy() a[2] 11 print(a) print(b) # [11 1 11 3] # [11 1 2 3]

上海亚商投顾：沪指逼近3400点 CPO概念股再度爆发

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪沪指今日震荡反弹，午后逼近3400点关口，创业板指则小幅调整。CPO概念股再度爆发&#xff0c…

python：可以求解Ax=b的库

可以求解Axb的库在Python中，有几个库提供了求解线性方程组Axb的功能。以下是一些常用的库： NumPy: NumPy是Python中用于科学计算的基础库，其中的numpy.linalg.solve()函数可以用于求解线性方程组。 SciPy: SciPy是建立在NumPy之上的一个更…

make pySunergy 和 Pycharm import cv2 出现numpy错误

1.make pySunergy 出现numpy错误 (1)卸载机器上的numpy 和 python-numpy sudo apt-get remove python-numpy sudo pip uninstall numpy (2)安装python-numpy sudo apt-get install python-numpy 2.在pycharm中使用cv2出现numpy错误 import cv2 ImportError: numpy.core.…

Python—Numpy学习之【meshgrid函数】

meshgrid函数功能：生成网格点坐标矩阵，返回的是两个矩阵，分别是横坐标矩阵和纵坐标矩阵。横坐标矩阵的元素和纵坐标矩阵对应位置的元素，共同组成了一个网格点的完整坐标补充练习

Python—Numpy学习之【where函数】

where函数格式：numpy.where(condition,x,y) 功能：执行condition条件，如果满足，则执行x，否则执行y。如果满足arr>0，则写入1，否则保留arr该位置原来的数据。

Python ，annaconda的pip下载

1 语句 pip下载（3条语句） （1）pip --default-timeout100 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 库的名字 （2）python -m pip install 库的名字…

【python】np.nonzero()、np.amin()和np.amax()

1、用法：np.nonzero(a) 返回：数组a中非零元素的索引值数组 import numpy as np a np.random.uniform(-10, 10, 4) print(a)[ 2.69869382 -8.87937198 4.70100555 1.87901029] b np.nonzero(a) print(b)(array([0, 1, 2, 3], dtypeint64),) #索引元组…

利用python数据分析——Numpy基础：通用函数、利用数组进行数据处理

文章目录1 通用函数2 利用数组进行数据处理2.1 np.meshgrid() 函数2.2 将条件逻辑表述为数组运算2.3 数学和统计方法2.4 用于布尔型数组的方法1 通用函数通用函数（ufunc）是一种对ndarray 中的数据执行元素级运算的函数。比如说sqrt和exp：…

tensflow中的矩阵运算

在使用神经网络时，如果自定义损失函数就需要用tensflow中的矩阵运算来编写，用numpy是不可以的，因为tensflow的基本对象就是tensor，而numpy的处理对象是array不是tensor。Tensflow中的数学运算和张量运算有很多，可以参考…

Python numpy dot 矩阵的乘积

文章目录1. 函数使用2. 对于数组1. 函数使用两个矩阵的维数必须符合要求即， 左边是 m * n 维的右边是 n * k 维的结果为: m * k维 >>> import numpy as np >>> a1 np.mat([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]) >>> a2 np.mat([[1, 1, 1], [2, …

np.around、np.reshape、np.squeeze

np.around、np.reshape、np.squeeze 1、np.around 1、四舍五入 2、当是.5时，最后取得证书要是偶数 In [17]: np.around([0.4,0.5,0.12,0.6,0.3,1.2,1.8,1.3]) Out[17]: array([0., 0., 0., 1., 0., 1., 2., 1.]) In [21]: np.round([0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5…

Python numpy numpy.sum 与 python内置sum的区别

文章目录1. 使用2. 分析1. 使用 >>> import numpy as np>>> m1 np.mat([[1, 2], [3, 4]]) >>> sum(m1) matrix([[4, 6]]) >>> np.sum(m1) 10>>> m2 np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> sum(m2) matrix([[5, 7, 9]])…

python中绝对值函数_创建一个函数以在Python中返回给定的绝对值

python中绝对值函数In the below program – we are creating a function named get_absolute_value(), it accepts a number and returns the absolute value of the given number. 在下面的程序中-我们正在创建一个名为get_absolute_value()的函数，该函数接受一个…

线性代数矩阵转置乘法_矩阵的乘积及其转置属性使用Python的线性代数

线性代数矩阵转置乘法Prerequisites: 先决条件： Defining a Matrix 定义矩阵 Transpose Matrix 转置矩阵 In linear algebra, an mxn matrix A is multiplied with its transpose AT then the resultant matrix is symmetric. This is one of the most common ways…

python3代码示例_Python日历类| itermonthdays3（）方法与示例

python3代码示例Python Calendar.itermonthdays3()方法 (Python Calendar.itermonthdays3() Method) Calendar.itermonthdays3() method is an inbuilt method of the Calendar class of calendar module in Python. It uses an instance of this class and returns an iterato…

python矩阵中插入矩阵_Python | 矩阵等级

python矩阵中插入矩阵The rank of a Matrix is defined as the number of linearly independent columns present in a matrix. The number of linearly independent columns is always equal to the number of linearly independent rows. In this article, we are going to f…

np.random.choice和random.choice的用法

numpy.random.choice(a, sizeNone, replaceTrue, pNone) 用法：需要引用numpy库 import numpy as np numpy.random.choice(a, sizeNone, replaceTrue, pNone) 用途：从a(一维数据)中随机抽取数字，返回指定大小(size)的数组replace:True表示可以…

python切片详细

Python切片索引方式安装列表a为例： 正向切换检索最后一个数字是控制正向取值还是反向取值的： 如果我只想取后面几个呢？

Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 解决方法

在跑python和OpenCV时有时安装一个新库后就会报错：Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll 。网上找了很多方法，有复杂也有简单的，但都没有效果，搞了几小时，心态爆炸。最后看到国外一网站解释到&…

pip config 修改国内源

pip 命令修改国内源时，提示有多个位置的配置文件可能产生作用，所以最好的方式是在当前环境下直接用命令修改pip 的config 文件常用命令 pip config set// 这个命令允许我们以namevalue的形式配置某些项，比如设置镜像源：pip con…

PIL中的Image和numpy中的数组array相互转换

Image转numpy im Image.open("./1.jpg") # 打开图片 im_array np.array(im) # 将图片转化为numpy数组 numpy转Image img Image.fromarray(np.uint8(im_array)).convert(RGB) # 将数组转化回图片 im_array2 np.array(img) 注意输入fromarray中的numpy必须是…

np.tile()与np.repeat()比较

np.tile函数可以将一个数组沿指定的维度复制多次，生成一个更大的数组。 np.tile(arr, reps)的参数说明如下： arr：需要重复的数组。reps：指定每个维度上重复的次数，可以是一个整数，也可以是一个由整数组成…

高性能计算的矩阵乘法优化 - Python + OpenMP实现

关于上一节读者某些疑问：为什么你用进程并行不是线程并行？ 回答：由于Python解释器有GIL（全局解释器锁），在单进程的解释器上有线程安全锁，也就是说每次只能一个线程访问解释器，因此Py…

pytorch tensor与numpy转换

tensor to numpy a torch.ones(5) print(a) 输出 tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) 进行转换 b a.numpy() print(b) 输出 [1. 1. 1. 1. 1.] 注意，转换后的tensor与numpy指向同一地址，所以，对一方的值改变另一方也随之改变 a.add_(1) p…

【Python机器学习】——正态数据分布

Python机器学习——正态数据分布文章目录Python机器学习——正态数据分布一、Python机器学习正态数据分布一、Python机器学习正态数据分布正态数据分布（Normal Data Distribution） 在上一章中，我们学习了如何创建给定大小且在两个给定值…

pandas9 合并数据

文章目录2.合并数据2.1 merge合并数据2.2concat数据连接2.3combine_first合并数据2.合并数据 2.1 merge合并数据 python中的merge函数是通过一个或多个键将两个DataFrame按行合并起来，与SQL中的join用法类似。 merge(left, right, howinner, onNone, left_onNone…

python中的range函数|python中的range函数|range()函数详解|Python中range(len())的用法

本期目录一、range（）传递不同的参数1、传递一个参数时2、传递两个参数时3、传递三个参数时二、使用 range() 构建 for 循环三、遍历列表时使用 range(len()) 的用法3.1 直接使用for循环遍历列表四、利用 range() 生成固定长度的等差数列五、利用 rang…

解决OpenCV与Numpy版本不匹配问题

小背景周四晚上发现之前写的程序不能用了，不知道是系统中使用了bootstrap的原因还是什么。为了方便，我把系统也放在了和之前做实验的conda环境。一开始不管算法还是系统都可以使用，但就那天晚上说部署一下Django项目，顺便再测一…

【代数学习题4.2】从零理解范数与迹 —— 求数域元素的范数与迹

从零理解范数与迹 —— 求数域元素的范数与迹写在最前面题目解答 2. 范数 N N N思路求解过程python求解 3. 数域 K K K 的范数 N K N_K NK思路求解过程Python求解分析解题步骤 4. 迹 T T T求解过程共轭元素计算迹 python求解分析解题步骤 5. 数域 K K K 的迹 T K T_K …

Python—Numpy学习之【Boolean数组运算方法】、【unique函数】

Boolean数组运算方法 1. any函数功能：有一个为True，则为True 2. all函数功能：全部为True，才为True unique函数格式：numpy.unique(A) 功能：去除其中重复的元素，并按元素由小到大的顺序返回…

2024年CUPT第15题 Wet Scroll 思路与解法

2024年CUPT第15题 Wet Scroll 详解赛题 Gently place a piece of tracing paper on the surface of water. It rapidly curls into a scroll and then slowly uncurls. Explain and investigate this phenomenon.学物理的同学不需要翻译川黛大英一言难尽能选学术英语尽量去选学…

灰色关联度与最大互信息系数的python简单实现

#coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from scipy.sparse import issparse import os import gc from minepy import MINE np.random.seed(0)""" 主要功能：1.两序列间灰色关…

本征值的求解问题

我们需要求出一个实对称阵的全部特征值与特征向量雅克比方法 import numpy as np import mathdef sign(x):if x>0:return 1.0elif x<0:return -1.0elif x0:return 0.0def jacobi_eigenvalue(A, tol1e-10, max_iter500):n A.shape[0]V np.eye(n) iterations 0while …

新书推荐之《Python数据分析实战》（手把手教你学Python系列视频配套教材）

书名：Python数据分析实战 ISBN：978-7-302-57235-0 作者：朱文强钟元生主编高成珍周璐喆徐军副主编出版社：清华大学出版社出版日期：2021年3月第1版清华大学出版社官网链接当当网、京东商城等均有售本书…

适合初学者快速入门的Numpy实战全集

适合初学者快速入门的Numpy实战全集 Numpy是一个用python实现的科学计算的扩展程序库，包括： 1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C和Fortran代码的工具包&#xff1b…

Java版的NumPy - NDArray 介绍

NDArray 的背景介绍在Python的世界，调用NDArray的标准包叫做NumPy。为了给Java开发者创造同一种工具，亚马逊云服务开源了DJL，一个基于Java的深度学习库。尽管它包含了深度学习模块，但是它最核心的NDArray库可以被用作NumPy的jav…

RuntimeError: Numpy is not available

感谢阅读问题出现问题出现可能原因解决方案问题出现今天玩YOLOV7的时候，想导包出现了这个错误，RuntimeError: Numpy is not available 问题出现可能原因 YOLO的detect.py的语句底层应用到了将tensor变量转换为numpy的操作解决方案 pip install --…

Python_pandas_20171102

所有关于numpy和pnadas的代码和资料均来自于网易云视频： 用 numpy 和 pandas 把玩你的数据 1.Pandas 基本介绍 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Date : 2017-11-02 15:23:42 # Author : Leboryigmail.com # What : Pandas 基本介绍impor…

Python安装扩展库的工具

Python 的扩展库可以使用 pip 工具安装。Pip 是 Python 的一个包管理工具，可以方便地安装、升级和卸载 Python 包或模块。一：如果你已经安装了 Python，那么 pip 应该已经自带了。你可以在命令行中输入以下命令检查 pip 是否已经安装&#xff…

pandas8 数据的载入

文章目录1.数据载入1.1读写文本文件（1）文本文件的读取：（2）文本文件的存储1.2读写excel文件t(1).pandas 的read_excel函数可以读取“xls”和“xlsx”两种excel文件(2).Excel文件的存储1.数据载入 1.1读写文本文件 &am…

[ python知识 ] 关于随机抽样函数random

一、说明本篇专门对python的numpy库中的random函数进行详细专门的阐述。凡数据挖掘中要分清楚什么是概率模型，什么是抽样数据。二、随机函数的案例集合 2.1 从指定样本中随机抽选出一个序列 np.random.choice(a, sizeNone, replaceTrue, pNone) 从数列a中随机选…

将矩阵按指定对角线转化为一个上三角矩阵numpy.triu()方法

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考500强证书考研】【Python-数据分析】将矩阵按指定对角线转化为一个上三角矩阵 numpy.triu() 选择题关于以下代码说法错误的一项是? import numpy as np a np.array([[1,2],[3,4]]) print("【显示】a\n",a) print(&…

RGB转化为Gray图像用于深度学习训练 PIL

实验需要，将RGB转化为gray，可以单独处理RGB数据，或者在训练时，数据准备阶段，利用transforms直接转化。 RGB转gray可以通过PIL或者CV2相应算法库进行转化。另一种选择是通过公式Y 0.299 R 0.587 G 0.114 B.从RGB计算…

Numpy模块：02-常用操作

数组变形： 1.数组转置 array .T arr1 np.array([[1,2],[3,4]]) print(arr1) print(-*10) print(arr1.T)[[1 2][3 4]] ---------- [[1 3][2 4]]2.数组变形 array.reshape() arr2 np.ones((5,2)) print(arr2) arr3 arr2.reshape((2,5)) print(arr3)[[1. 1.][1. …

pyTorch常用损失函数

pyTorch常用Loss Function1. nn.MSELoss()2. nn.BCELoss()3. nn.CrossEntropyLoss()本文代码都只针对默认参数情形。 1. nn.MSELoss() nn.MSELoss()\qquad\text{nn.MSELoss()}nn.MSELoss() 计算输入 xxx 和输出 yyy 之间的最小均方误差 (Mean Squared Error)\text{(Mean Squar…

NumPy（axis=0 与axis=1）的区分

NumPy（axis0 与axis1）的区分 df pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3]], columns["col1", "col2", "col3", "col4"])df.mean(axis1) 当执行下面代码后，删掉的却是一列&#x…

Numpy数组的数据类型汇总（第4讲）

Numpy数组的数据类型（第4讲） 🍹博主侯小啾感谢您的支持与信赖。☀️ 🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ�…

chatgpt赋能Python-numpy转化为pandas

从Numpy到Pandas: 如何将数组转换为数据框如果您正在使用Python进行数据分析，那么您一定会听说过Numpy和Pandas。他们是Python中最受欢迎的数据科学库之一，可以极大地简化数据处理的流程。但是，当您想从numpy数组转换为pandas数据框时&…

numpy.c_,numpy.r_

numpy.c_ , numpy.r_ 1.numpy.c_ 按列叠放 >>> x np.array([1,2,3]) >>> y np.array([4,5,6]) >>> x array([1, 2, 3]) >>> y array([4, 5, 6]) >>> x.shape (3,) >>> y.shape (3,) >>> np.c_[x,y] array(…

NNDL:作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

对比【numpy】和【pytorch】程序，总结并陈述。激活函数Sigmoid用PyTorch自带函数torch.sigmoid()，观察、总结并陈述。激活函数Sigmoid改变为Relu，观察、总结并陈述。损失函数MSE用PyTorch自带函数 t.nn.MSELoss()替代，观察、总…

C语言之结构体内存对齐与内存的简单理解

文章目录内存单元的理解结构体中内存对齐的规则为什么会存在内存对齐一、内存单元的理解首先先要介绍一下C语言中一些常见的存储单元 bit 存放一个二进制位 Byte 1Byte 8 bit KB 1KB 1024 Byte MB 1MB 1024 KB GB 1GB 1024 M…

上海亚商投顾：创业板指放量涨3.26% 两市近4500股飘红

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指昨日高开后展开震荡，深成指涨超2%，创业板指大涨超3%，宁德时代涨超5%。…

numpy矩阵的叠加（二维转三维）

np.vstack:按垂直方向（行顺序） np.hstack:按水平方向（行顺序） 一般文章都没有说明 np.dstack 函数，也就是第三个轴的叠加比如 one np.ones((3, 3)) two np.ones((3, 3)) thr np.dstack((one, two)) print(thr…

两个矩阵有值的点的叠加

# 合成整体图像layer_sum np.zeros((100, 100, 3), dtype"bool") layer_sum_255 np.zeros((100, 100, 3), dtype"bool") # 与原矩阵进行或运算for obj_id in obj_id_list:temp self.operator_observe_layer_cache[obj_id] % 2 # 127 255 都是奇数lay…

Numpy:np.tile()函数

Numpy:np.tile函数np.arange()函数np.tile()函数np.arange()函数 np.arange()函数返回的是一个有终点和起点的固定步长的排列，其中np.arange()函数有三种情况： 1、当只有一个参数的时候，参数值为终点，起点默认为0，步长…

numpy库常用函数——np.random.normal()函数

一、函数语法： np.random.normal(loc0.0, scale1.0, sizeNone) 参数解释： loc(float)：此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centrescale(float)：此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scal…

【Python语言基础】——Python NumPy 数组副本 vs 视图

Python语言基础——Python NumPy 数组副本 vs 视图文章目录 Python语言基础——Python NumPy 数组副本 vs 视图一、Python NumPy 数组副本 vs 视图一、Python NumPy 数组副本 vs 视图副本和视图之间的区别副本和数组视图之间的主要区别在于副本是一个新数组，而这个视图只是…

OpenCV 安卓编程示例：1~6 全

原文：OpenCV Android Programming By Example 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙本文来自【ApacheCN 计算机视觉译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。当别人说你没有底线的时候，…

numpy公式

结构数组它跟pandas的DataFrame有点类似。 x np.array([[‘张三’,25,165],[‘李四’,20,175]]) print(x) x.shape x.dtype 但是现在肯定算不上结构数组，这样设置，毕竟不能通过x[‘name’]得到’张三’。 help上有一个介绍。 x np.array([(1,2),(…

阿里巴巴股票行情分析

友情提示：投资有风险，入股需谨慎阿里巴巴股票数据集提取码: spyv 简单分析上代码 import numpy as np from dateutil.parser import parse # 指定打开的文件名 # 不需要的行需要skip掉 # 默认没有分隔符，所以需要指定delimiter # 不加…

Python 交换二维数组对角线上的元素

Python 交换二维数组对角线上的元素交换对角线分列主对角线两侧交换对角线在主对角线同侧今天仿真的时候遇到了一个问题，如何交换二维数组对角线上的元素，这里特来记录一下。交换对角线分列主对角线两侧我们这里先来看一下最简单的情况，我们有初始数组： [[2 3 4][1 2…

numpy的基础方法

numpy是一个由多维数组对象(ndarray)和用于处理数组的例程集合组成的库,具有矢量运算能力，快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy - 数据类型: print 生成指定元素类型的数组:设置…

【数据分析 | Numpy】Numpy模块系列指南（一），从设计架构说起

🤵‍♂️ 个人主页: AI_magician 📡主页地址： 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 👨‍💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！&…

mxnet.ndarray.random.shuffle、numpy.random.shuffle、random.shuffle的区别(书写格式和输入区别）

mxnet.ndarray.random.shuffle、numpy.random.shuffle、random.shuffle的区别(书写格式和输入区别）区别1.实验random.shuffle2.实验numpy.random.shuffle3.实验mxnet.ndarray.random.shuffle区别区别random.shufflenumpy.random.shufflemxnet.ndarray.random.shuf…

python数据清洗1

数据获取——》数据清洗——》数据转换——》数据分析通过设置步长，有间隔的取元素通过设置步长为-1，将元素颠倒数据清洗工具目前在Python中, numpy和pandas是最主流的工具。 Numpy中的向量化运算使得数据处理变得高效；Pandas提供了大量…

【Python入门篇】——Python基础语法（字面量注释与变量）

作者简介： 辭七七，目前大一，正在学习C/C，Java，Python等作者主页： 七七的个人主页文章收录专栏： Python入门，本专栏主要内容为Python的基础语法，Python中的选择循环语句…

numpy的使用

numpy的使用 Numpy 是高性能计算和数据分析的Python包 ndarray是指多维数组，具有矢量计算能力矩阵运算线性代数、随机数的生成 import numpy as np ndarray，N维数组对象所有元素必须是相同类型 ndim属性指维度个数 shape指各维度大小 dtype…

numpy修改数组维度和连接数组

numpy修改数组维度和连接数组函数描述broadcast产生模仿广播的对象broadcast_to将数组广播到新形状expand_dims扩展数组的形状squeeze从数组的形状中删除一维条目 numpy.broadcast 用于模仿广播的对象，返回一个对象，该对象封装了将一个数组广播到另一个…

gma 2 教程（二）数据操作：6.NumPy数组交互

gma 栅格数据集可以通过 ToArray 方法将栅格数据转为NumPy数组，也提供将NumPy数据转换为栅格数据（集）的方法。读取NumPy数组到数据集 （一）函数简介　（二）示例保存NumPy数组到文件 &…

Python从入门到精通系列（初级阶段）——3.运算符

Python中常见的运算符包括算术运算符、赋值运算符、比较运算符、逻辑运算符、位运算符、成员运算符和身份运算符。下面我们详细讲解这些运算符。算术运算符算术运算符是 Python 中的基本运算符之一，主要用于执行数学运算。下面是 Python 中的算术运算符及其用法…

Python快速实现网页工具的利器

Python快速实现网页工具的利器 Streamlit是一个基于Python的Web应用程序开发框架，它具有快速开发、交互式、易于使用等特点。使用Streamlit，开发者可以很容易地将Python代码转换为漂亮的、交互式的Web应用程序，无需繁琐的前端开发经验。如果…

如何将读取列表中的str转化为float

数据处理过程中的小问题，在摸索中前进，大家来试试吧>< import pandas as pd import numpy as np data pd.read_csv(rF:/xxx/xxx/projectinform.csv) a data[项目更新数量] print(a)#查看数据 print(type(a))#所读列的类型为数组 #以下为试验 pr…

上海亚商投顾：沪指全天震荡微跌新能源赛道股集体反弹

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪大小指数今日走势分化，沪指探底回升小幅下跌，创业板指盘中涨超2%，午后涨幅有所…

np.mean、np.min、np.max

np.mean、np.max、np.min 1、np.mean 返回平均值 In [3]: np.mean([1,2,3,4,5,6]) Out[3]: 3.5 有多少值匹配 anp.array([1,2,3,4,5,2,3,1]) bnp.array([1,2,3,4,5,0,0,0]) print(np.mean(ab)) #print 0.625 2、np.max 返回最大值 In [4]: np.max([1,2,3,4,5,6]) Out[4]: 6 …

Python的print函数怎么覆盖打印

覆盖打印就是让每一次的print之后，让光标回到本行行首因为print函数是默认输出之后光标调到下一行例子： 如果我不想让它调到下一行： 例子： 如果想覆盖打印，让光标回到行首例子：

Numpy-如何对数组进行叠加

前言本文是该专栏的第23篇，后面会持续分享python的数据分析知识，记得关注。之前有详细介绍过，numpy替换元素和numpy改变数组形状的方法。本文再来详细介绍下，在数据分析项目上使用numpy如何对数组进行叠加。想了解数组元素替换和改变数组形状的方法，亦或是想了解更多nu…

numpy与matplotlib 常用日常代码

matplotlab 和 numpy 可能是python 数据处理工作中用的最多的库了， 官网的文档十分详细，但是就是因为数量庞大，很多时候常用的功能和生僻冷门的功能混在一起，找不到重点。按照二八原则，掌握20%的功能就已经能应付绝大多…

numpy矩阵索引中的省略号和冒号

numpy是Python中最常见的矩阵操作工具。有时候，我们需要从一个大矩阵中读取一个小矩阵，则需要用一些索引技巧。我们看一个例子： import numpy as npa np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])b a[:, 0] print(b) # [1 4 7]c a[..., …

Python 获取最大值函数、Python3 os.write() 方法

Python 获取最大值函数以下实例中我们使用max()方法求最大值： # -*- coding: UTF-8 -*-# Filename : test.py # author by : www.w3cschool.cn# 最简单的 print(max(1, 2)) print(max(a, b))# 也可以对列表和元组使用 print(max([1,2])) print(max((1,2)))# 更多实…

T检验两个函数stats.t.cdf和stats.t.sf(左尾/右尾T检验)

左右T检验都是用于比较两组数据之间的差异，但它们的应用场景和假设略有不同。左尾T检验（One-tailed T-test）用于检查一个样本是否显著地小于另一个样本。它的零假设是一个样本的平均值小于或等于另一个样本的平均值。右尾T检验&#xff08…

Pandas数据预处理Pandas合并数据集在线闯关_头歌实践教学平台

这里写目录标题第1关 Concat与Append操作第2关合并与连接第3关案例：美国各州的统计数据第1关 Concat与Append操作任务描述本关任务：使用read_csv()读取两个csv文件中的数据，将两个数据集合并，将索引设为Ladder列&#xff0…

整理了几个100%提高Python代码质量的技巧，直呼过瘾

B站|公众号：啥都会一点的研究生相关阅读整理了几个100%会踩的Python细节坑，提前防止脑血栓整理了十个100%提高效率的Python编程技巧，更上一层楼 Python-列表，从基础到进阶用法大总结，进来查漏补缺 Python-元组&…

使用Python的数据可视化库Matplotlib实现折线图

摘要：数据可视化是数据分析和探索中不可或缺的一环。本文将介绍如何使用Python中的数据可视化库Matplotlib，通过示例代码实现一个简单的折线图。正文： 一、Matplotlib简介 Matplotlib是一个功能强大的Python绘图库，它提供了多…

【Python OpenCV】第六天：图像的基础操作

文章目录一、本期目标二、获取并修改像素值三、获取图像属性（1）img.shape（2）img.size（3）img.dtype四、图像 ROI五、拆分及合并图像通道六、为图像扩边（填充）一、本期目标获取像素值并修改获取图像的属性（信息）图像的 ROI图像通道的拆分及合并几乎所有这些操作与 Nu…

TypeError: sum() got an unexpected keyword argument 'keepdims'

TypeError: sum got an unexpected keyword argument keepdims前言發生原因解決辦法完整錯誤訊息參考連結前言這個錯誤是筆者試圖使用np.sum(…, keepdimsTrue)對np.matrix型別的變數求和時所發生的錯誤（代碼如下）。 import numpy as npa np.matrix(…

Python_NumPy

Data type objects (dtype) SciPy (pronounced “Sigh Pie”) is a Python-based ecosystem of open-source software for mathematics, science, and engineering. In particular, these are some of the core packages Python numpy，scipy，pandas这些库…

numpy数据操作与python的区别

看代码： a1 print(id(a)) aa1 print(id(a)) a1 print(id(a)) 输出结果： 1842778448 1842778480 1842778512 三次都不同，也就是三次运算，a都重新指向了其他内存区域，而不是在原内存区域修改数据，这是python的…

numpy.meshgrid()用法

用于生成网格点坐标矩阵语法：X,Y numpy.meshgrid(x, y) 输入的x，y，就是网格点的横纵坐标列向量（非矩阵） 输出的X，Y，就是坐标矩阵。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltx …

上海亚商投顾：沪指探底回升华为汽车概念股集体大涨

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数昨日探底回升，早盘一度集体跌超1%，随后震荡回暖，深成指、创业板指…

【Python练习】数值计算库Numpy

文章目录一、实验目标二、实验内容1. 数组创建与属性查看2. 自定义一个一维数组3. 数据索引和数组的增删改查操作4. 数据的通用函数用法5. 数组的读写操作6. 矩阵创建与基本操作7. 综合操作一、实验目标 1、了解numpy库的基本功能 2、熟悉numpy几种常用的数组创建方法 3、熟悉…

机械学习 - scikit-learn - 数据预处理 - 2

目录关于 scikit-learn 实现规范化的方法详解一、fit_transform 方法1. 最大最小归一化手动化与自动化代码对比演示 1：2. 均值归一化手动化代码演示：3. 小数定标归一化手动化代码演示：4. 零-均值标准化(均值移除)手动与自动化代码演示&#x…

numpy中ndim，shape，dtype，astype的用法

1.ndim:返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度。 l np.array([[1,2]]) print (l.ndim) Out：2 2.shape:表示各位维度大小的元组。返回的是一个元组。 l np.array([[1.0,2.0]]) print (l.shape) Out：(1,2) …

pytorch——张量 numpy

import torch import numpy as np# 张量的初始化 data[[1,2],[3,4]] tensor_datatorch.tensor(data) # 直接生成张量np_arraynp.array(data) tensor_nptorch.from_numpy(np_array) # numpy数组生成tensor_typetorch.ones_like(tensor_data,dtypetorch.float) # 继承tensor_data…

Python模块学习，模块是，什么

模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件，其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入，以使用该模块中的函数等功能。模块名要遵循Python变量命名规范，不要使用中文、特殊字符先查看系统是否已存在该模块，检查方法是在Python交…

【python】KNN总结

knn一、原理二、主要因素三、模型训练的流程四、超参调试五、KNN数据保存六、KNN测试使用模型1.加载模型2.创建一组新数据3.使用模型对数据进行分类一、原理从训练集中找到和新数据最近的k条记录，根据这些记录的分类决定新数据的分类。二、主要因素 k的大小、训…

numpy之where()

where()函数接收bool数组，返回满足条件的索引，不过要特别注意返回值的形式看代码: import numpy as npbnp.array([[[5,5],[2,2],[3,3],[5,5],[1,1]],[[5,5],[2,2],[3,3],[5,5],[1,1]]]) print(b.shape)all np.where(b > 3) dim1,dim2,dim3np.where(…

np.dot、np.random.randn、np.random.randint

np.dot、np.random.randn、np.random.randint 1、np.dot() 1、处理的是数组：得到的是一个标量，即：内积（对应元素相乘做加和，此方法可以得到平方和） import numpy as npa np.arange(0,5) b np.arange(0…

numpy.linalg.norm求范数

numpy.linalg.norm求范数用help(numpy.linalg.norm)查看帮助文档： norm(x, ordNone, axisNone, keepdimsFalse) 1、x代表矩阵或者向量 2、ord，代表范数向量的范数 ordNone默认元素平方和。开根号ord22范数同上ord11范数|x1||x2|...|xn|ordnp.inf无…

数据分析_03_numpy

numpy 生成数组，得到ndarray np.array([1,2,3]) np.array(range(10))np.arange(10) np.arange(4,10,2,dtype(指定数据类型)float或"float64"…) #4,6,8 存放的数据的类型 a.dtype 调整数据类型 t6 t5.astype(“int8”) 修改小数位数 np.round(a,2) #a…

【Python21天学习挑战赛】-列表元组 range

活动地址：CSDN21天学习挑战赛开头一叙： 无论是以后学习需要或者是三年后的工作需要，都需要用到python的工具，也接着这次活动的机会，把python系统的学一遍。跟着大佬，让python知识从入门到精通。文章…

【Python21天学习挑战赛】集合数据类型补充

活动地址：CSDN21天学习挑战赛开头一叙： 无论是以后学习需要或者是三年后的工作需要，都需要用到python的工具，也接着这次活动的机会，把python系统的学一遍。跟着大佬，让python知识从入门到精通。文章目…

第五章：最新版零基础学习 PYTHON 教程—Python 字符串操作指南（第六节 - Python 中字符串的逻辑运算符）

对于 python 中的字符串，布尔运算符（and、or、not）起作用。让我们考虑两个字符串，即 str1 和 str2，并在它们上尝试布尔运算符： Python3 str1 = str2 = geeks# 使用 repr 打印带引号的字符串# 返回 str1 print(repr(str1 and str2)) # 返回 str1 print(repr(str2 and…

编程随笔 - 包含颜色、百分比的直方图(Bar)绘制

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/130068335 Matplotlib的核心组件是Figure和Axes。Figure是一个容器，包含了所有的图形元素，如Axes，标…

Java版的NumPy IO - npy,npz保存与读取

NDArray IO 1. 将数组保存到以 .npy 为扩展名的文件 Python Numpy 可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据。 NumPy 为 ndarray 对象引入了一个简单的文件格式：npy。 npy 文件用于存储重建 ndarray 所需的数据、图形、dtype 和其他信息。常用的 IO 函数有&#xf…

反向传播推导+numpy实现

很久没有看深度学习了，忘了好多东西。本来想着推导一下，后来发现自己不会了。再看看以前写的代码，又避开了最终的东西，于是决定重新推导一下。数据的说明首先，我们要做一个回归的任务，我们使用numpy随…

卡尔曼滤波信号预测python 简单实现

import cv2 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics import r2_score,mean_absolute_error""" 卡尔曼滤波预测demo """#定义卡尔曼滤波模型 class KalmanFilter:kf cv2.KalmanFilter(4, 2)kf.measurementMatrix np.arra…

python实战应用讲解-【numpy专题篇】实用小技巧（三）（附python示例代码）

目录创建一个充满所有零的Numpy数组从Numpy数组创建一个Pandas DataFrame，并指定索引列和列头在Python中使用NumPy创建一个白色图像在NumPy中创建你自己的通用函数 frompyfunc() 方法 NumPy.dot()与Python中’*’操作的区别 *操作 numpy.dot() Pandas与NumPy的区…

为python安装pycuda模块让GPU加速numpy的运算

直接用pip来安装就好，pip install pycuda pycuda的使用请参考官方教程：https://documen.tician.de/pycuda/ 这里要说的是安装过程出现的问题，首先，可能会遇到gcc版本问题，这时候要确保gcc和g是用的是同一个版本&#…

numpy矩阵补全函数 np.pad()

np.pad(data,((0,1),(1,2)),constant,constant_values(0,1)) data 是一个二维数组 （0，1）（1，2）是各维上前后补全个数，constant_values是前后要补的数字。以上为简单的补全。复杂点的可以挑m…

如何在 Python 中进行循环语句控制？

在 Python 中，循环语句控制是编程中最常用的结构之一。它允许程序员重复执行一组代码，直到达到特定的条件为止。在本篇博客中，我们将介绍 Python 中的循环语句控制以及如何使用它来编写更加灵活的程序。 Python 中的循环语句 Python 中有两…

金融数学第一次作业代码

金融数学第一次作业代码 – 潘登的Quant笔记参数设置 import numpy as np import warnings warnings.warn(off)S_t 100 S_u 120 S_d 90 K 105 r 0.05 T 1 cash np.e ** (-r*T) # 一般的时间是一年 call True核心步骤 print(f第一步： 选择资产St,ft,e^{-…

numpy学习笔记1—ravel() 和 flatten()

numpy的ravel() 和 flatten()函数简介首先声明两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维）。这点从两个单词的意也可以看出来，ravel(散开，解开)，flatten（变平）。两者的区别在于返回拷贝…

ensorflow: tf.stack和tf.unstack的区别，实例解释

将两个N维张量列表沿着axis轴组合成一个n1维的张量，例如下面tensor(2,3)与tensor1(2,3),一个y(2,2,3) import tensorflow as tf tensor[[1,2,3],[4,5,6]] tensor2[[10,20,30],[40,50,60]] ytf.stack([tensor,tensor2]) y2tf.stack([tensor,tensor2],axis1) print(y…

Lesson5.1---Python 之 NumPy 简介和创建数组

一、NumPy 简介 NumPy（Numerical Python）是 Python 的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比 Python 自身的嵌套列表（nested list structure）结构要高效的多（该结构也可以用来表示…

Numpy数组的创建（第1讲）

Numpy数组的创建 （第1讲） 🍹博主侯小啾感谢您的支持与信赖。☀️ 🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ🌹꧔ꦿ&#x1f…

Python科学计算（Numpy基础练习题）

Numpy 练习题 1、arr11 5-np.arange(1,13).reshape(4,3), 计算所有元素及每一列的和；对每一个元素、每一列求累积和；计算每一行的累计积；计算所有元素的最小值；计算每一列的最大值；计算所有元素、每一行的均值&…

Python--Numpy常用命令

Numpy库吐血大整理import numpy as np#一维数组(newaxis可以行转列) dnp.arange(1,10,1) #开始值1，结束值9，步长是1的一维数组 enp.linspace(1,12,num5,endpointTrue,retstepTrue)#等差数列 #开始值1，结束值12，生成5个数字&#x…

python numpy使用记录

1、按指定列排序 data data[np.argsort(data[:,0])] 2、扩展维度、重复维度 np.expand_dims(f1,2).repeat(3, axis2) (x1>11)*[11,11,22]

Python Numpy知识点

一、Numpy简介一个用python实现的科学计算，包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成…

Python之第八章模块和包 --- 模块

目录 Python之第八章模块和包 --- 模块 1.模块 1.定义： 2.作用： 3.分类 4.模块导入的常见方法：五种 5.使用import导入模块 6.使用from...import语句导入模块 7.使用as关键字为导入模块定义别名 8.自定义模块例1 新建一个模块文件&…

机器学习：公式推导与代码实现-监督学习集成模型

AdaBoost 将多个单模型组合成一个综合模型的方式早已成为现代机器学习模型采用的主流方法。 AdaBoost正是集成学习中Boosting框架的一种经典代表。 Boosting Boosting是机器学习中的一种集成学习框架。之前的学习的模型都称作单模型，也称弱分类器。而集成学习的意思是将…

numpy np.c_[ ]和np.r_[ ]

numpy np.c_[ ]和np.r_[ ] 今天在学习pytorch的时候，想要通过matplotlib画出拟合曲线和数据点，学习代码里面有个x_data np.r_[x_data,x_test.numpy()],是将测试集和训练集合并起来，这里来学习一下。 np.c_[ ]，column&#xff0c…

依次判断数组1对中的每个元素是否小于等于数组2中对应位置的每个元素numpy.less_equal()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等级考试500强双证书】【Python-数据分析】依次判断数组1对中的每个元素是否小于等于数组2中对应位置的每个元素 numpy.less_equal() [太阳]选择题以下错误的一项是? import numpy as np a np.array([1,2,3]) b np.array([1,3,2]) …

python 类对象的析构释放代码演示

文章目录一、类的构造函数与析构函数二、代码演示1. 引用的更迭2. 只在函数内部的类对象三、函数内部返回的类对象1. 使用全局变量引用函数内部的类对象一、类的构造函数与析构函数 init 函数是python 类的构造函数，在创建一个类对象的时候，就会自动调…

【Python】Numpy--np.linalg.eig()求对称矩阵的特征值和特征向量

【Python】Numpy–np.linalg.eig()求对称矩阵的特征值和特征向量文章目录【Python】Numpy--np.linalg.eig()求对称矩阵的特征值和特征向量1. 介绍2. API3. 代码示例1. 介绍特征分解（Eigendecomposition），又称谱分解（Spectral d…

python实战应用讲解-【numpy专题篇】字符串函数（附python示例代码）

目录前言 numpy.char.add() numpy.char.multiply() numpy.char.center() numpy.char.capitalize() numpy.char.title() numpy.char.lower() numpy.char.upper() numpy.char.split()</

【python 基础篇十二】python的函数-------函数生成器

目录1.生成器基本概念2.生成器的创建方式3.生成器的输出方式4.send()方法5.关闭生成器6.注意事项1.生成器基本概念是一个特色的迭代器（迭代器的抽象层级更高）所以拥有迭代器的特性惰性计算数据节省内存 ----就是不是立马生成所有数据，而是…

上海亚商投顾：沪指震荡反弹涨1.2% 中国移动创历史新高

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪大小指数今日走势分化，沪指午后涨超1%，长阳反包上周五阴线，创业板指盘中则跌逾1%…

数学建模2023-A太阳镜厂代码认识

Pnp.column_stack((p1,new_column)) #得到每个镜子的x,y,z序列 nlnl/np.linalg.norm(nl) #得到单位法向量 for dx in np.arange(-W/2,W/20.1,delta_t): indices_in_circlenp.where(Dis[:,i]1)[0] #取周围半径 Di_bTb.T.dot(Di_d-B) #A镜上的点从地面坐标系->B镜坐标系总…

Numpy：维度的转换

介绍 numpy.transpose 是一个非常有用的函数，用于改变数组的轴顺序。以下是 numpy.transpose 的详细用法介绍： 语法： numpy.transpose(a, axesNone) 参数： a：输入的数组。axes：一个可选参数&#xff0…

[多标签分类]MultiLabelBinarizer: 从one-hot 到multi-hot

]MultiLabelBinarizer: 从one-hot 到multi-hot 背景知识One hot encoderLabelEncoderMultiLabelBinarizer总结背景知识多类别分类: label space至少有3个label, 且默认每个sample有一个label, 与之相对应的是二元分类Binary classification, 多标签分类: 每个sample有1至多…

numpy.bincount( )函数的用法

numpy.bincount()函数用于计算非负整数数组中每个整数值的频次用法： numpy.bincount(arr, weightsNone, minlength0) 参数说明： arr：输入的非负整数数组weights（可选）：与arr相同长度的数组&#xff…

NumPy的统计函数

NumPy的统计函数求和sum() 格式:np.sum(array,axisNone) 说明：根据给定轴axis计算数组array相关元素之和，axis整数或元组举例：np.sum(a_array) 期望mean() 格式：np.mean(array,axisNone) 说明：根据给定轴axis计算数…

NumPy的随机数函数

NumPy的随机数函数 NumPy的随机数函数子库 rand() 格式：np.random.rand(d0,d1,...dn) 说明：根据d0-dn创建随机数数组，浮点数，[0,1),均匀分布举例：np.random.rand(3,5,4) randn() 格式：np.random.randn(d…

NumPy的梯度函数

NumPy的梯度函数 np.gradient(f):计算数组f中元素的梯度，当f为多维时，返回每个维度梯度梯度：连续值之间的变化率，即斜率。反应了元素的变化率，尤其是对图像，声音等进行批量处理的时候，有助于…

numpy库常用函数——np.arange()函数

一、函数语法： np.arange([start, ]stop, [step, ]dtypeNone) 参数解释： start:起点值；可忽略不写，默认从0开始stop:终点值；生成的元素不包括结束值step:步长；可忽略不写，默认步长为1dtype:…

对一维二维三维数组的分析及其 np.shape 的输出

[1,2]的shape值(2,)，意思是一维数组，数组中有2个元素。 [[1],[2]]的shape值是(2,1)，意思是一个二维数组，2行1列，每行有1个元素。 [[1,2]]的shape值是（1，2），意思是一个二维…

NumPy 中级教程——通用函数（ufuncs）

Python NumPy 中级教程：通用函数（ufuncs） NumPy 中的通用函数（ufuncs）是一种能够对数组进行元素级操作的函数，支持数组的快速、逐元素的操作，是进行数据处理的关键工具之一。在本篇博客中&…

Python获取坐标的常用方法

文章目录一、列表1.1、列表索引1.2、枚举索引二、numpy 数组2.1、数组索引2.2、乘法运算：image * mask2.3、条件索引2.3.1、np.argwhere()：返回满足条件的元素的坐标（数组表示）2.3.2、np.where：返回满足条件的元素的…

列表与数组的转化

目录用np.array(a)将列表转换为数组列表转数组的特殊情况(一)列表转数组的特殊情况(二)针对子元素个数不一致的解决办法用a.tolist()函数将数组转化为列表在python的学习中，经常会用到数组与列表的相互转化，本文主要介绍下关于数组与列表转化的问题。用n…

第九章数据可视化—pyecharts

9.1 pyecharts概述 pyecharts是一个针对Python用户开发的，用于生成ECharts图表的库，与matplotlib相比，pyecharts具有以下优势: 简洁的API使开发者使用起来非常便捷，且支持链式调用程序可以轻松的集成至Flask，Sanic，Django等主流的Web框架中程序可在主流的Jupyter Note…

7-数组创建函数还有哪些？【视频版】

目录问题视频解答问题视频解答点击观看： 7-数组创建函数还有哪些？

Python实现阶跃函数、sigmoid函数、ReLU函数

Python实现阶跃函数、sigmoid函数、ReLU函数神经网络阶跃函数实现sigmoid函数的实现ReLU函数的实现神经网络神经网络有三层，左边的为输入层，中间的是中间层，右边的为输出层。其中中间层也叫隐藏层，第0层为输入层，第1…

Numpy（三）Numpy的函数与排序

Numpy（三）Numpy的函数与排序一、通用函数 *通用函数使得Numpy数组操作用于数组中的每一个函数。它通常用C语言实现，可以提升执行效率。 1.1数学运算函数 1.1.1算数运算函数：通常使用的加、减、乘、除、乘方等数学运算符号 ①…

【Python入门】NumPy 入门知识介绍，看这一篇足矣

前言嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~! 什么是 NumPy？ NumPy 是用于处理数组的 python 库。它还拥有在线性代数、傅立叶变换和矩阵领域中工作的函数。 NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建。它是一个开源项目，你可以自由使用它。 …

（Python 3）掩码数组 numpy.ma

掩码数组操作常量 ma.MaskType numpy.bool_ 的别名创造根据现有数据 ma.masked_array numpy.ma.core.MaskedArray 的别名ma.array(data[, dtype, copy, order, mask, …]) 可能带有掩码值的数组类。ma.copy(self, *args, **params) a.copy(order) 返回数组的拷贝。ma.fr…

python实战应用讲解-【numpy专题篇】字节交换、副本和视图（附python示例代码）

目录字节交换 numpy.ndarray.byteswap() NumPy 副本和视图无复制视图或浅拷贝副本或深拷贝字节交换在几乎所有的机器上，多字节对象都被存储为连续的字节序列。字节顺序，是跨越多字节的程序对象的存储规则。大端模式：指数据的高字节保存在内存的低地址中，而数…

接口测试——PyTest自动化测试框架（八）

1. PyTest介绍与安装 PyTest介绍 PyTest是python的一个第三方的单元测试库自动识别测试模块和测试函数支持非常丰富的断言（assert）语句 PyTest中的使用约束测试文件的文件名必须以"test_“或”_test"结尾测试类必须以“Test”开头测试的函…

【深度学习】用PIL模块打开图片并转成numpy格式后发生的事，你可能忽略了，已经图片上传后的操作，用opencv打开，送入模型, 深入对通道的理解

以单张图片为例，将一张图片分别用Pillow和Opencv读入，然后转换为numpy的数组 image 读取图片 1. Pillow方式 from PIL import Image im Image.open(./sunrise354.jpg) type(im) PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile im.size (203, 153)Pillow是以二进制…

DL@张量@维度和维数@张量沿轴求和

文章目录ref维度和维数张量的最外轴demo例张量降维降维求和保持张量阶数求和非降维求和矩阵向量积运算矩阵和矩阵乘法运算小结ref 2.3. 线性代数 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai) 2.3. Linear Algebra — Dive into Deep Learning 1.0.0-beta0 documentation …

python-函数

文章目录函数的基本概念作用函数分类函数的定义和调用参数形参和实参位置参数默认参数可变参数关键字参数变量的作用域局部变量全局变量全局变量和局部变量效率测试深拷贝和浅拷贝浅拷贝的方法特征递归函数什么是递归递归函数的优缺点Lambda函数Lambda的作用Lambda基础eval() 函…

【机器学习】机器学习算法的随机数据生成

文章目录一、前言二、numpy随机数据生成API2.1 rand(d0d_0d0, d1d_1d1, ..., dnd_ndn)2.2 randn((d0d_0d0, d1d_1d1, ..., dnd_ndn)2.3 randint(low[, high, size])2.4 random_integers(low[, high, size])2.5 random_sample([size])三、scikit-learn随机数据生成A…

python基础+详细的列表内容讲解+小案例实现

python列表一.列表的创建方法二.列表的定位和切片三.列表的增删改操作1.往列表后面追加一个对象(append(所有类型数据))2.列表元素追加(extend(列表))3.在列表指定位置插入元素(insert(插入的下标,插入的元素))4.通过列表索引删除列表元素pop(元素在列表中的索引)5.删除指定的列…

【数据分析之道-NumPy(二)】多种方式创建数组

文章目录专栏导读1、前言2、使用array函数创建数组3、使用zeros和ones函数创建数组4、使用arange函数创建数组5、使用linspace和logspace函数创建数组6、使用random函数创建数组7、使用fromfile函数和frombuffer函数创建数组总结专栏导读 ✍ 作者简介：i阿极&#xf…

Python从入门到精通第2天(分支结构的使用)

分支结构的使用if else语句的使用练习Python的代码都是一条一条语句顺序执行，这种代码结构通常称之为顺序结构，然而仅有顺序结构显然是不能解决问题的，比如我们设计了一个游戏，游戏第一关通关条件是玩家获得1000分，那么…

numpy mat 与 matrix 函数的区别

Reference: Here 简单的说： Tmn mat(vTmn) 如果vTmn是 matrix或者ndarray则： 此时Tmn和vTmn指向同一个对象而 Tmn matrix(vTmn) Tmn是一个全新的对象

python实战应用讲解-【numpy科学计算】Pyflakes模块（附python示例代码）

目录 Numpy 安装Pyflakes 准备工作具体步骤 Numpy 用Pyflakes进行静态分析具体步骤攻略小结用Pylint分析代码

上海亚商投顾：沪指四连阳重回3300点中字头个股再发力

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪大小指数今日走势分化，沪指低开后震荡反弹，创业板指盘中跌超1%。中字头个股再度发力&#x…

Python求矩阵的范数和行列式

文章目录范数行列式迹在scipy.linalg的函数中，往往会提供两种参数，其一是check_finite，当为True时将进行有限检查，另一类是overwrite_xxxx，表示xxxx在计算过程中是否可以被覆写。简洁起见，后文中说a提供覆写…

Python Numpy基础教程

本文是一个关于Python numpy的基础学习教程，其中，Python版本为Python 3.x 什么是Numpy Numpy Numerical Python，它是Python中科学计算的核心库，可以高效的处理多维数组的计算。并且，因为它的许多底层函数是用C语言编…

【深度学习】人脸识别工程化落地

文章目录前言1、facenet2、使用2.1.其它blog2.2 实践总结前言老早以前就希望能写一篇关于人脸识别的工程化落地的案例，一年前做疲劳驾驶时使用的dlib插件，它封装好了，人脸检测、对齐、相似度计算三个部分,就是插件比较难装,但同时也少了很多…

6.9 奇异值分解

文章目录定义举例Python实现定义拖了很久没写这篇奇异值分解文章，今天把它给写了。因为奇异值分解太重要了。任意矩阵都有奇异值分解，它是将矩阵分解为三部分相乘： AmnUmm(Σrr000)mnVnnHA_{m \times n}U_{m \times m}\begin{pmatrix} \Sigm…

Python函数（函数定义、函数调用）用法详解

Python 中函数的应用非常广泛，比如 input() 、print()、range()、len() 函数等等，这些都是 Python 的内置函数，可以直接使用。除了可以直接使用的内置函数外，Python 还支持自定义函数，即将一段有规律的、可重复使用的…

Python-第七天 Python函数进阶

Python-第七天 Python函数进阶一、函数多返回值1.接收多个返回值二、函数多种传参方式1.函数参数种类2.位置参数3.关键字参数4.缺省参数5.不定长参数5.1 位置传递5.2 关键字传递三、匿名函数一、函数多返回值 1.接收多个返回值如果一个函数要有多个返回值，按照返…

python：GDAL库教程

卫星遥感数据是地球科学、环境监测、农业生产等领域的重要数据源，而Python中的GDAL库是一款常用的开源GIS库，能够处理各种常见的遥感数据格式，包括Tiff、HDF、NetCDF等。在本文将介绍如何使用Python中的GDAL库读取和保存遥感数据。对于读取遥感数据，我们通过gdal.Open()函…

pandas中df.groupby详解？

df.groupby 是 pandas 库用于实现按照某些列进行拆分，应用函数和组合的一个功能。步骤如下： 1. 按照指定的一列或多列进行分组 (grouping) 2. 对每个分组应用一个聚合函数 (aggregation) 3. 将每个分组的聚合结果合并成一个数据结构语法： df…

生成与指定数组具有相同形状的全1数组np.ones_like()方法

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等级考试500强双证书】【Python-数据分析】生成与指定数组A形状相同的全1数组 np.ones_like() 选择题关于以下代码说法错误的一项是? import numpy as np a np.array([[0,1],[2,3]]) print("【显示】a\n",a) print(&qu…

python常用库之time库

目录一、前言time库中的常用函数二、time()函数三、localtime()和gmtime()函数四、strftime() 、asctime()、mktime()函数（一）strftime()函数（二）asctime()函数（三）mktime()函数五、ctime()函数六、stri…

将数组中的“缺失值”“正无穷大”“负无穷大”替换为指定的数值np.nan_to_num()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考500强证书考研】【Python-数据分析】将数组中的“缺失值”“正无穷大” “负无穷大”替换为指定的数值 np.nan_to_num() 选择题下列说法错误的是? import numpy as np a np.array([11,-22,np.nan,np.inf,-np.inf]) print(&q…

chatgpt赋能Python-numpy归一化函数

介绍：numpy归一化函数在数据处理和分析中，常常需要将数据归一化到一定范围内，以便于不同数据之间进行比较和处理。在Python的数据科学方面，numpy库是非常常用的工具之一，其中的归一化函数非常便捷和有效。在这篇文…

Python对遥感影像重采样，以及重采样方法

首先，本次重采样使用的是GDAL方法完成参考了以下博客，并根据自己的需要进行了删改以及原理的探究： 重采样：栅格影像重采样我使用了下该代码，发现是可行的，但是仍然存在一定的问题，即他的采样…

chatgpt赋能Python-pyhton如何安装

Python的安装方法 Python是一种高级编程语言，适用于多种开发需求，从网站构建到机器学习。其易用和灵活的语法使其成为一种非常受欢迎的编程语言。本文将向您介绍如何安装Python。 Python的安装步骤以下是安装Python的步骤。步骤1：下载P…

Python—元组详解（超详细）

元组（tuple）是 Python 编程语言中的一种数据类型。元组与列表类似，不同之处在于元组是不可变的，一旦创建后就不能修改。元组使用圆括号 () 来表示，其中每个元素之间用逗号隔开。例如： t (1, 2, 3, a, b,…

在 Python 中如何调用 N 次函数

调用一个函数 N 次： 使用 range() 类创建一个长度为 N 的范围对象。使用 for 循环迭代范围对象。在每次迭代中调用该函数。 def print_message(message):print(message)number 1for _ in range(5):number number * 2print_message(jiyik.com)print(number) # &…

上海亚商投顾：沪指失守3300点两市上涨股不足500只

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪沪指今日冲高回落，午后跌幅扩大至1%，失守3300点关口，深成指、创业板指跌近2%。通…

手写两层BP神经网络

hw1∗xhw1*xhw1∗x amax(0,h)amax(0,h)amax(0,h) yw2∗ayw2*ayw2∗a import numpy as npN64 # 有多少个输入 D_in1000 # 输入是多少维的 H100 # 中间层 D_out10 # 输出是10维的# 随机化一些数据 xnp.random.randn(N,D_in) ynp.random.randn(N,D_out) w1np.random.randn(D_in,H…

TypeError Object of type int64 is not JSON serializable

TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable debug解析，在正常处理数据过程中，把模型预测结果，其他结构化数据转为str保存时，常常用到 json.dumps()，报错内容如标题所示。原因：json.dump…

python模块numpy之array()

大家一起学机器学习啦！ import numpy as npa np.array([[1., 7., 0.], [-2., 1., 2.]])#创建一个二维数组 print(a)x np.array([[1., 0., 0.], [0., 1., 2.]]) array()的基本属性 print(x.ndim)#输出数组x的维数 print(x.shape)#输出（n，m&a…

t检验与方差分析的区别和联系

一、t检验和方差分析的应用 1、t检验的应用 t检验主要用于比较两组数据之间的均值是否存在显著差异，例如比较两种手术方式对患者的术后疼痛程度是否有显著差异。在医学研究中，t检验可以用于比较不同手术方式或药物对患者的疗效差异。例如，我…

2023年NOC大赛创客智慧编程赛项Python 复赛模拟题（一）

题目来自：NOC大赛创客智慧编程赛项Python 复赛模拟题（一）第一题：编写一个彩票游戏：随机生成一个不重复的五位数作为彩票号，游戏提示用户输入一个五位整数，然后根据下面的规则判断用户是否能赢得奖金，最后要求输出彩票号和奖金。 (1)若用户输入的数字和彩票的数字完…

numpy索引

import numpy as npa np.arange(3, 15) a np.arange(3, 15).reshape((3, 4)) # print(a[2]) # print(a[2][1]) # print(a[1, 1]) print(a) print(a[1, 1:3]) # 取左不取右 # 按行遍历 for row in a:print(row) # 按列遍历 for column in a.T:print(column) # 迭代输出 # fla…

numpy属性

import numpy as np# 列表转换为矩阵 array np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) print(array)# 维度 print(number of dim: , array.ndim) # 维度 print(shape: , array.shape) # 行数和列数 print(size: , array.size) # 元素个数

电池厂提供excel电池曲线zcv到mtk电池曲线zcv转换

#encoding:utf8 #电池厂提供excel电池曲线zcv到mtk电池曲线zcv转换 import pandas as pd import openpyxl import math # 读取Excel文件 df pd.read_excel("a55-zcv.xlsx") for j in range(0,10): if(j<3): offset0 #T0~T2 if(j3): offset…

用户还可以使用Python函数来定义转换的功能:

用户还可以使用Python函数来定义转换的功能: [rootmaster flink]# cat t106.py from pyflink.common.typeinfo import Types from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment from pyflink.common.typeinfo import Types from pyflink.datastream import StreamE…

亚商投资顾问早餐FM/0630世界人工智能大会

01/亚商投资顾问早间导读 1.国常会审议通过《关于促进家居消费的若干措施》 2.国务院：在自贸区和自贸港试点对接国际高标准推进制度型开放 3.世界人工智能大会下周启幕，20多款机器人将亮相 4.世卫组织据称将宣布阿斯巴甜可能致癌 02/亚商投资顾问新…

Python数据分析课程笔记·嵩天

Python数据分析课程笔记MatplotlibNumpyPandasMatplotlib import matplotlib.pyplot as plt plt.savefig(‘test’, dpi500) 存储图片默认为PNG格式 plt.plot([1,2,3]) plt.plot([1,2,3],[3,5,7]) plt.ylable(“Grade”) plt.axis([-1,10,0,6])横纵坐标尺度 plt.show()展示图…

【100天精通Python】Day53：Python 数据分析_NumPy数据操作和分析进阶

目录 1. 广播 2 文件输入和输出 3 随机数生成 4 线性代数操作 5 进阶操作 6 数据分析示例 1. 广播广播是NumPy中的一种机制，用于在不同形状的数组之间执行元素级操作，使它们具有兼容的形状。广播允许你在不显式复制数据的情况下，对不同…

python使用numpy进行矩阵操作练习

最近想起来numpy运行矩阵基础太差了，想着来学习一下，顺便记录一下需要代码的小伙伴也可以自己copy然后封装一下拿去测试qwq import numpy as nplist1 [1, 2, 3] list2 [4, 5, 6] # 打印横线 def printTopicLine():print("--------------------…

numpy使用技巧

1 顺序生成数组 import numpy as np arr np.range(5,11) # [5,11) print(arr) 2 改变数据shape import numpy as np arr np.range(5,11) # [5,11) arr arr.reshape( (2,3) ) print(arr) 3 生成随机数 import numpy as np # 生成随机整数数组 arr np.random.randint(lo…

python数组切片和张量切片

格式都一样 x [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] x[1:10:2] 代表从数组x的第1索引到第10索引（包含1，不包含10），以步长为2，切片。切片结果为：[1,3,5,7,9] 每一维都有[a：b：c]，由…

python——argwhere（）函数

函数功能： 返回数组里面大于某个设定值的数对应的索引 def argwhere(a):"""Find the indices of array elements that are non-zero, grouped by element.Parameters----------a : array_likeInput data.Returns-------index_array : (N, a.ndim) nd…

chatgpt赋能python：Python几次方函数介绍

Python几次方函数介绍 Python作为一门高级编程语言，具有丰富的数学函数库。其中，几次方函数在许多数值计算、数据分析和科学计算中都得到广泛应用。Python中的几次方函数有多种实现方式，包括内置函数pow()、运算符**、NumPy库的numpy.power(…

代码随想录算法训练营第五十二天|300.最长递增子序列、674.最长连续递增序列、718.最长重复子数组

day52 2023/03/23 一、最长递增子序列给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,…

google play store的app数据分析

google play store app数据源提取码: 38jk google play store的app数据分析 1. 加载数据加载数据分析使用的库加载数据前，先用文本编辑器简单浏览一下数据加载好数据之后，第一步先分别使用shape、head、count、describe和info方法看下数据 import …

numpy学习（一）数据拼接

1.np.r_及np.c 使用方法： np.r_[a, b]，np.c_[a, b]，其中a，b为numpy.ndarray类型介绍： np.r_将矩阵维度为0的拼接，np.c_将矩阵维度为1的拼接（自己的理解） 代码： a np.…

stl 数组最大元素_分配带有数组元素的列表| C ++ STL

stl 数组最大元素Given an array and we have to create a list, that should be assigned with all elements of the array using C (STL) program. 给定一个数组，我们必须创建一个列表，该列表应使用C (STL)程序分配给该数组的所有元素。 Example: 例&…

如何使用数学将 NumPy 函数的性能提高 50%

一、说明 2D 傅里叶变换是本世纪最重要的计算机科学算法之一。它已在我们的日常生活中得到应用，从Instagram过滤器到MP3文件的处理。普通用户最常用的实现，有时甚至是在不知不觉中，是 NumPy 的改编。然而，尽管它很受欢迎&#xf…

一文掌握python数组numpy的全部用法（零基础学python（二））

NumPy 是一个 Python 中的数学和科学计算库，它提供了高效的多维数组对象和各种数组操作函数。NumPy 的核心是 ndarray（N-dimensional Array，N 维数组）对象，它是一种高效的数据容器，可以存储相同类型的多维数组。以下是 NumPy 的一些常见用法：创建数组可以使用 NumPy 中…

【Python语言基础】——Python NumPy 简介

Python语言基础——Python NumPy 简介文章目录 Python语言基础——Python NumPy 简介一、Python NumPy 简介一、Python NumPy 简介什么是 NumPy？ NumPy 是用于处理数组的 python 库。它还拥有在线性代数、傅立叶变换和矩阵领域中工作的函数。 NumPy 由 Travis Oliphant 于…

【Python 基础篇】Python数据序列推导式

文章目录前言一、列表推导式二、字典推导式三、集合推导式总结前言在Python中，推导式（Comprehension）是一种简洁而强大的语法，用于快速创建列表、字典和集合。推导式使得在一个简单的语句中就能生成一个新的数据结构&#xff…

【数据分析之Numpy】Numpy中位数函数numpy.median()的使用方法

一、简介 numpy.median() 是 Numpy 库中的一个函数，用于计算给定数据集或数组的中位数。二、基本语法 numpy.median(a, axisNone, outNone, overwrite_inputFalse, keepdimsFalse) 参数： a：输入数组。 axis：沿着哪个轴计算中位数…

numpy里ufunc函数

.universal function,缩写为ufunc ,是一种能对ndarray的每个元素进行操作的函数。 #ufunc例子 a np.array（[0,10,20,30,45,60,75,90]) #角度转弧度n/180x角度;弧度变角度180/ttx弧度 ba*np.pi/180 cnp.sin(b) c array([0. , 0.17364818, 0.34202014, 0…

python实战应用讲解-【numpy专题篇】numpy常见函数使用示例（六）（附python示例代码）

目录 Python Numpy size()函数 Python中的numpy.sqrt() Python numpy.Trapz()函数 Python中的numpy.trim_zeros() Python numpy.typename()函数 Numpy ufunc 通用函数 Trigonometric 函数: Statistical 函数: Bit-twiddli

Python3 迭代器与生成器

迭代器迭代是Python最强大的功能之一，是访问集合元素的一种方式。迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法：iter(…

OpenCV-17制作LOGO小练习

在编写代码之前我们需要理清思路： 1.引入图片 2.设计一个LOGO的图片 3. 规划一下LOGO希望放在那个位置，在添加的位置变为黑色 4. 利用add方法，将logo和图片叠加在一起 import cv2 import numpy as np# 导入图片 dog cv2.imread("d…

安装Python2.7其他必要库

网上找了半天，终于把要安装的资料找到了。其他的不怎么全，就自己再次总结一下写。我自己安装的是python 2.7。所以以下的东东都是针对2.7的软件。numpy :http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.8.1/ 下载下面的numpy-1.8.2-win32-super…

Numpy数据处理大全

Numpy数据处理一、数据读取二、构建ndarray三、运算1. 条件运算2. 类型转换3. 常用函数4. ndarray运算，元素的运算5. 矩阵运算6. 矩阵分割与合并四、复制与视图Author:Tonny 转载请注明出处一、数据读取详细请参考读取文件 # 数据加载 data np.loadtxt(load/fea…

python读取npy和dat文件信息

前言 python读取.dat 和 .npy 数据 Code import numpy as np def read_dat():print("read data .dat \n")path "./c1_input.dat"data np.fromfile(path, np.float16).reshape(4,38,800)print(fdata :{data}, data shape:{data.shape}, data dtype:{d…

python通过pip安装numpy库与matplotlib库

python通过pip安装numpy库与matplotlib库在我们使用pip安装numpy库的时候，有时候需要升级pip，然后再进行安装。1、WinR输入cmd打开控制界面，输入pip回车查看python环境是否安装pip，出现如下则表示已经安装。2、输入pip show pip查…

【Python21天学习挑战赛】- 函数进阶

活动地址：CSDN21天学习挑战赛学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。文章目录1 函数的初识1.1 定义一个函数1.2 函数的调用1.3 函数的返回值1.4 参数1.5 匿名函数 - lambda1.6 强制位置参数1 …

Pytorch之Tensor与NumPy数据类型转换

Tensor与NumPy数据类型基础转换 Tensor转NumPy import torch # input x torch.ones(5) y x.numpy() # output print(x) tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) print(y) array([1., 1., 1., 1., 1.], dtypefloat32) print(x 1) tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) print(y 1) [2. 2. 2…

纯手撸一个神经网络（只用numpy识别mnist数据集，全代码）

全代码纯手撸一个识别mnist手写数据集的2层DNN网络，所有库函数的低层NumPy代码都已给出，这串代码直接运行就能跑！不需要其他文件。如果没装TensorFlow和matplotlib的童鞋可以在终端输入 pip install tensorflow 和 pip install matplotlib…

numpy矩阵运算加速原理_numpy的基本原理

numpy矩阵运算加速原理Over the course of this article, we shall learn the various features and functions of the Python library, NumPy在本文的整个过程中，我们将学习Python库NumPy的各种特性和功能。 NumPy is one of the Python libraries, that supports …

对给定的数组进行重新排列numpy.random.shuffle()和numpy.random.permutation()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等级考试500强双证书】【Python-数据分析】对给定的数组进行重新排列 numpy.random.shuffle()和 numpy.random.permutation() [太阳]选择题请问对以下Python代码说法错误的是？ import numpy as np anp.arange(6) print(【…

python简单解析打印onnx模型信息

当我们加载了一个ONNX之后，我们获得的就是一个ModelProto，它包含了一些版本信息，生产者信息和一个GraphProto。在GraphProto里面又包含了四个repeated数组，它们分别是node(NodeProto类型)，input(ValueInfoProto类型)&a…

np.array()和np.mat()区别

1. 生成数组所需格式不同 mat可以从字符串或列表中生成；array只能从列表中生成 import numpy as np # mat asmatrix 源码当中mat作为指向asmatrix函数的一个变量 arr_a np.mat(data"1,2;3,4") arr_b np.asmatrix([[5,6],[7,8]]) print(arr_a)[[1 2][…

在pycharm中安装使用numpy

由于安装时花了较长时间，在此记录一下，避免下次踩坑环境： windows 10 64位python 3.6pip3 以下命令在windows控制台下执行，不建议采用pycharm的terminal 有可能安装时提示需要升级pip, You are using pip version 10.0.1, howe…

Python科学计算：偏微分方程1

首先，我们来看初边值问题：伯格斯方程：假设函数是定义在上的函数，且满足：右侧第一项表示自对流，第二项则表示扩散，在许多物理过程中，这两种效应占据着主导地位，为了固定一…

常用数据结构与颜色空间

常用数据结构与颜色空间矩阵和图像类型图像可能是灰度，彩色，4 通道的(RGBalpha)，其中每个通道可以包含任意的整数或浮点数。因此，该类型比常见的、易于理解的3通道 8位 RGB 图像更通用。 RBG颜色空间、 HSV/HLS颜色空间、 Lab…

【Python每日十题菜鸟版--第五天】

菜鸟网实例 🍉前言🍉1.计算列表元素之和方法一：循环累加方法二：使用reduce()方法方法三：直接使用sum函数方法四 ：使用迭代 2.计算列表之积方法一: 遍历累积方法二：使用reduce函数方法三&#xf…

使用Python实现Hull Moving Average (HMA)

赫尔移动平均线（Hull Moving Average，简称HMA）是一种技术指标，于2005年由Alan Hull开发。它是一种移动平均线，利用加权计算来减少滞后并提高准确性。 HMA对价格变动非常敏感，同时最大程度地减少短期波动可…

python实战应用讲解-【numpy数组篇】常用函数（一）（附python示例代码）

目录 Python Numpy np.char.endswith() 方法 Python numpy.apply_along_axis() Python numpy.apply_over_axes() Python numpy.delete() Python numpy.flip() Python numpy.fliplr() Python Numpy np.char.endswith() 方法在np.char.endswith()方法的帮助下，当数值以n…

python实战应用讲解-【numpy数组篇】常用函数（六）（附python示例代码）

目录 Python numpy.ix_()函数 Python numpy.ma.compress_cols()函数 Python numpy.ma.compress_rowcols()函数 Python numpy.ma.mask_rowcols()函数 Python numpy.ma.mask_rows()函数 Python Numpy MaskedArray.astype()函数 Python numpy.ix_()函数 numpy.ix_()函数从多…

python实战应用讲解-【numpy数组篇】实用小技巧（二）（附python示例代码）

目录计算两个多维NumPy数组的克朗克乘积将一个一维数组转换为一个二维Numpy数组使用reshape将一个一维数组转换为一个二维Numpy数组示例 1: 示例 2: 示例 3: 使用numpy.reshape将一个一维数组转换为一个二维Numpy数组将一个NumPy数组转换为一个图像将NumPy数组转…

Python基础之分支循环

1.分支 1.1 判断条件，若条件成立，执行其包含的某条语句或者代码块其代码结构如下图实例执行结果我在里面我也在里面~ 我在外面~1.2 判断条件，若条件成立，执行其包含的某条语句或者代码块，若条件不成立&#…

NumPy 数组学习手册：1~5

原文：Learning NumPy Array 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙一、NumPy 入门让我们开始吧。我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件，并查看一些使用 NumPy 的简单代码。正如“序言”所述，SciPy 与 NumPy 密…

python numpy的tile函数

tile是numpy.lib.shape_base中的函数，作用就是重复某个数组构成一个新的数组，其help帮助信息如下： Help on function tile in module numpy.lib.shape_base:tile(A, reps)Construct an array by repeating A the number of times given by r…

亚商投资顾问早餐FM/0516科改企业

01/亚商投资顾问早间导读 1.央行：当前我国经济没有出现通缩，不存在长期通缩或通胀的基础； 2.上交所将召开沪市金融业专题座谈会，讨论促进金融业估值提升 3.外汇局：外资连续两个月净买入境内证券 4.“科改企业”大…

Python if 语句、Python3 os.rmdir() 方法

Python if 语句以下实例通过使用 if...elif...else 语句判断数字是正数、负数或零： # -*- coding: UTF-8 -*-# Filename : test.py # author by : www.w3cschool.cn# 用户输入数字num float(input("输入一个数字: ")) if num > 0:print("正数&…

Python笔记之利用余弦相似性进行文本选择

使用Python语言利用余弦相似度进行文本选择余弦相似性简介余弦相似性相关知识请参考：百度百科(余弦相似度) 二维余弦相似度计算公式：cos(θ)cos(\theta)cos(θ)x1x2y1y2x12y12∗x22y22{x_1x_2y_1y_2}\over{\sqrt {x_1^2y_1^2}*\sqrt {x_2^2y_2^2}}x…

np.array数组和list列表区别及一些常用操作| python

文章目录np.array数组和list列表区别合并数组1、numpy数组的合并2、list列表的合并筛选数组中不满足条件的元素并修改1、numpy.where2、列表解析np.array数组和list列表区别 list可以存放不同类型的数据，比如int、float和str，甚至布尔型。数据类型保存的…

数据分析三大件

一、jupyter的基本使用二、Numpy 2.1 numpy的创建 #使用array（）创建一个多维数组 import numpy as np arrnp.array([1,2,3])2.2 numpy的属性修改数组的元素类型 2.3 索引和切片 （1）行切片 （2）列切片注…

python_numpy的矩阵运算及对应的matlab写法

背景： NumPy和Matlab不一样，对于多维数组的运算，缺省情况下并不使用矩阵运算，可以调用相应的函数对数组进行矩阵运算。或者使用numpy库提供了的matrix类，用matrix类创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺…

一文掌握python列表的所有使用方法（零基础学python（一））

列表 Python 中的列表是一种可变的数据类型，它可以存储多个值，并且可以随时添加、删除或修改其中的元素。以下是 Python 列表的基本操作和示例代码：创建列表可以使用方括号 [] 来创建一个空列表，也可以在方括号中添加元素来创建一个非空列表。例如： empty_list = [] …

第3章 TensorFlow进阶

文章目录第3章 TensorFlow进阶3.1 TensorFlow 的计算模型3.1.1 计算图的工作原理3.1.2 在不同计算图上定义和使用张量进行计算3.2.1 在 GPU 上执行简单的算术运算 3.2 TensorFlow 的嵌入层3.3 TensorFlow 的多层3.4 TensorFlow 实现损失函数3.4.1 softmax 损失函数3.4.1 稀疏矩…

python入门（6）函数系列 1

1. 函数 1.1 简介在 Python 中，函数（Function）是一段可重复调用的代码块，用于执行特定的操作并返回结果。函数可以接受输入参数，可以有返回值，也可以不返回任何值。函数使得代码可以模块化、可重用&…

chatgpt赋能python：Python中9/2的结果为4.5——一篇关于Python运算符的SEO文章

Python中9/2的结果为4.5——一篇关于Python运算符的SEO文章如果你是一名Python开发工程师，那么你肯定熟悉运算符这个概念。作为一门计算机语言，Python中有各种各样的运算符，包括算术运算符、赋值运算符、比较运算符等等。今天，我…

py_numpy_20171101

1.Numpy 的基础运算2 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Date : 2017-11-01 20:02:26 # Author : leboryi # What : Numpy 的基础运算2import numpy as npa np.arange(14,2,-1).reshape((3,4))print(a) print(np.argmin(a)) print(np.argmax(a)) print…

Python中如何打印输出？

当你开始学习Python编程语言时，第一个要学习的内容之一就是如何在Python中打印输出。这个问题可能看起来很简单，但它实际上包含了许多不同的方面。在本篇博客中，我将向您展示如何在Python中进行基本的输出，并介绍一些高级用法和技…

chatgpt赋能python：Python函数未定义：如何解决？

Python函数未定义：如何解决？ 在Python编程过程中，我们可能会遇到函数未定义的问题。这种错误会导致代码无法正常运行，对于开发者而言是非常头疼的问题。本文将介绍函数未定义的原因及解决方案，帮助您更好地解决这个问…

chatgpt赋能python：Python散点图连接成光滑曲线的技巧

Python散点图连接成光滑曲线的技巧 Python是一种功能强大的编程语言，广泛用于数据科学、机器学习、Web开发和自动化等领域。在数据可视化中，散点图是一种非常重要的图表类型，用于显示两个变量之间的关系。然而，有时散点图可能过于…

【建议收藏】Python基础教程：第七章_函数的进阶

原创：公众号数据说话 https://mp.weixin.qq.com/s/Ym1Sii3ZCIfNZaQvl3FJUg 这是一个Python基础系列教程。习惯看视频的同学可以看这个免费教程： https://www.bilibili.com/video/BV1ZK411Q7uX/?vd_source704fe2a34559a0ef859c3225a1fb1b42&wxfi…

scipy、numpy、matplotlib

什么是scipy、numpy、matplotlib？ Python是一种通用语言。它被解释运行，是动态类型语言，并且非常适合交互工作和快速实现原型，然而又足够强大用来写大型应用。一、NumPy是一个定义了数值数组和矩阵类型和它们的基本运算的语言扩…

Python时间模块：time和datetime的区别与用法

前言嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~! 目录标题前言一. Python中表示时间的两种方式：二. time三. datetime1. datetime.datetime2.datetime.timedelta 尾语 💝 一. Python中表示时间的两种方式： 时间戳：相对于197…

Python笔记之矩阵元素选取

按需求取矩阵指定元素生成一个由0，1组成的4x4矩阵 import numpy matrixnumpy.random.randint(0,2,size(4,4)) #matrixnumpy.random.randint(0,high2,size(4,4)) print(matrix)输出结果 [[0 1 0 1][0 0 0 1][0 1 0 0][0 0 0 1]]显示矩阵的形状 print(matrix.sha…

科学计算库——Numpy（1）

目录 2.1数组对象 2.2创建数组 1、根据python现有数据类型创建数组一维数组二维数组、三维数组 2、根据指定数值创建数组 zeros()函数元素值为0的数组； ones()函数元素值为1的数组； empty()函数元素值为随机数的数组 3、根据指定数值范围创建…

Python面向对象编程

文章目录1 作用域1.1 局部作用域2 类成员权限3 是否继承新式类4 多重继承5 虚拟子类6 内省【在运行时确定对象类型的能力】7 函数参数8 生成器1 作用域 1.1 局部作用域 1，当局部变量遮盖全局变量，使用globals()[变量名]来使用全局变量；2&am…

day9-集合总结

dict 1.相关操作 1）字典不支持加法运算、乘法运算和比较大小 2）in 和 not in 字典的 in 和 not in 判断的是键是否存在 dict1 {a: 10, b: 20, c: 30} print(10 in dict1) # False print(a in dict1) # True2.相关函数 1）len(…

动手学深度学习（Pytorch）1预备知识

原书籍出处 https://raw.githubusercontent.com/OUCMachineLearning/OUCML/master/BOOK/Dive-into-DL-PyTorch.pdf 本书GitHub代码链接为：https://github.com/wzy6642/Dive-Into-Deep-Learning-PyTorch-PDF。第1章预备知识 1.1 数据操作 torch.Tensor是包含单一…

上海亚商投顾：沪指震荡调整酒店等消费股逆势活跃

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪沪指今日震荡盘整，创业板指V型反弹，上证50跌超1%，保险、银行、券商等金融股下挫。…

Tensorflow学习笔记六——全连接神经网络的经典实战

6.1 经典的MINST数据集 ##tensorflow1.0 load mnist dataset from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnistinput_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hotTure) print("Traing daya anf label size:") print(mnist.train.images.…

上海亚商投顾：三大指数均跌超1% 两市超4200股飘绿

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪三大指数今日集体调整，沪指午后跌超1%，深成指、创业板指跌超1.5%，赛道股全线下挫…

『OPEN3D』1.5 KDTree 和Octree

目录 1 KDTree knn_search radius_search hybrid search 2 Octree 1 从点云中创建octree 2 从voxel中创建octree 3 octree的遍历（Traversal） 4、查找点云对应的叶子节点 3、KDTree的原理介绍可以参考如下文章： 1 KDTree open3d使用…

科学计算库—numpy随笔

文章目录 8.1、numpy8.1.1、为什么用 numpy？8.1.2、numpy 数据类型推理8.1.3、numpy 指定长度数组快速创建8.1.4、numpy 哪个是行、列？8.1.5、numpy 如何进行数据类型转换？8.1.6、numpy 有几种乘法？8.1.7、numpy 索引和切片操作8.…

python sum()函数

sum(iterable[, start]) >>>sum([0,1,2]) 3 >>> sum((2, 3, 4), 1) # 元组计算总和后再加 1 10 >>> sum([0,1,2,3,4], 2) # 列表计算总和后再加 2 12 例子： >>> a[1,3,2] >>> sum(a[:2]) 4

day12 函数的进阶总结

day12 函数的进阶一、return的作用注意：return只能在函数体中使用1）将数据作为函数的返回值返回2）结束函数（执行函数体的时候，如果遇到return，函数直接结束）def func1():print()return 100pr…

使用numpy计算分子内坐标

技术背景当我们打开一个用于表示分子构象的xyz文件或者pdb文件，很容易可以理解这种基于笛卡尔坐标的空间表征方法。但是除了笛卡尔坐标表示方法之外，其实也有很多其他的方法用于粗粒化或者其他目的的表征方法，比如前一篇文章中所介绍的在Alp…

python提取矩阵常数_Python | 常数矩阵

python提取矩阵常数In this article, we are going to create a constant matrix, where all the elements of the matrix have the same constant value. This can be done by online inbuilt function numpy.full(). This NumPy library function returns a constant matrix.…

python基础知识(十一):matplotlib的基本用法一

目录 1. matplotlib库和numpy库2. matplotlib绘图的简单示例3. 设置窗口的尺寸比例，线宽和颜色4. 坐标轴设置5. 去除坐标轴边框和坐标轴原点化6. 图例7. 文本标注 1. matplotlib库和numpy库 matplotlib库是python的绘图库，numpy库是numpy是python中基于…

open3d Image和numpy互转，PointCloud和numpy互转

目录 1. open3d.geometry.Image转numpy 2. numpy 转 open3d.geometry.Image 3. numpy转PointCloud 4. PointCloud转numpy 1. open3d.geometry.Image转numpy np_x np.asarray(x) # (h,w,3) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image…

10-切片是什么？【视频版】

目录问题视频解答问题视频解答点击观看： 10-切片是什么？

chatgpt赋能python：Python程序安装指南

Python程序安装指南介绍 Python 是一种高级编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。安装 Python 程序是使用 Python 和运行 Python 脚本的必要步骤。在本文中，我们将提供详细的 Python 程序安装指南。安装Python程序步骤步骤1: 下…

Numpy模块：01-数组生成操作

NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成： ① 实际的数据 ② 描述这些数据的元数据利用指定元素创建数组创建一个一维数组 import numpy as np # 创建一个一维数组 arr1 np.array([1,2,3]) print("列表：",[…

Python使用MICE填充缺失值的简单实现

#coding:utf-8 import os import pandas as pd import numpy as np # from impyute.imputation.cs import mice from fancyimpute import MICE""" 使用MICE对数据集缺失值进行填充1.分别读取train/test数据 2.合并训练测试集 3.使用MICE对缺失值进行填充 4.填充…

使用Pycharm安装numpy库

如何在Pycharm中安装numpy库？笔者使用的是PyCharm Community Edition 2020.2.1 第一步打开Pycharm，在上方找到File，在打开的界面中找到Settings。或者直接使用CtrlAltS快捷键打开settings。第二步在左侧以此找到Project，Pytho…

【Python数据分析】Python中axis的理解

axis用来为超过一维的数组定义属性。理解时从数据变化的方向入手！ 以二维数据为例，在二维数据中，1表示横轴，方向从左到右；0表示纵轴，方向从上到下从数轴的方向入手，理解数据变化，a…

python统计函数库scipy.stats的用法1/3

背景总结统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例。正态分布以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法。生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数，这里对应的是正态分…

python绘制布林带

背景： 有浦发银行2017年的每日收盘价（数据来源：天软科技），画布林带。代码： """ 布林带 """ import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt &quo…

resnet网络特征提取过程可视化

我们在训练图片时，是不是要看看具体提取时的每个特征图提取的样子，找了很多，终于功夫不负有心人，找到了，通过修改的代码： resnet代码： import torch import torch.nn as nn from torchvision…

ubuntu 安装 jax jaxlib

事先安装cuda和cudnn 一，安装python3 和 pip3 sudo apt-get install python3sudo apt-get install python3-pippip3 --versionsudo pip3 install --upgrade pip 二，安装 cpu版本的 jax 和 jaxlib 使用pip官方源安装 jax: sudo pip3 install jax…

python基础语法【模块包异常捕获】

模块包异常捕获 1.模块 python一个py文件就是一个模块 1.1 使用方法 1)前提：如果想要在一个模块中使用另外一个模块中的内容，被使用的模块的模块名必须符合变量名的要求。 2）导入模块——必须先导入再使用 1.2 导入模块 1.2.1 import…

day12-Python-函数进阶

Python-函数进阶一.返回值 1.return的作用注意：return只能在函数体中使用 1)将数据作为函数的返回值返回 2)结束函数(执行函数体的时候如果遇到return,函数直接结束) def func1():print()return 100print(-------)print()print(func1()) # 100def func2()…

上海亚商投顾：沪指低开高走国产芯片板块掀涨停潮

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪三大指数今日低开高走，深成指尾盘涨近1%，科创50指数大涨超2%。芯片板块掀涨停潮，…

python实战应用讲解-【numpy科学计算】应用小技巧（二）（附python示例代码）

目录 Numpy 数独游戏中的跨度技巧具体步骤攻略小结 Numpy 用广播机制扩展数组具体步骤

python 绘制训练曲线--插值法曲线平滑处理

文章目录1 训练曲线--震荡的非常厉害2 插值法曲线行平滑处理3 注意事项—平滑前先将 list转array4 Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑1 训练曲线–震荡的非常厉害上一篇文章用python自己绘制训练曲线震荡的非常厉害（下图绿色曲线），而tens…

python去除

目录 Python输入数据类型判断正确与否的函数内置函数 isinstance() 函数来判断 python 判断该字符中有多少个字符，数字，空格，特殊字符描述语法举例 1. 字符串中只包含字母结果返回 2. 字符串包含数字、符号和字母返回值 3.判…

python函数详解_INDEX函数

一. 函数的作用函数就是将一段具有独立功能的代码块整合到一个整体并命名，在需要的位置调用这个名称即可完成对应的需求。函数在开发过程中，可以更高效的实现代码重用。二. 函数的使用步骤 1. 定义函数 def 函数名(参数):代码1代码2...... 复制 …

Pandas 2.0正式版发布： Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 速度对比测试

Pandas 2.0正式版在4月3日已经发布了，以后我们pip install默认安装的就是2.0版了，Polars 是最近比较火的一个DataFrame 库，最近在kaggle上经常使用，所以这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看…

【Python机器学习】——平均中位数模式

Python机器学习——平均中位数模式文章目录 Python机器学习——平均中位数模式一、Python 平均中位数模式一、Python 平均中位数模式均值、中值和众数从一组数字中我们可以学到什么？在机器学习（和数学）中，通常存在三中我们感兴趣的值：均值（Mean） - 平均值中值（M…

numpy快速交换行列

import numpy as np “”" 快速加换两行两列 “”" #交换两列第一列跟第三列 v1np.arange(100) v2v1.reshape((20,5)) v3v2[:,[0,3,2,1,4]] print(v3) “”" 快速交换两列第一列跟第三列 “”" print() mask list(range(5))#生成一个0到4的列表 #快速…

第一章.感知机

第一章.感知机 1.感知机的简介 1).简介感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机的信号只有"流/不流"（1/0）两种取值[0:对应不传递信号，1:对应传递信号] 2).感知机图像描述的两种方式 ①.第一种方式： …

Deep_Learn关于数组和数的操作

本篇文章纯属作为自己的笔记，因为每次写程序都忘记下面的内容，找起来又很浪费时间，所有就索性一次性都整理下来，后续又不新的不会的内弄也会及时更新到文章当中，方便以后查阅。 Deep_Learn关于数组和数的操作Python标准…

pytorch——张量的数学运算

这里的乘法表示element-wise矩阵中对应位置元素相乘 atorch.randn(3,4) btorch.randn(4) print(a) print(b) print(ab) print(torch.add(a,b)) print(a-b) print(torch.sub(a,b)) print(a*b) print(torch.mul(a,b)) print(a/b) print(torch.div(a,b))matmul表示矩阵乘法&#…

数据分析三剑客

数据分析三剑客numpypandasmatplotlib该篇文章主要对这三大模块做个简单介绍。numpy numpy 模块是 Python 支持对大量数组进行科学计算的第三方库。重在于数值计算，也是大部分python科学计算的基础，多用于在大型、多维数组上执行的数值运算。引入numpy模…

csr_matrix参数解析

压缩稀疏矩阵构造时的参数从官网看不明白，参考如下： indptr np.array([0, 2, 3, 6]) indices np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) data np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) csr_matrix((data, indices, indptr), shape(3, 3)).toarray() array([[1, 0, 2],[0,…

numpy函数

numpy函数 numpy位运算函数函数描述bitwise_and对数组元素执行位与操作bitwise_or对数组元素执行位或操作invert按位取反left_shift向左移动二进制表示的位right_shift向右移动二进制表示的位 numpy字符串函数函数描述add()对两个数组的逐个字符串元素进行连接multiply()返…

Python—Numpy学习之【数据存储方法】

1. save函数功能：存储的是npy文件，注意，不可以追加数据。即只能在创建初期一次性输入。 2. savez函数功能：存储的是npz文件，可以存储多条数据，但是也不可以追加数据。

Pandas-如何对指定某列的NaN值进行替换或填充

前言本文是该专栏的第31篇，后面会持续分享python数据分析的干货知识，记得关注。笔者在本专栏之前有单独详细介绍过，使用Numpy对数组元素进行替换的方法，感兴趣的同学，可翻阅查看“Numpy-如何对数组的元素进行替换”。而本文来单独介绍pandas对指定列的NaN值进行操作的…

简单解决八皇后问题与n皇后问题

努力是为了不平庸~ 学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。目录一、问题描述二、问题解决思路 1. 建立数据结构： 2. 约束条件的实现： 3. 结果展示： 4. 拓展至n皇…

在Python中使用字符串和字符串方法

## Python中的字符串及其方法在Python中，字符串是最常用的数据类型之一。在本文中，我们将介绍什么是字符串，如何创建和使用字符串，并且探讨一些常见的字符串方法。 ### 字符串简介字符串是由零个或多个字符组成的序列&#x…

python图像处理实战（一）—图像基础

🚀写在前面🚀 🖊个人主页：https://blog.csdn.net/m0_52051577?typeblog 🎁欢迎各位大佬支持点赞收藏，三连必回！！ 🔈本人新开系列专栏—python图像处理 ❀愿每一个骤雨初…

chatgpt赋能python：Python中的平均值及其计算方式

Python中的平均值及其计算方式 Python是广泛使用的编程语言之一，它拥有强大而且易于使用的数据处理和分析功能。在数据分析领域，计算平均值是非常常见的操作之一。Python中有多种方法可以计算平均值，包括使用内置的函数和使用第三方库。本文…

Python NumPy新手必备入门教程

Python NumPy库的讲解一些个人学习NumPy时的总结，不太全面，欢迎大家一起学习交流！ 认识数组创建数组数组数据类型数组运算索引与切片转置和轴对称NumPy 通用函数NumPy进行数据分析线性代数模块随机数 import numpy as np # 导入numpy包1…

np.linspace（）函数的使用

np.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype) star和stop为起始和终止位置，均为标量num为包括start和stop的间隔点总数，默认为50endpoint为bool值，为False时将会去掉最后一个点计算间隔restep为bool值，为True时会同…

Numpy---生成数组的方法、从现有数组中生成、生成固定范围的数组

1. 生成数组的方法 np.ones(shape, dtypeNone, orderC) 创建一个所有元素都为1的多维数组参数说明: shape : 形状； dtypeNone: 元素类型； order ： {‘C’，‘F’}，可选，默认值：C 是否在内…

Python中sigmoid函数中报： RuntimeWarning: overflow encountered in exp

在sigmoid 函数中使用 numpy.exp 的时候，遇到了 RuntimeWarning: overflow encountered in exp 。原因：因为参数值inx很大时，exp(inx)可能会发生溢出， 有一种解决方式是对sigmoid函数实现的优化：如https://blog.csd…

chatgpt赋能python：Python如何遍历列表并提取

Python如何遍历列表并提取在Python编程语言中，列表是一种非常常见的数据类型。它是一个有序的集合，可以存储多个元素，可以是任何类型的数据，例如整数、字符串、布尔值等等。遍历一个列表并提取其中的元素是一个基本的操作&#…

【Python基础】Python数据容器（切片）

文章目录数据容器（序列）的切片切片定义序列的常用操作 - 切片数据容器（序列）的切片序列：内容连续、有序，可使用下标索引的一类数据容器列表、元组、字符串，均可以视为序列切片定义在Py…

numpy pytorch切片和索引

1. ：冒号有两种使用单冒号和双冒号。单冒号是双冒号的一个特例。 start:end:step 是完整写法，表示取start到end(不包含)，间隔step。所以会有变体，比如 :2 取0,1 :-1 取至倒数第二个 -3: 取倒数第三个至最后 ::2 间隔一…

ruby_Ruby反向功能

rubyRuby中的反向功能 (reverse function in Ruby) In ruby, as the name suggests, reverse function is used to reverse the array but with a twist, it reverses the array and stores it into the new array. The reverse function produces no effect on the original a…

chatgpt赋能python：Python一行输入两个数：简单又高效

Python一行输入两个数：简单又高效作为一名有10年Python编程经验的工程师，我深知Python的简洁和高效。Python作为一种强大的编程语言，具有很多功能强大的工具和库。一行输入两个数也不例外。在本文中，我将介绍Python中一行输入两…

Java版的NumPy - 索引切片 - 通过索引或切片来访问或赋值ndarray对象的内容

Ndarray 索引切片 - 通过索引或切片来访问ndarray对象的内容 ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置…

超越函数边界：揭秘Python装饰器的威力

目录函数和闭包回顾函数闭包装饰器的原理使用装饰器装饰器的进阶用法案例总结当谈到 Python 编程语言的强大特性时，装饰器（decorators）是一个经常被提及的概念。装饰器是一种函数或类，它可以在不修改原始函数代码的情况下&…

【Numpy学习】第三节 Numpy统计相关

文章目录0. 思维导图1. 知识补充2. amin测试3. 方差测试3. 标准差4. 极差(peak to peak)5. 分位数6. 中位数/均值/加权平均7. 协方差矩阵8. 相关系数9. 直方图10. 练习0. 思维导图 1. 知识补充无偏估计参考无偏估计：对随机变量θ 的估计是θ^\hat{\theta}θ^&am…

numpy中的np.random.rand、np.random.randn、np.random.randint、np.random.uniform等用法

随机数生成方法 1、np.random.rand(d0, d1, …, dn) np.random.rand(d0, d1, …, dn)：生成一个指定形状的[0, 1)之间均匀分布的随机数数组。参数d0, d1, …, dn指定了生成的随机数数组的维度。 import numpy as nprandom_array np.random.rand(3, 2) # 生成一个…

大数据：NumPy进阶应用详解

专栏介绍结合自身经验和内部资料总结的Python教程，每天3-5章，最短1个月就能全方位的完成Python的学习并进行实战开发，学完了定能成为大佬！加油吧！卷起来！ 全部文章请访问专栏：《Python全栈教…

python日历模块_Python日历模块| calendar（）方法与示例

python日历模块Python calendar.calendar()方法 (Python calendar.calendar() Method) calendar() method is an inbuilt method of the calendar module in Python. It works on simple text calendars and returns a 3-column calendar for an entire year as a multi-line s…

第一天，掌握PyTorch的张量创建

文章目录一，张量二，创建张量1. 直接从数据来创建张量Tensor函数TODO ：从数据直接创建张量 2. 从numpy数据创建张量from_numpy函数从numpy数据创建张量 3. 从另一个张量来进行创建张量4. 使用随机值或者常数值来创建张量5. 张量的属性&#x…

利用numpy解决解方程组的基本问题

1 问题进入大学，我们接触了线性代数，利用线性代数解方程组比高中慢慢计算会好了许多，快捷许多，我们作为编程人员，有没有用python解决解方程组的办法呢？ 2 方法我们提出使用python的numpy解方程。找到用于…

gcc4.8.5升级到gcc4.9.2

第1步：获取repo [rootlocalhost SPECS]# wget --no-check-certificate https://copr.fedoraproject.org/coprs/rhscl/devtoolset-3/repo/epel-6/rhscl-devtoolset-3-epel-6.repo -O /etc/yum.repos.d/devtoolset-3.repo --2021-12-07 20:53:26-- https://copr.fedo…

【零基础入门学习Python---Python数据处理和存储保姆级教程】

🚀 Python 🚀 🌲 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 🍀 🌲 越难的东西,越要努力坚持，因为它具有很高的价值，算法就是这样✨ 🌲 作者简介：硕风和炜，…

手把手教你学Python之Numpy学习（一文掌握科学计算库-Numpy）

目录多维数组对象-ndarray ndarray对象的创建 ndarray对象的主要属性 ndarray对象的主要方法索引和切片 Numpy中的通用函数 Numpy中的数学函数 Numpy生成随机数 Numpy中的统计方法 Numpy中其他常用方法 Numpy中的数组运算 Numpy的广播机制数组间的集合运算 …

numpy库报错has no attribute ‘_no_nep50_warning‘的解决

本文介绍在Python中，numpy库出现报错module numpy has no attribute _no_nep50_warning的解决方法。一次，在运行一个Python代码时，发现出现报错module numpy has no attribute _no_nep50_warning，如下图所示。其中，这…

python 数组操作中的 “:” “:: ” “, ” python 中的 [:-1] 和 [::-1] [-1:-2:-1] [

使用python版本3.7 首先先了解下python3.7中的下标，python下标有两套，一套是正的，一套是负的引入负坐标的意义应该是方便将数组中的数据从右往左访问。 apython中的python 的下标描述如下组 p y t h o n 正下标 0 1 2 …

Python如何合并两个不同维度的数组？

贴代码 import numpy as npx np.array([[[5, 5, 5], [5, 5, 5], [5, 5, 5]],[[5, 5, 5], [5, 5, 5], [5, 5, 5]],[[5, 5, 5], [5, 5, 5], [5, 5, 5]]])y np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]).reshape(3, 3, 1)c np.concatenate((x, y), axis2)print(x.shape) print(y.sh…

李沐动手学深度学习每周学习汇报 2021/11/8

03 安装前言之前我一直使用的是WindowsUbuntu20.04双系统，虽然Linux系统可能更适合做编程，但是因为读研也并不是纯编程，也需要处理其他很多事情，所以往往也需要用到Windows系统，平时使用的时候就在两者之间来回切换…

分数的乘法公式是什么

分数的乘法公式是： (a/b) * (c/d) (a * c) / (b * d) 其中，a, b, c, d 是整数。例如，(2/3) * (4/5) (2 * 4) / (3 * 5) 8/15。注意，分数的乘法公式与整数的乘法公式不同，整数的乘法公式是： a * b c 其…

【Python语言基础】——Python NumPy 入门

Python语言基础——Python NumPy 入门文章目录Python语言基础——Python NumPy 入门一、Python NumPy 入门一、Python NumPy 入门安装 NumPy 如果您已经在系统上安装了 Python 和 PIP，那么安装 NumPy 非常容易。请使用这条命令安装它： C:\Users\Your…

umap 速度测试

今天终于把umap的速度给测了一下，结果如下预处理文件（83万的数据量） # import scanpy as sc # adatasc.read("/DATA1/zhangjingxiao/yxk/dataset/FullMouseBrain/FullMouseBrain_raw.h5ad") # print(adata) # sc.pp.normalize_…

Python局部函数及用法（包含nonlocal关键字）

Python 函数内部可以定义变量，这样就产生了局部变量，可能有人会问，Python 函数内部能定义函数吗？答案是肯定的。Python 支持在函数内部定义函数，此类函数又称为局部函数。那么，局部函数有哪些特征&#x…

Python 之 Matplotlib xticks 的再次说明、图形样式和子图

文章目录一. 改变 x 轴显示内容 xticks 方法再次说明1. x 轴是数值型数据2. 将 x 轴更改为字符串3. 总结二. 其他元素可视性1. 显示网格：plt.grid()2. plt.gca( ) 对坐标轴的操作三. plt.rcParams 设置画图的分辨率，大小等信息四. 图表的样式参数设置1. …

Python深入——装饰器

装饰器(decorator)是一种高级Python语法。装饰器可以对一个函数、方法或者类进行加工。在Python中，我们有多种方法对函数和类进行加工，比如在Python闭包中，我们见到函数对象作为某一个函数的返回结果。相对于其它方式，装饰器语法简…

GUI可视化应用开发及Python实现

0 建议学时 4学时，在机房进行 1 开发环境安装及配置 1.1 编程环境安装PyCharm-community-2019.3.3 安装PyQt5 pip install PyQt5-tools -i https://pypi.douban.com/simple pip3 install PyQt5designer -i https://pypi.douban.com/simple1.2 环境配置选择“…

python实战应用讲解-【numpy专题篇】位运算（附python示例代码）

目录前言 bitwise_and bitwise_or invert left_shift right_shift 前言 NumPy 位运算，NumPy “bitwise_” 开头的函数是位运算函数。 NumPy 位运算包括以下几个函数：函数描述bitwise_and对数组元素执行位与操作bitwise_or对数组元素执行位或

python爬取网站数据

开学前接了一个任务，内容是从网上爬取特定属性的数据。正好之前学了python，练练手。编码问题因为涉及到中文，所以必然地涉及到了编码的问题，这一次借这个机会算是彻底搞清楚了。 Unicode是一种编码方案，又称万国码…

【大数据处理与可视化】二、Numpy科学计算库

【大数据处理与可视化】一、大数据分析环境搭建（安装 Anaconda 3 开发环境）实验目的实验内容实验步骤1、创建一个值域范围从10到49的向量。2、创建一个 3x3 并且值从0到8的矩阵。3、创建一个 3x3 的单位矩阵。4、创建一个数组，数组的shape为…

numpy知识大全二）科学操作

差分和累计求和 np.diff(a, n1, axis-1, prepend<no value>, append<no value>) np.cumsum(a, axisNone, dtypeNone, outNone) ndarray.cumsum(axisNone, dtypeNone, outNone)diff用于计算元素之间的差值，cumsum用于计算axis方面的累计求和四舍五入 …

python数据分析中常用的库

Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的&#xf…

Python 练习五

1、给定一个包含n1个整数的数组nums，其数字在1到n之间（包含1和n），可知至少存在一个重复的整数，假设只有一个重复的整数，请找出这个重复的数 def chongfu(ls):ls.sort()for i in range(0,len(ls)):if ls[i]…

python实战应用讲解-【numpy专题篇】矩阵和线性代数（附python示例代码）

目录 NumPy 矩阵库(Matrix) numpy.matlib.empty() numpy.matlib.zeros() numpy.matlib.ones() numpy.matlib.eye() numpy.matlib.identity() numpy.matlib.rand()

python实战应用讲解-【numpy专题篇】常见问题解惑（九）（附python示例代码）

目录如何对Python NumPy数组进行并列排序 rankdata() 函数例子1：在一个一维Numpy数组上的排名示例2：使用’axis’参数对一个二维Numpy数组沿某一轴线进行排序如何用NumPy读取CSV文件

python实战应用讲解-【numpy专题篇】实用小技巧（二）（附python示例代码）

目录在Python中检查数值是否为无穷大或NaN 检查数值是否为NaN 检查该值是否是无穷大在Python中使用NumPy计算一组数据的柱状图用NumPy 模块对bin进行nums计算的直方图用Python将协方差矩阵转换为相关矩阵协方差相关性相关和协方差之间的关系

亚商投资顾问早餐FM/0328人工智能驱动部署工作

01/亚商投资顾问早间导读科技部启动“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作国资委：坚定不移做强做优做大国有资本和国有企业工信部：加快新型储能产品与太阳能光伏、关键信息技术、重点终端应用融合创新财政部、税务总局发布小微企业和个体工商户所得…

python如何创建新的线程

# 导入线程模块 import threading# my_thread threading.Thread()# target任务def print_i(end):for i in range(end):print(f打印i{i})# 任务交给target参数 my_thread threading.Thread(targetprint_i, args(10,)) my_thread.start() print(my_thread.getName())

用代码尝试入门FFT

本文参考视频见此处，此视频从更熟悉的问题入手介绍FFT思想，非常容易看的进去，但是由于该视频讲解节奏较快，中间有些步骤对我来说有些飘渺，所以借用python代码对所讲算法进行实现，并补充视频中未明确提到的边…

python实战应用讲解-【numpy专题篇】numpy常见函数使用示例（十三）（附python示例代码）

目录 Python numpy.ma.mask_or()函数 Python numpy.ma.notmasked_contiguous函数 Python numpy.ma.notmasked_edges()函数 Python numpy.ma.where()函数 Python Numpy MaskedArray.all()函数 Python Numpy MaskedArray.anom()函数 Python Numpy MaskedArray.any()函数 …

python 创建数组的方法

数组是一个集合，它把一个对象放在集合的某个位置。数组可以存放一个或多个对象，每个对象都是一个数组。在 python中，我们可以使用 new关键字创建一个数组，然后对其进行操作。下面来看看如何创建一个简单的数组吧。首先我们要创建…

点云学习(1): 获取点云的包络框

1. 记录一些容易忘记的点云操作----后续一定补充 1.获取点云的包络框下面的get_axis_aligned_bounding_box(),get_min_bound(),get_max_bound()等函数非常好用 import open3d as o3d import numpy as np# 读取点云数据 pcd o3d.io.read_point_cloud("input.pcd"…

依次对两数组对应位置的元素进行逻辑判断numpy.logical_and()numpy.logical_or()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考500强证书考研】【Python-数据分析】依次对两数组对应位置的元素进行逻辑判断 numpy.logical_and() numpy.logical_or() [太阳]选择题下列代码中np.logical_or(A, B)输出的结果是？ import numpy as np A [True, Fa…

python数据可视化玩转Matplotlib subplot子图操作，四个子图（一包四），三个子图，子图拉伸

目录一、创建子图 1.1 下图是绘制的子图： 1.2 代码释义： 二、绘制子图 2.1 代码引入 2.2 图形绘制三、子图布局 3.1 子图布局说明四、子图大小 4.1 子图大小调整五、子图间距 5.1 子图代码调整六、子图位置 6.1 代码引入 6.2 完整代码…

欧洲杯案例(数据过滤和排序）

1：找到数据的位置 os.path.join(os.getcwd(),Euro2012_stats) 2：可以作为属性去取,变量，所有要符合变量的命名规则（不能有空格等） 3：有多少支球队参加了2012年的欧洲杯维度 import pandas as pd impor…

python实战应用讲解-【numpy科学计算】Cython模块（附python示例代码）

目录 Numpy 安装Cython 具体步骤 Numpy 构建Hello World程序具体步骤攻略小结 Numpy 在Cython中使用NumPy 具体步骤

python实战应用讲解-【numpy专题篇】numpy常见函数使用示例（十五）（附python示例代码）

目录 Python Numpy MaskedArray.masked_inside()函数 Python Numpy MaskedArray.masked_invalid()函数 Python Numpy np.chebfromroots()方法 Python Numpy np.chebgrid2d()方法 Python Numpy np.chebgrid3d()方法 Python Numpy np.chebroots()方法 Python Numpy np.che…

Pandas Series详解

文章目录一、创建Series1.1 创建空Series1.2 从ndarray创建Series1.3 从字典创建Series1.4 从标量创建Series二、访问Series2.1 通过位置访问Series数据2.2 通过索引访问Series数据三、Series常用属性四、Series常用方法4.1 查看数据4.2 检测缺失值Pandas 序列(Series)是pandas…

【数据分析之道-NumPy(四)】numpy广播机制

文章目录专栏导读1、广播机制2、一维数组和二维数组的广播3、二维数组和三维数组的广播4、标量和数组的广播5、形状不兼容的数组不能进行广播专栏导读 ✍ 作者简介：i阿极，CSDN Python领域新星创作者，专注于分享python领域知识。 ✍ 本文录入于…

【PyTorch】第八节：数据的预处理

作者🕵️‍♂️：让机器理解语言か专栏🎇：PyTorch 描述🎨：PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库。寄语💓：🐾没有白走的路，每一步都算数&#…

树莓派计算机视觉编程：1~5

原文：Raspberry Pi Computer Vision Programming 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙本文来自【ApacheCN 计算机视觉译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。当别人说你没有底线的时候&#xff…

数据分析之Numpy

文章目录 1. Anaconda安装2. juypter3. numpy简介4. numpy数组4.1 ndarray对象4.2 array创建数组4.3 arange区间数组4.4 linspace等差数列4.5 logspace等比数列4.6 numpy.empty4.7 numpy.zeros4.8 numpy.ones4.9 numpy.zeros_like4.10 numpy.ones_like4.11 numpy.asarray4.12 n…

不同数量的预测框和Ground Truth框计算IoU

import numpy as npdef calculate_iou(boxes1, boxes2):# 转换为 numpy 数组boxes1 np.array(boxes1)boxes2 np.array(boxes2)# 扩展维度，以便广播计算boxes1 np.expand_dims(boxes1, axis1)boxes2 np.expand_dims(boxes2, axis0)# 计算两组框的交集坐标范围x_m…

Python numpy.float32方法代码示例

本文汇总了Python中numpy.float32方法的典型用法代码示例，可以为大家提供其具体用法示例。示例1：draw_image import numpy as np from numpy import float32def draw_image(self, img, color[0, 255, 0], alpha1.0, copyTrue, from_imgNone):if copy:…

np.diff()函数

np.diff函数调用方法示例1示例2 这里记录一下 np.diff() 算法的用法。调用方法 import numpy as npnp.diff(a, n1, axis-1, prepend<no value>, append<no value>)[source]各个参数意义： a：输入数组。 n：可选参数&#xff0c…

2023年NOC大赛创客智慧编程赛项Python 复赛模拟题（二）

题目来自：NOC 大赛创客智慧编程赛项Python 复赛模拟题(二) NOC大赛创客智慧编程赛项Python 复赛模拟题（二）第一题：编写一个成绩评价系统，当输入语文、数学和英语三门课程成绩时，输出三门课程总成绩及其等级。 (1)程序提示用户输入三个数字，数字分别表示语文、数学、…

pandasy与numpy概念对比

numpy NumPy 是 Python 中最流行、最常用的数值计算库之一，它提供了高效的多维数组（ndarray）对象以及对这些数组进行操作的函数和方法。NumPy 主要用于科学计算、数据分析和机器学习等方面。 pandas Pandas 是基于 NumPy 的一个数据分析库…

2023 年第八届数维杯数学建模挑战赛 A题详细思路

下面给大家带来每个问题简要的分析，以方便大家提前选好题目。 A 题河流-地下水系统水体污染研究该问题，初步来看属于物理方程类题目，难度较大。需要我们通过查阅相关文献和资料，分析并建立河流-地下水系统中有机污染物的对流、…

chatgpt赋能Python-numpy查找

Numpy查找 - 了解numpy中的查找功能什么是Numpy？ Numpy是Python语言中的一种开源的数学计算库，允许开发者轻松高效地进行数学运算。它提供了一整套矩阵运算方式，支持各种各样的数学函数和数据类型，并且可以与其他Python库良好地…

亚商投资顾问早餐FM/0407融资余额创新高

01/亚商投资顾问早间导读国资委：将加大政策支持力度更好促进集成电路产业高质量发展融资余额创今年以来新高电子、计算机行业获融资客青睐央行：稳妥推进数字人民币研发试点完善顶层设计外交部：中欧各领域交往已迅速重启正全面铺开02/亚…

torch中transpose和permute有什么区别，例子

torch中transpose和permute都是用于交换不同维度的内容，但两者有所不同。其中，torch.transpose()是交换指定的两个维度的内容，permute()则可以一次性交换多个维度。具体情况如下： transpose(): 两个维度的交换例如&#xff0c…

python中字符串的类型转换

一、使用eval----含有{}字符串的转换为list、tuple、dict- eval（）：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果 （1）字符串转换为列表 （2）字符串转换为元组 a " ([1,3],[1,2],[1,1])…

python实现科学计算与自定义手绘风

目标： 1.运用科学计算库进行矩阵分析和数值运算； 2.掌握numpy库的使用。要点：这是一个使用numpy和PIL库提取图像特征形成手绘效果的实例。使用PIL库获取了图像的轮廓，虽然提取了轮廓,但这个轮廓缺少立体感，视觉效果不…

np.insert()函数用法

目录insert()函数定义程序举例说明行插入列插入多数值行插入完整的程序和显示结果：insert()函数定义 insert(arr, obj, values, axisNone) 参数说明： arr : 需要插入的数组，即Input array； obj：向数组中插入值的位置…

Python math模块

我们知道 Python 有很多运算符可以进行数学运算，如果是简单的问题还好说，但是要处理一些相对复杂的问题也要我们自己一行一行手动的来编写吗？答案当然不是，Python 提供了 math 模块对一些数学运算提供了支持。 1 简介 math 模块…

chatgpt赋能python：Python中小数点保留的几种方法

Python中小数点保留的几种方法作为一名Python工程师，我们经常需要对数字进行处理。在处理时，我们需要将数字进行格式化，例如保留小数点后几位或添加千位分隔符等。其中，保留小数点后几位是比较常见的需求。本文将介绍Python中小…

chatgpt赋能Python-python中怎么导入numpy

介绍 Python是一种广泛使用的编程语言，具有许多内建功能和模块，让开发者能够快速地编写代码。然而，虽然能够实现许多计算，但是原始Python本身并不足够处理各种科学和数字计算上需要的高效性，因此numpy这个开源的Pytho…

Python 简单计算器实现、Python ASCII码与字符相互转换

Python 简单计算器实现以下代码用于实现简单计算器实现，包括两个数基本的加减乘除运输： # Filename : test.py # author by : www.w3cschool.cn# 定义函数 def add(x, y):"""相加"""return x ydef subtract(x, y):&quo…

Python读取文件夹下的所有文件实例代码

Python读取文件夹下的所有文件实例代码 2021-09-30 00:46励志故事 Python 这篇文章主要给大家介绍了关于Python读取文件夹下的所有文件的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们…

亚商投资顾问早餐FM/0511雄安新区建设座谈会

01/亚商投资顾问早间导读 1.主席在雄安新区考察并主持召开高标准高质量推进雄安新区建设座谈会 2.科技部与国资委召开工作会商会议：坚决打赢关键核心技术攻坚战 3.国家区块链技术创新中心落地中关村 4.美国4月CPI同比上升4.9%，连续第10次下降 02/亚…

chatgpt赋能Python-numpy精度

Numpy精度介绍 Numpy是一个用于进行科学计算的Python库，它提供了多维数组对象以及一系列用于操作数组的函数。Numpy的广泛使用使其成为数据科学中的重要组成部分。然而，Numpy中的精度问题却常常被忽视。浮点数精度问题在Numpy中，浮点数是…

chatgpt赋能Python-pycharm添加numpy库

PyCharm添加Numpy库 PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境，广泛应用于Python程序开发和数据分析领域。Numpy是Python中著名的科学计算库，包括数组、矩阵、数学函数等模块，是数据科学领域中不可或缺的工具。本篇SEO文章将介绍如何在P…

python 向量二范数_向量的范数| 使用Python的线性代数

python 向量二范数Prerequisite: 先决条件： Defining Vector using Numpy 使用Numpy定义向量 Here, we are going to learn how to find the norm of a vector using an inbuilt function in numpy library? 在这里，我们将学习如何使用numpy库中的内置…

Python Numpy mutiply 矩阵里数的相乘

文章目录1. 生成数组Array2. 生成矩阵Matrix3. 数的乘法运算对 Array 和Matrix均有效, 计算后类型不变1. 生成数组Array >>> import numpy as np >>> a1 np.array([1, 2, 3, 4, 5]) >>> a1 array([1, 2, 3, 4, 5])2. 生成矩阵Matrix >>>…

windows环境下安装nltk

两步学windows环境下NLTK安装，毫不含糊！！！ 在百度搜索各种安装NLTK，但是都不成功，没办法，一咬牙，一跺脚，去谷歌搜索。还真实现了，原来这么简单。首先安装P…

Python 的 Numpy 数值计算

文章目录1. Numpy 介绍2. Numpy 数组2.1 数组属性2.2 创建数组2.3 生成随机数2.4 访问数组元素2.5 变换数组的形态3. Numpy 矩阵和通用函数3.1 矩阵属性3.2 创建矩阵3.3 ufunc 函数3.3.1 常用 ufunc 函数运算3.3.2 ufunc 函数的广播机制4. 利用 Numpy 进行统计分析4.1 读/写文件…

HSV过滤灰色水印

过滤颜色 RGB过滤红色代码参考https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/109998166 def remove_red_color(image):"""去除红色Otsu’s非常适合于图像灰度直方图具有双峰的情况，他会在双峰之间找到一个值作为阈值，对于非双…

Python数据分析与应用

Python数据分析与应用1.NumPy库1.N维的数组对象2.数组对象的重要属性3.NumPy数组运算4.数组的转置与轴对称5.NumPy通用函数6.数组统计运算7.线性代数模块2.Pandas库1.Series对象2.DataFrame对象3.Pandas读写文件常见的数据分析工具，也就是用到的第三方库有&#xff…

安全课复习（五）

一、python知识点总结人生苦短，我用python python是一种解释型，面向对象，动态数据类型的弱类型高级程序设计语言特点： 优点：1，语法简单 Python 不要求在每个语句的最后写分号，当然写上也没…

python中MFCC底层源码（python_speech_features中的mfcc）

虽然源码中有介绍，但是为了方便理解和使用。我加入自己的理解。顺便把里面的英语翻译下 # calculate filterbank features. Provides e.g. fbank and mfcc features for use in ASR applications # Author: James Lyons 2012 from __future__ import division impo…

线性代数矩阵转置乘法_转置矩阵的行列式| 使用Python的线性代数

线性代数矩阵转置乘法Prerequisite: 先决条件： Defining Matrix using Numpy 使用Numpy定义矩阵 Determinant of a Matrix 矩阵的行列式 Transpose Matrix 转置矩阵 Here, we will learn that the determinant of the transpose is equal to the matrix itself. Th…

统计学假设检验和建模

1.经典t检验让我们在两个不同的场合下对一个赛车对的表现进行衡量，在第一次比赛中，团队的成员的得分为[79,100,93,75,84,107,66,86,103,81,89,105,84,86,86,112,112,100,94]，在第二次比赛中，他们的得分为[92, 100, 76, 97, 72, …

matplotlib 齐次坐标系绘制 2D 闪烁斑点

绘制闪烁的斑点群，需要考虑几个群体属性：群体的生成位置 (xylim)，斑点数量 (n)，斑点的半径均值 (r)，斑点的寿命均值 (delta) 而对于每一个斑点，又需要考虑斑点个体属性：出生时间 (start)、出生位…

python numpy的sum函数

顾名思义，sum函数的作用就是用于求和，不过特殊的在于能对矩阵按行和列进行求和。 sum的参数比较多，我们仅对前面两个参数进行说明。 Help on function sum in module numpy.core.fromnumeric:sum(a, axisNone, dtypeNone, outNone, keepdim…

第六节容器(列表)

文章目录列表掌握知识点1.1 概述1.1.1 语法格式 1.2 列表的循环遍历1.2.1 for 循环遍历列表1.2.2 while 循环遍历列表 1.3 列表的常见操作1.3.1 列表增加元素1.3.2 列表删除元素1.3.3 列表查询元素 1.4 列表的排序1.5 列表的嵌套1.6 练习随机分班1.7 练习判断字符结尾1.8 扩…

总结下python的print()格式输出

print（）函数的格式化输出 print(1) 1 print(“Hello World”) Hello World a 1 b ‘runoob’ print(a,b) #默认是按照空格分割 1 runoob print(“aaa”“bbb”)，如果输入的是字符串，就没有分隔符 aaabbb print(“aaa”,“bbb…

numpy.clip

numpy.clip numpy.clip(a,min,max,outNone) 在（min，max）之外的数将变为min和max，比如（1，5），比1小的数将替换为1，比5大的数被替换为5 点这里 -----> 官方文档参数…

使用torch的自动微分实现自定义函数优化

前言目的是利用torch已经有的自动微分机制，进行参数迭代更新，就不用自己写代码算了。文章目录前言1. 待优化函数1.1 解释 2. 代码3. 结果 1. 待优化函数 y 10 ( x 1 x 2 − 5 ) 2 ( x 1 − x 2 ) 2 y10\times(x_1x_2-5)^2(x_1-x_2)^2 y10(x1x…

Numpy入门看这一篇就够了【史上入门最简单，开袋即食】

一边学习一边分享，好记性不如烂笔头目录一边学习一边分享，好记性不如烂笔头 NumPy问题思考： numpy是什么？ 为什么要学习numpy？ numpy是怎么组成的？特点是什么？ numpy的应用场景有哪些&a…

第五章函数和代码复用

文章目录第五章函数和代码复用5.1 函数的基本使用5.1.1 函数的定义5.1.2 函数的使用 5.2 函数的参数传递5.2.1 可选参数传递5.2.2 参数名称传递5.2.3 函数的返回值 5.3 变量的作用域5.3.1 局部变量5.3.2 全局变量 5.4 代码复用5.5 实例解析——软文的诗词风习题5一、选择题二…

numpy从已有数组创建数组

numpy从已有数组创建数组 numpy.asarray numpy.asarray(a, dtype None, order None)a 任意形式的输入参数，可以是，列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表，多维数组 dtype 数据类型，可选 order 可选，有…

python的统计函数库scipy.stats是一个很棒的统计包

描述：在Scipy的模块中，有一个统计的木块——States,其中函数有描述统计(describe)、峰度(kurtosis)、偏度(skew)、众数(mode)、n阶矩。分布：还有一些分布函数，正泰分布(norm)、对数正态分布(lognorm)、…… 计算：针…

关于列表的相加和append()函数应用

目录用将两个列表连接起来通过append()函数将两个列表相加数组之间使用append()会报错列表可以添加数组类型的数据用将两个列表连接起来代码如下： a[1,2,3] b[4,5,6] aab print(a) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]通过append()函数将两个列表相加 a[1,2,3] b[4,5,6] a.a…

python入门（11）面向对象：模块与包

1. 模块 1.1 什么是模块在 Python 中，模块是一个包含了函数、类和变量的文件。模块提供了一种组织代码的方式，使得代码更加可重用和可维护。你可以使用 Python 内置的模块，也可以创建自己的模块。 Python 模块的特点包括： 封装…

np.arange() 步长为小数，输出包括终点值

使用np.arange，终点值应该不被输出，但是如图所示： import numpy as np M np.arange(0.91, 0.93, 0.01) print(M)然后步长如果为其他； import numpy as np M np.arange(0.91, 0.99, 0.02) print(M)终点值0.99又没有被输出&…

chatgpt赋能python：Python求绝对值的三种方法

Python 求绝对值的三种方法 Python是一门面向对象、解释型、动态类型的高级编程语言，它被广泛应用于各种领域，特别是科学计算、数据分析、机器学习等领域。在Python中，求绝对值是一个常见的数学操作。本文将介绍Python求绝对值的三种方法&am…

python中向量和矩阵维度

np.arang(）是生成一个行向量，在python和R 中都默认是行向量的，因此求其shape其实第二维可以省略。

NumPy备忘单–数据科学Python

NumPy is the library that gives Python its ability to work with data at speed. Originally, launched in 1995 as ‘Numeric,’ NumPy is the foundation on which man importany Python data science libraries are built, including Pandas, SciPy and scikit-learn. Nu…

mongodb 储存numpy数组

最近进行人脸识别，要在mongodb储存人脸照片，是个numpy数组，普通的储存是不行的，要用到bson和pickle库： 首先，获得了一个编码了人脸信息的numpy数组 my_nparray，然后我要将其存入mongodb中&…

numpy.zeros()将字符串格式变为numpy.float64

y numpy.zeros(shape(1, 2)) print(y[0][0]) <class numpy.float64> y[0][0] 12 print(y[0][0])y[0][0] asasdf print(y[0][0]) #报错声明y numpy.zeros(shape(1, 2))时， 默认y中元素类型为float64，之后再将字符串放入时自动转换为float64

科学计算库—numpy随笔【五一创作】

文章目录 8.1、numpy8.1.1、为什么用 numpy？8.1.2、numpy 数据类型推理8.1.3、numpy 指定长度数组快速创建8.1.4、numpy 哪个是行、列？8.1.5、numpy 如何进行数据类型转换？8.1.6、numpy 有几种乘法？8.1.7、numpy 索引和切片操作8.…

python实战应用讲解-【numpy数组篇】常用函数（十）（附python示例代码）

目录 Python Numpy MaskedArray.ravel()函数 Python Numpy MaskedArray.reshape()函数 Python Numpy MaskedArray.resize()函数 Python Numpy MaskedArray.std()函数 Python Numpy MaskedArray.sum()函数 Python Numpy MaskedArray.swapaxes()函数 Python Numpy MaskedA…

【Python 笔记（二)——基本语句变量类型字符串序列列表与元组字典与集合】

基本语句在 Python 中，基本语句可以帮助我们完成一些基本的操作，如控制流程、定义函数等。以下是 Python 中的几种基本语句： if 语句 if 语句用于判断某个条件是否成立，如果条件成立则执行相应的代码块。 num 6 if num >…

科学计算库Numpy快速入门

目录 Numpy概述array数组数组结构数组类型数值运算排序操作数组形状操作数组生成函数四则运算随机模块文件读写 Numpy概述 NumPy 是 Python 中的一个开源数学库，提供了快速且便捷的数组处理功能，可以用来进行科学计算、数据分析、算法开发等多种任务。N…

numpy API test

文章目录 1. np.random.randint(low, highNone, sizeNone, dtypeint)2. np.rot903. np.flip(m,axisnone) 1. np.random.randint(low, highNone, sizeNone, dtypeint) 从[low,high) 随机抽取整数返回 import numpy as np # 从[0,4)抽取一个整数打印出来 print(np.random.randi…

上海亚商投顾：沪指放量上涨创年内新高中字头个股掀涨停潮

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪沪指今日高开高走，盘中一度涨近2%，站上3400点关口，深成指、创业板指走势较弱。…

快速安装pytorch

一、安装miniconda或anaconda miniconda比anaconda小，但包含了anaconda的一些功能，我装的是miniconda。（因为电脑内存实在是不够啦） 二、进入Anaconda Prompt 直接在开始栏所搜Anaconda Prompt就可以进入，或者键盘上…

paddle数据加载源码分析

刚整理完config配置文件，这里顺便把数据加载整理一下，方便以后查阅。 paddle数据加载源码分析源码分析参考资料源码分析 class MyIterable():def __init__(self):self.data [1, 2, 3, 4]def __iter__(self): # 返回一个迭代器return MyIterator(self.da…

2023.6.9小记——ARM的工作模式与状态

今天打算学一点就写一点，不然全部堆积到晚上压力太大了，有些东西写不完就要睡觉了💤 1. 什么是numpy？ 1.1 numpy简介是Python中的用于科学计算的库，提供高性能的多维数组对象和对应的操作函数，用于处理大…

numpy 调换维度

如x.shape [1,2,3] x np.transpose(x,(0,2,1)) 此时，x.shape [1,3,2]

Pandas中DataFrame和array相互转化（DataFrame数据直接水平合并）

Pandas中DataFrame和array相互转化（DataFrame数据合并，非concat） 最近在写一个案例处理数据的时候，总是遇到DataFrame和array相互转化的问题，特此记录下来！ 先说好本文章不是指DataFrame中的merge、join、…

chatgpt赋能python：Python中使用Numpy获取数组元素的方法

Python中使用Numpy获取数组元素的方法作为一种高级数据处理和科学计算库，numpy在python中被广泛使用。对于从事科研数据处理工作的工程师和研究人员来说，numpy已经成为必须要掌握的工具之一。本文将讨论如何在Python中使用Numpy获取数组元素。我们将…

python实战应用讲解-【numpy数组篇】实用小技巧（五）（附python示例代码）

目录查找两个NumPy数组的并集查找NumPy数组中的唯一行扁平化一个NumPy数组的列表使用NumPy在Python中扁平化一个矩阵从元素上获取NumPy数组值的幂查找两个NumPy数组的并集为了找到两个一维数组的联合，我们可以使用Python Numpy库的函数numpy.union1d()。它返回唯…

机器学习三剑客之Numpy

Numpy简单创建数组 import numpy as npa [1, 2, 3] b np.array(a) c np.array([[0, 1, 2, 10],[12, 13, 100, 101],[102, 110, 112, 113]], int) print(c) print(b)创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组…

python与数据分析

python与数据分析学过高等数学，线性代数，概率论，离散数学等等，那么问题来了，怎么用python与这些学科结合，进行应用呢？ 矩阵构造矩阵mat a1 np.mat([[1, 2]]) # [[1 2]] 注意有两个[ a2 …

pytorch的tensor与numpy数组共享值

网上的很多博客说tensor与numpy数组共享内存，这是错误的先给结论：tensor与numpy数组共享部分内存，说共享值更严谨，且有条件看代码： a torch.ones(2,2) b a.numpy() print(id(a)) print(id(b)) 输出： 30…

【numpy常用知识速查】

目录1. numpy数据类型2. numpy创建空数组3. numpy.arrange()和numpy.linspace()4. numpy的布尔索引5. 遍历多维数组的每一个元素(ndarray.flat)6. 扩展数组的维度numpy.expand_dims(array, axis)7. 删除数组中的一维的轴np.squeeze()8. 链接相同形状的数组np.concatenate()9. 堆…

python汇总数据：日线-周线

背景将浦发银行一年日线的收盘价汇总成周线数据。代码 """ 数据按周汇总 """ import numpy as np import datetime"""step1 :读取数据2017浦发银行.CSV：时间,收盘价(浦发银行),成交量(浦发银行)2017-01-03,12.38…

安装Python的Numpy和SciPy库

SciPy 安了一晚上，尝试了好几个方法，下了几个文件，屡屡报错；最后发现还是这个网站上下载的靠谱，下载完后，改后缀名为.exe， 双击就ok了，真是相见恨晚那！ Numpy 是去年装好…

python数据可视化玩转Matplotlib直方图、箱型图、密度图、正态分布、偏度和峰度

目录 1. 直方图、箱线图和密度图 1.1 直方图 1.2 箱线图 1.3 密度图 2. 正态分布 3. 偏度和峰度结论 1. 直方图、箱线图和密度图直方图、箱线图和密度图是数据分析中十分常用的图形。它们可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，从而更好地进行数据分析和处…

machine learning 知识回顾部分

numpy数组的创建使用numpy.array创建数组 numpy创建数组 np.zeros() 创建一个全零的数组使用dtype查看数据的类型 np.zeros(数据的大小，数据的类型) ----------------------- 10 ，dtypeint np.zeros((3,5))创建一个3，5的矩阵 np.ones()创…

【Python】np.expand_dims()理解及实践

1.概念：根据英文，可以简单理解为扩展数组的shape。 2.理解：shape如何改变？数组内如何改变？ import numpy as np a np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) print(a.shape)输出： (1,2,3) # 1维，2行&…

【Numpy学习】第一节 Numpy输入输出

【前言】学习了保存numpy数组、文本文件、控制输出格式等函数。 0. 知识点总结 1. 测试save import numpy as np a np.random.randint(0,10,30) print(a) np.save("./save_format.npy", a)由于npy是二进制文件，所以打开以后除了一些头部信息&#xff…

numpy快速入门教程1

数组概念 NumPy的主要对象就是同类型的多维数据。它是一张表，所有元素（通常是数字）。在NumPy中，维度称为轴，轴的数目为rank。 NumPy的数组的类称为ndarray，别名array。 numpy.array与Python标准库的…

[数据挖掘01] pandas数据对象功能大全

目录一、说明二、Series 容器三、属性轴四、数据转换五、索引、迭代六、二元运算符函数七、窗口函数、分组函数（ GroupBy & window ） 八、计算/描述性统计九、重建索引/选择/标签操作十、缺失数据处理十一、重定型、排序十二…

numpy包中的编码函数和解码函数numpy.char.encode() numpy.char.decode()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考500强证书考研】【Python-数据分析】 numpy包中的编码函数和解码函数 numpy.char.encode() numpy.char.decode() [太阳]选择题下列代码最后输出的结果是？ import numpy as np x np.array([I, Love, Python]) print(…

Numpy---ndarray的特点、效率

1. Numpy Numpy（Numerical Python）是一个开源的 Python 科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。 Numpy 支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用 Numpy 比直接使用 Python 要简洁的多。 Numpy 使用 ndarray 对…

【Python基础】Python数据容器（列表）

文章目录 Python数据容器1、数据容器入门2、数据容器：list（列表）列表的定义列表的下标索引小结： 列表的常用操作列表的查询功能（方法）(1)查找某元素的下标(2）修改特定位置（索引&…

python3中关于字典键值对转换及 numpy矩阵的拼接

Python3中字典的键值对dict.items()转换为实数 python3中字典的键值对dict.items()的返回值不再是list 无法从中取数（同dict.keys()） 网上说的直接list(dict.items())会报错： *** Error in argument: (count_car.items())因此需要写个小循…

python numpy 多维数据广播

广播规则：从最右侧开始广播。 Broadcasting — NumPy v1.25 Manual 截图下面给出一些样例： 三维矩阵广播 a np.array([[[0,0],[0,0]],[[0, 0],[0, 0]]])print(-*10, a, -*10) print(a.shape) print(a)b np.array([[[1]],[[2]]]) print(-*10, b, -*…

【Python】迭代器与生成器

文章目录基本概念迭代器迭代器的内置方法构造迭代器进阶版迭代器生成器生成器的内置方法构造生成器①-"元组生成式"比较列表生成式和生成器的耗时构造生成器②-"yield关键字"实操基本概念 itertion 就是迭代,一个接一个(one after another),是一个通用的…

$Lie group 专题：Lie 群$

Lie group 专题：Lie 群

Lie group 专题：Lie 群流形流形的定义一个m维流形是满足以下条件的集合M：存在可数多个称为坐标卡（图集）的子集合族.以及映到的连通开子集上的一对一映射，,称为局部坐标映射，满足以下条件坐标卡覆盖M…

Python numpy基础上

1、数组简介 NumPy时一个python库，主要用于高效地处理多维数组和矩阵计算。它是科学计算领域中使用最广泛地一个库。在NumPy中，数组是最核心地概念，用于存储和操作数据。NumPy数组是一种多维对象，可以存储相同类型的元素&#xf…

基于 matplotlib module 的物理示意图绘制

基于 matplotlib module 的物理示意图绘制 # 创建画布和子图 fig, ax plt.subplots()# 去除 x 轴和 y 轴的边框线 ax.spines[bottom].set_visible(False) ax.spines[top].set_visible(False) ax.spines[left].set_visible(False) ax.spines[right].set_visible(False)# 隐藏 …

numpy学习（二）矩阵乘法

numpy的5种乘法： ：矩阵中的数据连乘（np.prod） ：逐元素相乘（*） ：矩阵乘（dot） ：叉乘（np.cross） ：外乘&#xff…

两个点云相减，找到重复点和非重复点（c++ python 代码）

两个点云a, b相减，其实就是找到二个点云中的重复点和非重复点，去掉a中的重复点就是减去b之后的点云，用python很好实现，直接用numpy 的查找功能就行了， c++ 的麻烦一点，并且要求更高。下面是c++ 和 python 代码 # coding:utf-8 import open3d as o3d import numpy as np…

numpy常用函数

import numpy as np 1. 生成等差数列arrange a np.arrange(0, 100, 10) # 0为起始值，100为终止值，10为差值 a numpy.linspace(start, stop, num50, endpointTrue, retstepFalse, dtypeNone) # 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。 2 生成全0矩阵/向…

Python 数组翻转指定个数的元素-39

定义一个整型数组，并将指定个数的元素翻转到数组的尾部。例如：(ar[], d, n) 将长度为 n 的数组 arr 的前面 d 个元素翻转到数组尾部。以下演示了将数组的前面两个元素放到数组后面。原始数组: 翻转后： 实例 1 def leftRotate(arr, d,…

数据分析与展示Numpy库复习

表示、清洗、统计和展示数据 Numpy库入门 NumPy是一个开源的Python科学计算基础库，包含： • 一个强大的N维数组对象 ndarray • 广播功能函数 • 整合C/C/Fortran代码的工具 • 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 NumPy是SciPy、 Pandas等数据处…

机器学习的第一节基本概念的相关学习

目录 1.1 决策树的概念 1.2 KNN的概念 1.2.1KNN的基本原理 1.2.2 流程： 1.2.3 优缺点 1.3 深度学习 1.4 梯度下降损失函数 1.5 特征与特征选择特征选择的目的 1.6 python中dot函数总结一维数组的点积： 二维数组（矩阵）的乘法&am…

Python进行数据相关性分析实战

平时在做数据分析的时候，会要对特征进行相关性分析，分析某些特征之间是否存在相关性。本文将通过一个实例来对数据进行相关性分析与展示。一、数据集介绍本次分析的是企业合作研发模式效果分析，企业的合作研发大致分为企企合作、企学合作…

矩阵逆| 使用Python的线性代数

Prerequisites: 先决条件： Defining a Matrix 定义矩阵 Syntax: 句法： inv_M numpy.linalg.inv(M)Here, "M" is the matrix. 在此，“ M”是矩阵。 Python代码查找矩阵的逆 (Python code to find the inverse of a matrix) # Li…

python 二项分布模拟_Python | 二项式实验模拟

python 二项分布模拟A binomial experiment is described by the following characteristics: 二项式实验由以下特征描述： An experiment that involves repeated trials. 涉及重复试验的实验。 Each trial can only have two possible outcomes i.e. success or f…

Python选择排序：简单而高效的排序算法解析！

选择排序（Selection Sort）是一种简单但有效的排序算法。它的基本思想是每次从待排序的元素中选择最小（或最大）的元素，并将其放置在已排序序列的末尾。通过多次选择和交换操作，逐步将序列排序。本文将详细介…

python 示例_带有示例的Python列表index（）方法

python 示例列出index()方法 (List index() Method) index() method is used to get the index of the specified element, the method is called with this list and element can be supplied as an argument, it returns the index of the first occurrence of the element i…

摆动输入连杆夹持机构

1、运动与受力分析 import sympy as sy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a,a1,b,b1,c,c1,d2,d3,fi,F,L,e sy.symbols(a,a1,b,b1,c,c1,d2,d3,fi,F,L,e)A(-d2,0) D(0,d3) B(-d2a*cos(fi),a*sin(fi)) C(-c*cos(pu),d3c*sin(pu)) B(-d2a*cos(fipi),a*sin(fipi…

python 每n个切片_Python | 分离饼图中的每个切片

python 每n个切片A pie plot or a pie chart is a circular statistical graphic technique, in which a circle is divided into slices with respect to numerical proportion. In a pie chart, the arc length, central angle, and area of each slice, is proportional to …

kotlin 取整数_Kotlin程序连接两个整数数组

kotlin 取整数Given two integer arrays, we have to concatenate them. 给定两个整数数组，我们必须将它们连接起来。 Example: 例： Input:arr1 [10, 20, 30]arr2 [40, 50]Output:Concatenated array: [10, 20, 30, 40, 50]程序在Kotlin中连接两个整…

线性代数行矩阵的值_矩阵的最小值| 使用Python的线性代数

线性代数行矩阵的值Prerequisites: 先决条件： Defining a Matrix 定义矩阵 Here, we are implementing a Python program to find the minimum value from a matrix or vector using an inbuilt function in the numpy library. 在这里，我们正在实现一…

数据结构图形化_图形在数据结构中的表示

数据结构图形化What you will learn? 您将学到什么？ In this article we are going to study how graph is being represented? 在本文中，我们将研究图形如何表示 ？ Following is an undirected graph, 以下是无向图， We ca…

python里x.pow2_使用pow（x，a）打印矢量/矩阵元素的幂| 使用Python的线性代数

python里x.pow2Prerequisite: 先决条件： Defining a Vector 定义向量 Defining a Matrix 定义矩阵 Numpy is the library of function that helps to construct or manipulate matrices and vectors. The function pow(x, a) is a function used for generating a …

使用zmq在Python2与Python3之间进行图片传输

zmq安装 python3 使用命令 python3 -m pip install pyzmqpython2 在python2中，由于zmq最新版本不再支持python2，所以要指定版本 python2 -m pip install pyzmq17.1.3或者先下载下载地址再安装图像发布相关信息可以去zmq官网查看，这里直…

pandas与numpy的一些小问题

pandas与numpy的一些小问题： import pandas as pd import numpy as np # my_array np.array([1,2,3,4,5]) # print(my_array.shape) # print(my_array) #numpy#1 两种方法创建 print(1) s1 np.array([[1., 1., 1.],[1., 1., 1.]] ) my_2d np.ones((2,3)) print(…

numpy常用函数-随机数rand()、有序数arange()、增维与降维ravel()...

记录一些在机器学习过程中用到的库与函数。 import numpy as nprng np.random.RandomState(1) #生成随机数种子rng.rand(10) #生成10个0~1之间随机数 rng.rand(2,3) #生成2行3列的数组 5 * rng.rand(80,1) #生成二维 0~5之间随机数#给5 * rng.rand(80,1)按照第0维进行排序 X …

Python数据分析02：科学计算库Numpy

文章目录零、学习目标一、认识NumPy数组对象二、创建NumPy数组（一）采用array()函数创建数组（二）采用zeros()和ones()函数创建数组（三）采用empty()函数创建数组（四）采用arange()函数创建数组（五）注意事项三、ndarray对象的数据类型（一）查看数据类型1、查看数据类型…

np.save()打包多个np数组文件报错could not broadcast input array from shape（）into shape（）

a np.empty((4,3,3)) b np.empty(3) np.save(path,(a,b))可以将a和b打包成一个shape为（2，）的文件调用只需要a,b np.load(path)即可但是如果b的shape改为4，也就是跟a的shape【0】相同的时候就会弹出 could not broadcast i…

operands could not be broadcast together with shapes解决方案

矩阵相乘遇到：operands could not be broadcast together with shapes (163,5652) (5652,1) 先描述一下： train_x.T 是一个（163,5662） 的ndarrayLost 是一个（5662, 1）的ndarray 这里我大概明白哪里错了&a…

Pycharm 安装第三方库numpy，显示超时？

一、配置终端Terminal中的镜像源 1.更改pip源，在终端输入如下命令 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tshua.edu.cn/simple2.在终端使用pip install 安装第三方库例如: pip install numpy二、配置仓库镜像源 1.第一步: 2.第二步：输…

【OpenCV入门】第二部分——Numpy模块

写在前面： 这个部分是Numpy模块与OpenCV有关的部分。如果想了解Numpy库是什么，或者想要直接单独学习Numpy库，可以看看我以前写的这篇Numpy学习笔记。一些内容如数组类型、数组创建、数组运算和数组索引在链接文章里有，就不在这里赘…

python 构件二维数组_通过这四个构件块来升级您的javascript数组

python 构件二维数组Arrays in JavaScript are something special, as they leverage the prototype feature of JS and provide a handy way to run functions directly from a reference to an array instance.JavaScript中的数组很特别，因为它们利用了JS的原型功…

numpy中实现展平和拼接的函数

flatten实现对数组或矩阵的展平 flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数，即返回一个一维数组。 flatten只能适用于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表不适用！。 a.flatten()：a是个数组，a.flatt…

Numpy基础梳理

【python】reshape的使用

import numpy as np x np.array([1,2,3]) print(fx.shape{x.shape}) print(fx.reshape((1,-1)){x.reshape((1,-1))}) print(fx.reshape(3,){x.reshape(3,)}) print(fx.reshape(3,1)\n{x.reshape(3,1)}) print(fx[:,np.newaxis]\n{x[:,np.newaxis]})

Python中列表并不是首选，其他序列类型介绍：数组、内存视图、NumPy 、双向队列deque

数组array.array 比如我们要存放100万个浮点数的话，使用数组就会更高效一点，因为数组背后存储是不是float对象，而是数字对应的机器翻译，也就是字节表述。数组支持所有可变序列的操作，比如.pop .insert .extend。另外…

【100天精通Python】Day52：Python 数据分析_Numpy入门基础与数组操作

目录 1 NumPy 基础概述 1.1 NumPy的主要特点和功能 1.2 NumPy 安装和导入 2 Numpy 数组 2.1 创建NumPy数组 2.2 数组的形状和维度 2.3 数组的数据类型 2.4 访问和修改数组元素 3 数组操作 3.1 数组运算 3.2 数学函数 3.3 统计函数 4 数组形状操作 4.1 重塑数组形…

numpy.searchsorted 用法

numpy.searchsorted : vs [1, 3, 5, 7, 9]numpy.searchsorted(vs, 4)output:2 我们看到searchsorted 返回了2，注意vs必须是按序排列，如果是乱序的话可以如此调用： a numpy.searchsorted(vs, 4, sorter numpy.argsort(vs))

Python深浅拷贝

# 1.赋值: 会随着原列表一起变化 li [1, 2, 3]li2 li # 是赋值，跟深浅copy无关 print(li: , li) #li: [1, 2, 3] print(li2:, li2) #li2: [1, 2, 3]li.append(4) print(li: , li) #li: [1, 2, 3, 4] print(li2:, li2) #li2: [1, 2, 3, 4] # 2.浅拷贝&#x…

Numpy 对战 Pandas 之CSV文件读取效率

Numpy 对战 Pandas 之CSV文件读取效率1. Numpy.loadtxt()2. Pandas.read_csv()3. 总结4. 意外发现本文旨在分析Numpy读取CSV文件和Pandas读取CSV文件的对比。 1. Numpy.loadtxt() 官网教程-Numpy.loadtxt() 使用numpy中的loadtxt()方法可以很方便的读取文件，代码…

python 读文件，然后转化为矩阵

代码流程： 1. 从文件中读入数据。 2. 将数据转化成矩阵的形式。 3. 对于矩阵进行处理。具体的python代码如下： - 文件路径需要设置正确。 - 字符串处理。 - 字符串数组到整型数组的转化。（ nums [int(x) for x in nums ]&#xff0…

【数学建模相关】matplotlib画多个子图(散点图+ 拟合曲线线性，二次，指数求可决系数r^2)

文章目录例题例图代码展示例题乙醇偶合制备 C4 烯烃 C4 烯烃广泛应用于化工产品及医药的生产，乙醇是生产制备 C4 烯烃的原料。在制备过程中，催化剂组合（即：Co 负载量、Co/SiO2 和 HAP 装料比、乙醇浓度的组合）与…

Numpy基本介绍

NumPy（Numerical Python:happy:） 文章目录NumPy（Numerical Python:happy:）Numpy的介绍Numpy的优势NumPy的ndarray（n维数组对象）创建ndarrayndarray的运算切片和索引基本的索引ufunc(通用函数)利用数组进行数…

Regularization（吴恩达课程）

Regularization（吴恩达课程） # GRADED FUNCTION: compute_cost_with_regularizationdef compute_cost_with_regularization(A3, Y, parameters, lambd):"""Implement the cost function with L2 regularization. See formula (2) above.…

Windows下Python安装NumPy、Scipy、matplotlib模块

Windows下Python安装NumPy、Scipy、matplotlib模块一、NumPy、Scipy、matplotlib模块的说明1、NumPyNumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多&#…

python基础--元组相关

掌握5大金刚之tuple，和9字口诀：基建，增删改查操，切复 5大金刚包括: list tuple set dict str #基本概念：tuple是一个有序的，不可改的数据结构immutable l [5,4,3] t (5,4,3)优点：1. 速度快&a…

python的numpy库打乱数据集的实现

import numpy as npdata np.load(data.npy) # 数据集rng np.random.RandomState(2019)ind_shuf list(range(len(data)))rng.shuffle(ind_shuf)data data[ind_shuf] # 打乱数据集

将二进制bin文件转换为pcd文件或ply文件（matlab）

function bin2Pcd()clear;files dir("D:\***\data_object_velodyne\training\velodyne"); % 获取当前文件夹中的所有文件len length(files); % 文件数量name[];for ii1:len % 依次遍历所有的bin文件，将其转换为pcd格式if (strcmp(files(ii).name, .) 1…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十）：NumPy详解：2、数组操作（索引和切片、形状操作、转置操作、拼接操作）

目录一、前言二、实验环境三、NumPy 0、多维数组对象（ndarray） 1. 多维数组的属性 1、创建数组 2、数组操作 1. 索引和切片 a. 索引 b. 切片 2. 形状操作 a. 获取数组形状 b. 改变数组形状 c. 展平数组 3. 转置操作 a. 使用.T属性 b…

NumPy快速入门

Python 2.7 IPython 4.1.2 关于Numpy Numpy是Python的一个矩阵类型，提供大量矩阵处理函数，内部通过C实现。包含两种数据结构，数组array和矩阵matrix，其实就是array而已构建数组array 通过tuple构建array In[1]: from numpy i…

数据处理模块（numpy，panads）-案例

数据处理（panads与numpy）模块 #读取数据 import pandas as pd import numpy as np file_path open(地址) file_date pd.read_csv(file_path) file_date.head()##tail()#数据预处理 file_date.duplicated()#重复值检测 file_date file_date.drop_dupl…

上海亚商投顾：沪指放量大涨超1% 北向资金净买入近70亿元

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数昨日集体反弹，沪指高开高走涨超1%，上证50盘中涨超2%，北证50指数涨…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（二）：Python基本数据类型：3、字符串（索引、切片、运算、格式化）

目录一、前言二、实验环境三、Python基本数据类型 3. 字符串（Strings） 1. 初始化 2. 索引 3. 切片 4. 运算 a. 拼接运算 b. 复制运算 c. 子串判断 d. 取长度 5. 格式化 a. 使用位置参数 b. 使用关键字参数 c. 使用属性访问 f-string…

【python】np.unravel_index() 和 map()

1、用法：np.unravel_index(indices, dims) 返回：indices在维度为dims的数组中的索引值，按元组形式返回 >>print(np.unravel_index(2, (2,3)))(0, 2) 2、用法：map(function, iterable, ...) 返回：根据提供的函…

【python】np.random.uniform生成随机数、np.ones和 np.empty

1、用法：numpy.random.uniform(low,high,size) 返回：随机生成指定范围的浮点数，从一个均匀分布[low,high)中随机采样，定义域是左闭右开，包含low，不包含high，ndarray类型，其形状与si…

【python】np.rint() 和 np.ceil() 和 np.linspace()

1、用法：np.rint()是根据四舍五入取整 2、用法：np.ceil()是向上取整，与四舍五入无关 >>import numpy as np >>n np.array([-5.6, -4.2, -2.7, 2.7, 4.3, 5.5, 8.1]) >>print(np.ceil(n)) >>print(np.rint(n))[-5.…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿二）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（8）3D饼图（3D Pie Chart）

一、前言 Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1991年创建。它以简洁、易读的语法而闻名，并且具有强大的功能和广泛的应用领域。Python具有丰富的标准库和第三方库，可以用于开发各种类型的应用程序，包括Web开发、数据分…

torch as_strided函数详解

假设有一个矩阵X [123456789]\left[\begin{matrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{matrix}\right]⎣⎡147258369⎦⎤ 如果卷积核大小是2*2,stride为1,那么就需要把矩阵转换为如下4个小矩阵的新矩阵 [[1245][2356][4567][5678]]\…

上海亚商投顾：沪指录得4连阴 N盟固利盘中最高涨近37倍

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪沪指今日延续调整走势，科创50指数跌超1%，创业板指则较为抗跌。医药医疗股集体爆发&#xf…

Python使用图像处理库PIL（Python Imaging Library）和NumPy库来比较两副图像的相似度

目录 1、解释说明： 2、使用示例： 3、注意事项： 1、解释说明： 在Python中，我们可以使用图像处理库PIL（Python Imaging Library）和NumPy库来比较两副图像的相似度。常用的图像相似度计算方法有…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（一）：Python基本数据类型：1、数字（整数、浮点数）及相关运算；2、布尔值

目录一、前言二、实验环境三、Python基本数据类型 1. 数字 a. 整数（int） b. 浮点数（float） c. 运算运算符增强操作符代码整合 d. 运算中的类型转换 e. 运算函数abs、max、min、int、float 2. 布尔值&#xff08…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（三）：Python容器：1、列表List详解（初始化、索引、切片、更新、删除、常用函数、拆包、遍历）

目录一、前言二、实验环境三、Python容器（Containers） 0、容器介绍 1、列表（List） 1. 初始化 a. 创建空列表 b. 使用现有元素初始化列表 c. 使用列表生成式 d. 复制列表 2. 索引和切片 a. 索引 b. 负数索引 c. 切…

亚商投资顾问早餐FM/0825 8月24日起全面暂停进口日本水产品

01/亚商投资顾问早间导读中国证监会召开机构投资者座谈会，引导更多中长期资金入市海关总署：8月24日起全面暂停进口日本水产品财政部：加强财税支持政策落实，促进中小企业高质量发展 02/亚商投资顾问新闻早餐 // 热点聚焦 //…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十八）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（4）3D曲面图（3D Surface Plot）

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 2、3d绘图类型 0. 设置中文字体 1. 3D线框图（3D Line Plot） 2. 3D散点图（3D Scatter Plot） 3. 3D条形图（3D Bar Plot） 4. 3D曲面图…

个人记录：划分

原始数据展示每五个大图移动一次所有的大图名称的小图片。读取指定图片格式的图片名称，内置函数map执行,文件移动图片01-17[:27] 图片17-70要改27为25 import os import shutil # source dataset/sat_train/ source_path "/mnt/sdb1/fenghaixia/dsm/da…

绘制板块图层

绘制板块图层1 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import matplotlib import squarify color sns.color_palette()#无参数调用color_palette()返回默认的颜色集# 1、读取3张表 pd.options.mode.chained_assignment None#不允许输出…

【Numpy】不再迷茫！np.mean() axis参数通俗解释。

np.mean()注释截取 """ axis : None or int or tuple of ints, optionalAxis or axes along which the means are computed. The default is tocompute the mean of the flattened array... versionadded:: 1.7.0If this is a tuple of ints, a mean is perfor…

python 三维绘图

文章目录python三维绘图一、创建三维坐标轴对象Axes3D参考：python三维绘图一、创建三维坐标轴对象Axes3D 有两种方式： 目的都是生成具有三维格式的对象 Axes3D. 方式一利用参数 projection‘3d’ 来实现： #!/usr/bin/env python # enco…

numpy array数组数据增广造成的小问题

numpy array数组数据增广造成的小问题一举例说明1 有我们在进行不同数组相加时候，有时候会出现不同shape的数组相加，这个时候numpy 数组的数据增广机制会自动启用，但是有时候数据增广机制反而会阻碍我们达到我们的计算目标。一举例说…

cannot import name 'multiarray' 问题的解决

[ImportError: cannot import name ‘multiarray’ 问题的解决在安装numpy之后在终端进行import时发现居然出错，ImportError: cannot import name ‘multiarray’ 于是查询了多种博客，发现原来问题在于自己安装的python版本太多了，并未指定…

python将二维数组逆时针旋转45°

#二维数组逆时针旋转45 def rotate(array):if arrayNone:return 0lengthlen(array)#右上角输出ilength-1while i>0: #外层循环用于控制行数，如n*n矩阵右上角输出有n-1行row0coliwhile col<length:#内层循环用于输出元素，如n4时，依次输出…

python求数组的最长回文数子串(如[0,1,2,3,4,3,2,5,8]的最长回文数子串为[2, 3, 4, 3, 2])

#数组最长回文数子串 def huiwen(array):nlen(array)left,right[],[]if n%21: #数组长度为奇数midn//2 #中间数for i in range(1,(n1)//2): #从中点开始，分别向左和向右遍历if array[midi]array[mid-i]: #若对称则保留下来right.append(array[midi]) leftlist(reve…

numpy中flatten()和ravel()

在numpy包中，flatten()和ravel()函数都能将多维数组降为一维，区别在于numpy.flatten()返回是拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图,修改视图，原始矩阵也会受到影响，详见前面…

Python中的Numpy向量计算（R与Python系列第三篇）

目录一、什么是Numpy? 二、如何导入NumPy? 三、生成NumPy数组 3.1利用序列生成 3.2使用特定函数生成NumPy数组 （1）使用np.arange() （2）使用np.linspace() 四、NumPy数组的其他常用函数 （1）np.z…

Ubuntu14.04下python数据处理环境搭建

python作为一门容易入门的编程语言,越来越受到欢迎,而python在数据处理方面的能力月越来越强,今天就记录下自己搭建python数据处理环境的过程.便于后续查看. 本人使用的是ubunntu 14.04LTS系统,python版本是2.76版本你可以在你的命令行下输入$ python -V查看. 用python做数…

嵌入式设备应用开发（数据标定和调试）

【python手写算法】numpy实现简易神经网络和反向传播算法【1】

import numpy as npdef dense(A,W):Znp.matmul(A,W)#矩阵乘法return 1/(1np.exp(-Z))if __name__ __main__:leanring_rate100Anp.array([[200.0,17.0]])# Wnp.array([[1,-3,5],# [-2,4,-6]])# bnp.array([[-1,1,2]])W1 np.array([[0., -10, 4],[-1,3,2]])W2np.ar…

【材料整理】-- Python、Matlab中常用调试代码，持续更新！

文章目录 Python、Matlab中常用调试代码，持续更新！一、Python常用调试代码：二、Matlab常用调试代码： Python、Matlab中常用调试代码，持续更新！ 一、Python常用调试代码： 1、保存.mat文件 from…

【实例分割】YOLACT++：Better Real-time Instance Segmentation论文详解

论文下载：paper YOLACT论文详解：YOLACT 目录 1.可变形卷积 2.快速的mask重新计算网络结构 3.优化预测头 4.结果对比整理不易，欢迎一键三连！！！ 送你们一条美丽的--分割线-- 首先来看下YOLACT区别于Y…

文心一言：用Numpy计算均值和标准差

在Python中，你可以使用Numpy库来计算数据集的均值和标准差。以下是如何做到这一点的示例： import numpy as np# 假设我们有以下数据集 data np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# 计算均值 mean np.mean(data) print(f"均值是：{me…

上海亚商投顾：沪指小幅调整两市成交不足7000亿元

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指9月8日探底回升，午后一度拉升翻红，深成指、创业板指走势稍弱。北斗板块全线爆发&a…

python：pandas中dataframe的基本用法汇总

一. DataFrame的创建创建一个空的dataframe 1 dfpd.DataFrame(columns{“a”:"",“b”:"",“c”:""},index[0]) 　　out: 1 2 a c b 0 NaN NaN NaN 　用list的数据创建dataframe： 1 2 3 a [[‘2’, ‘1.2’, ‘4.2’], [‘0’,…

上海亚商投顾：沪指放量反弹医药、AI概念股集体走强

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数早间震荡反弹，午后集体拉升涨超1%，深成指一度涨超1.5%，随后涨幅略…

数据分析三剑客：Numpy、Pandas、Matplotlib（你想看的这里都有，超详细版本）

写在前面的话：一直以来，笔者都非常想尝试将所学的知识体系化从而搭建出一名数据分析师应该具备的知识框架与数据处理能力，三剑客将是这条路的起点，本文为笔者原创，耗费近一周左右的私人时间，原创不易，希望读者盆友们多多指正，时间有限，文中出现的错误也希望大家指正，…

numpy数组去掉冗余的维度-----squeeze()函数

代码： import numpy as npa [[[10, 2, 3]]] a np.array(a) a_sque np.squeeze(a)print(a) print(a_sque)输出： [[[10 2 3]]] [10 2 3]

pandas的内存使用

目录统计内存使用情况 info memory_usage 数据类型和内存的关系统计内存使用情况 info ataFram对象调用 info() 时会显示 DataFrame 的内存使用情况（包括索引）。例如，调用 info() 时会显示下面的 DataFrame 的内存使…

机器学习K-均值——nonzero(clusterAssment[冒号,0].A==cent

先准备测试数据，如下上面都是准备数据，下面才是一步步的告诉你怎么生成我们要的数据矩阵.A是把矩阵转换为数组numpy nonzero()返回哪些元素不是False或者0，第一个array描述行，第二个array描述列

python — numpy计算矩阵特征值，特征向量

文章目录python — numpy计算矩阵特征值，特征向量一、数学演算二、numpy实现转载请备注原文出处，谢谢：https://blog.csdn.net/pentiumCM/article/details/105652853 python — numpy计算矩阵特征值，特征向量一、数学演算示例&…

numpy中的转置Transpose和.T以及轴对换swapaxis

numpy中Transpose和.T以及swapaxis都能对ndarray在不同维度上进行转置，交换操作，下面分别介绍这三个函数的用法，相互对比以加深影响。 1.Transpose 这个函数如果括号内不带参数，和.T效果一样,见下面例子： import nu…

数据分析5

目录 numpy数组： 创建数组数据类型调整数据类型小数数组形状编辑数组计算 numpy读取数据： 数据转置 numpy数组取值： 取行取列取特定值 numpy数值的修改： 布尔索引三元运算符内置函数clip numpy数组&…

【python】Pandas（series、dataframe）

目录 Pandas （一）定义 （二）使用场景 （三）安装 （四）导入 Series---pandas （一）定义 （二）可存储数据类型 （三&#…

Python3数据科学包系列(二):数据分析实战

Python3中类的高级语法及实战 Python3(基础|高级)语法实战(|多线程|多进程|线程池|进程池技术)|多线程安全问题解决方案 Python3数据科学包系列(一):数据分析实战 Python3数据科学包系列(二):数据分析实战一：通过read_table函数读取数据创建(DataFrame)数据框 #…

大数据(三)：NumPy进阶应用详解

专栏介绍结合自身经验和内部资料总结的Python教程，每天3-5章，最短1个月就能全方位的完成Python的学习并进行实战开发，学完了定能成为大佬！加油吧！卷起来！全部文章请访问专栏：《Python全栈教程（0基础）》再推荐一下最近热更的：《大厂测试高频面试题详解》该专栏对…

06-Numpy基础-线性代数

线性代数（如矩阵乘法、矩阵分解、行列式以及其他方阵数学等）是任何数组库的重要组成部分。 NumPy提供了一个用于矩阵乘法的dot函数（既是一个数组方法也是numpy命名空间中的一个函数） x.dot(y)等价于np.dot(x, y) 符（…

@[Algorithm]1.K-meams++算法实现

一.理解什么是K-means算法资料： 对于K-means算法的理解，我觉得一篇博客写的很好： https://www.cnblogs.com/wang2825/articles/8696830.html 1.1 算法过程： （1）随机选取K个对象作为初始聚类中心&#x…

@[Numpy的学习]1.入门篇（部分函数理解）

一.学习资源来源 1.Numpy的快速入门教程：https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html#quickstart-tutorial 二.基础此文为本人学习numpy的入门文，一些简单的函数.sum，.min，都不展示了，展示的更多是本人…

python科研作图

1、气泡图气泡图是一种在xy轴上显示三个维度的数据的有效方式。在气泡图中，基本上，每个气泡代表一个数据点。横坐标和纵坐标的位置代表两个维度，气泡的大小则代表第三个维度。在这个例子中，我们用numpy库生成了一些随机数据&a…

Python】np.linspace用法介绍

np.linspace主要用来创建等差数列。 np.linspace参数： numpy.linspace(start, stop, num50, endpointTrue, retstepFalse, dtypeNone, axis0) Return evenly spaced numbers over a specified interval. (在start和stop之间返回均匀间隔的数据) Returns num evenly…

pkl文件与打开（使用numpy和pickle）

文章目录 1. 什么是pkl文件2. 如何打开？Reference 1. 什么是pkl文件 1）python中有一种存储方式，可以存储为.pkl文件。 2）该存储方式，可以将python项目过程中用到的一些暂时变量、或者需要提取、暂存的字符串、列表、…

上海亚商投顾：北证50指数大涨逾百只北交所个股涨超10%

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指11月24日震荡调整，深成指、创业板指盘中跌超1%。北证50指数大涨超6%，北交所个股持…

Python中，我们可以使用pandas和numpy库对Excel数据进行预处理，包括读取数据、数据清洗、异常值剔除等

文章目录一、什么是数据预处理二、对excel数据进行详细的数据预处理操作总结一、什么是数据预处理数据预处理是一种对数据进行清洗、整理、转换等操作的过程，旨在提高数据质量，使其适应模型的需求，从而改进数据挖掘或机器学习的结果。数…

python之pyQt5实例：PyQtGraph的应用

1、显示逻辑 "MainWindow": "这是主窗口，所有的其他组件都会被添加到这个窗口上。", "centralwidget": "这是主窗口的中心部件，它包含了其他的部件。","pushButton": "这是一个按钮&#xff0c…

[Machine learning][Part3] numpy 矢量矩阵操作的基础知识

很久不接触数学了，machine learning需要用到一些数学知识，这里在重温一下相关的数学基础知识矢量矢量是有序的数字数组。在表示法中，矢量用小写粗体字母表示。矢量的元素都是相同的类型。例如，矢量不包含字符和数字。数组中元…

第二证券：投资股票有哪些坑？如何避免？

出资股票有哪些坑？ 1、情绪化生意，追涨杀跌。许多出资者看到一只股票涨得很快，就想赶忙买入，怕失掉时机，或当自己持有的股票跌了就受不了只想卖出。这样的行为其实是十分不理性的，由于股票的价格是由商场供…

完美解决AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘typeDict‘

文章目录前言一、完美解决办法安装低版本1.21或者1.19.3都可以总结前言这个问题从表面看就是和numpy库相关，所以是小问题，经过来回调试安装numpy，发现是因为目前的版本太高，因此我们直接安装低版本numpy。也不用专门卸载目前的…

Python SimpleITK numpy ITK VTK 转换保存 SAVE 转 jpg

有时我们需要在 SimpleITK numpy vtk 数据之间相互转换,保存，转jpg图片等；#引入包import SimpleITK as sitk import numpy as np import cv2 import osimport vtkmodules.all as vtkfrom vtkmodules.util import * # numpy data to SimpleITK sitk imag sitk_image = sitk…

【Python 代码优化记录】遍历 + concatenate

0、背景【目的】：现有一个数据条数很大（约 25w）的 numpy array：allData。想根据字典 aDict 里的值选取出其中的某些数据（约 2w）条组成一个新的 numpy array：data. 原代码大概的逻辑如下&…

JavaScript中数字常用方法

数字常用方法 (1)返回0-1(不包含1)随机小数(random()) 格式：Math.random() var numparseInt(Math.random()*11) //拿到0-10中的随机整数包含0和10 var num1parseInt(50Math.random()*51) //测试50-100的整数包含50和100 获取x-y之间的整数方法 function number…

图片数据归一化normalize（python脚本）

调用opencv的normalize函数完成图片数据归一化到0-1的值，最后再乘以255. 版本：python3.6 import os import io import math import sys import cv2 import shutil import random import numpy as np from collections import namedtuple, OrderedDi…

1.3以 numpy 为例认识三方库及其使用_python量化实用版教程(初级)

以 numpy 为例认识三方库及其使用初学者：以下内容了解即可，后续章节会介绍编程基础。 Python 的三方库是指由第三方开发者编写的、用于完成特定任务的代码集合。这些库可以通过安装包管理器（如 pip 或 conda）来下载和安装…

python2.7的Numpy和Matplotlib即依赖库dateutil和pyparsing的安装

1.安装好python2.7； 2.下载安装setuptools，https://pypi.python.org/pypi/setuptools/#windows下载ez_setup.py这个文件，在cmd命令行执行：#python ez_setup.py； 然后到pip的官网：https://pypi.python.org…

【OpenCV入门】第六部分——腐蚀与膨胀

文章结构腐蚀膨胀开运算闭运算形态学方法梯度运算顶帽运算黑帽运算腐蚀腐蚀操作可以让图像沿着自己的边界向内收缩。OpenCV通过”核“来实现收缩计算。“核”在形态学中可以理解为”由n个像素组成的像素块“，像素块包含一个核心（通常在中央位置&…

Python3数据科学包系列(三):数据分析实战

Python3中类的高级语法及实战 Python3(基础|高级)语法实战(|多线程|多进程|线程池|进程池技术)|多线程安全问题解决方案 Python3数据科学包系列(一):数据分析实战 Python3数据科学包系列(二):数据分析实战一: 数据分析与挖掘认知升维我们知道在数据分析与数据挖掘中,数据…

第三章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第十三节 - Python 运算符—Python 中的运算符函数 - 套装2）

Python 中的运算符函数 - 套装1 本文将讨论更多功能。 1. setitem(ob, pos, val)：- 该函数用于在容器中的特定位置分配值。操作 – ob[pos] = val 2. delitem(ob, pos)：- 该函数用于删除容器中特定位置的值。操作 – del ob[pos] 3. getitem(ob, pos)&#x

第五章：最新版零基础学习 PYTHON 教程—Python 字符串操作指南（第二节 - Python 字符串—Python 字符串 len()的语法）

Python len() 函数返回字符串的长度。目录 Python len() 语法 Python len() 示例示例 1：带有元组和字符串的 Len() 函数

深度学习在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中实现所有损失函数

目录一、说明二、内容提示三、均方误差 (MSE) 损失 3.1 NumPy 中的实现 3.2 在 TensorFlow 中的实现 3.3 在 PyTorch 中的实现四、二元交叉熵损失 4.1 NumPy 中的实现 4.2 在 TensorFlow 中的实现

Python Numpy库的教程

Numpy是Python中用于科学计算的一个重要库。它提供了高性能的多维数组对象和用于处理数组的数学函数。本文将详细介绍Numpy库的使用方法和常见功能，并通过案例演示其实际应用。 1. 安装Numpy库要使用Numpy库，首先需要安装它。在终端或命令提示符中执…

Windows 操作系统下 Python 及其模块的管理

Python 是一款解释型语言，理论上一个.py文件可以当成一个稍微复杂一些的字符串指令集本文不涉及jupyter,VS,VScode,Pycharm 等集成开发环境，这不是我们这篇文章所关心的东西这篇文章面向的是Python 的初学者最近没有写太多长文章，多写几篇&…

Python数据攻略-Pandas和NumPy的基础函数方法

当我们谈到数据分析时，我们经常会遇到各种各样的数据处理任务。这些可能包括从复杂的数据集中提取信息，转换数据格式或进行数学计算。为了更高效地完成这些任务，可以使用专门设计的函数和方法能帮助我们。在本篇文章中将重点介绍Pandas库中的Series对象和Python中的NumPy库…

$初级数值计算理论总结$

初级数值计算理论总结

本文用于总结复习与研究生面试一问，小伙子会不会数值计算啊一答：会二问：哦，讲讲看二答：讲不出来三问：...... 数值求根二分法Jacobi 迭代法 Jacobi 迭代改进算法（事后加速法）&#…

python+feon有限元分析|feon安装

目录 1、查找 2、下载 3、解压 4、安装 Feon是湖北工业大学土木建筑与环境学院教师裴尧尧基于Python开发的一个开源免费的有限元计算框架。这是一个致力于有限元编程教学和有限元理论研究的框架，上手快，可扩展性强，代码开源。 1、查找 …

机器学习|深度学习|重磅推出---全网最全Numpy简明教程（一）

本教程面向初学者的Numpy简明教程，学好Numpy才能在深度学习、机器学习、AI等领域进军，如果感觉此文不错，欢迎和博主交流探讨文章目录 1、Numpy介绍2、创建ndarray数组2.1、np.array2.2、np.ones2.3、np.zeros2.4、np.full2.5、np.eye2.6、np…

python：将多个9波段影像tif文件转成numpy格式保存

作者：CSDN @ _养乐多_ 最近有粉丝问，如何将多个9波段的Aster影像tif文件转成numpy格式保存，然后输入网络进去训练。本文提供了两种思路和代码。结果如下图所示，文章目录一、简单方法（分两步）二、端到端方法（一步到位）一、简单方法（分两步）先将所有的多波段影像…

上海亚商投顾：沪指冲高回落医药、芯片股全天领涨

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指昨日小幅反弹，创业板指盘中涨超1.6%，午后涨幅有所收窄。医药医疗股全线走强&#…

亲测解决np.fromiter转换list的时候出现cannot create object arrays from iterator

这个问题是可能是由于numpy和scipy版本太低导致的。更新一下这两个就好。解决办法 pip install --upgrade numpy scipy从 numpy-1.22.3, scipy-1.8.1 到 numpy-1.26.0, scipy-1.11.3 测试代码 MYList [CSDN, Xiaohu Kuang] NPList np.fromiter(MYList , dtypelist)

pandas库中的to_numberic

将参数转换为数字类型。默认返回dtype为float64或int64， 具体取决于提供的数据。使用downcast参数获取其他dtype。参数描述 args 接受scalar, list, tuple, 1-d array, or Series类型 errors 有3种类型{‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}, 默认为‘raise’ d…

机器学习库：numpy

☁️主页 Nowl 🔥专栏《机器学习实战》《机器学习》 📑君子坐而论道，少年起而行之文章目录写在开头基本数据格式 array 数据定位 argmax 数据生成 random.rand random.randn random.randint 维度拓展 expand_dim 结语写在…

18. Python 数据处理之 Numpy

目录 1. 简介2. 安装和导入Numpy3. ndarray 对象4. 基本运算5. 索引、切片和迭代6. 条件和布尔数组7. 变换形状8. 操作数组 1. 简介数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化4个部分。 Numpy 是Python 进行科学计算，数据分析时…

Fortran 中的指针

Fortran 中的指针指针可以看作一种数据类型指针存储与之关联的数据的内存地址变量指针：指向变量数组指针：指向数组过程指针：指向函数或子程序指针状态未定义未关联 integer, pointer::p1>null() !或者 nullify(p1) 已关联指针操作指…

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.abs函数

大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。而大数据分析的基础是学好编程语言。本文和你一起来探索Python中的abs函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工…

热力学统计物理专业英语词汇

热力学统计物理专业英语词汇 work功entropy熵isobaric等压isothermal等温isochoric等容adiabatic绝热enthalpy焓free energy自由能surroundings外界gibbs energy吉布斯自由能heat capacity热容heat reservoir热源phasse相equilibrium平衡specific capacity比热expansivity膨胀系…

数据科学包之Numpy

numpy的基本属性 import numpy as np array np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) print(array) print(number of dim:,array.ndim)#查看是几维的 print(shpe:,array.shape)#查看期形状，是几行几列 print(size:,array.size)#查看大小创建array import numpy as np #默认是…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（九）：NumPy详解：1、创建数组的n种方式

目录一、前言二、实验环境三、NumPy 0. 多维数组对象（ndarray） a. 多维数组的属性 1. 创建数组 a. 使用numpy.array函数： b. 使用numpy.zeros函数 c. 使用numpy.ones函数 d. 使用numpy.arange函数 e. 使用numpy.linspace函数 …

NumPy的广播机制

NumPy的广播机制是一种用于处理不同形状的数组之间的运算的机制，使得它们可以在某些情况下进行运算而不需要显式地改变形状。广播的核心思想是将较小的数组自动扩展（broadcast）到较大数组的形状，以便它们具有相同的形状&#xff0…

提升数学效率：导航 Numpy 数组操作

推荐：使用 NSDT场景编辑器快速搭建3D应用场景什么是 Numpy？ Numpy、Scipy 和 Matplotlib 是数据科学项目中使用的 Python 库，它们提供类似 MATLAB 的功能。图片来自维基百科主要是，Numpy具有以下功能： 类型化多…

第二章：25+ Python 数据操作教程（第二十五节用 PYTHON 和 R 制作祝福圣诞节）持续更新

这篇文章献给所有 Python 和 R 编程爱好者...通过以下程序在同行中炫耀您的知识。作为一名数据科学专业人士，您希望自己的愿望在圣诞节前夕变得特别。如果您观察代码，您还可以学到 1-2 个技巧，您可以在以后的日常任务中使用这些技巧。方法 1：运行以下程序，看看我的意思 R…

28 Python的numpy模块

概述在上一节，我们介绍了Python的requests模块，包括：发送POST请求、发送GET请求、设置请求头、会话管理等内容。在这一节，我们将介绍Python的numpy模块。numpy模块是Python的一个非常重要的科学计算库，它提供了多维数…

matrix与array

两个同阶矩阵对应位置相乘。哈达玛积我个人感觉是两个同型的矩阵对应位置相乘。如果有matrix和array 按matrix规则执行点乘对应位置相乘matrix*np.multiplyarraynp.dot* 以上借鉴博主来自numpy array和matrix混用

cv2读取图像后用numpy做条件筛选——图像处理小错误记录

以灰度形式读取24位深的图像 import cv2 import numpyseg_map cv2.imread(osp.join(root, masks, file), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print(numpy.unique(seg_map)) #[0,100,150] print(type(seg_map[0,0])) #我想把不等于0的像素点都变成200 #错误 seg_map[numpy.where(seg_map)…

回顾点Pytorch基础知识

torch.Tensor有两部分数据：gradient和data 当numpy和Tensor互转时，numpy->Tensor没啥问题，Tensor->numpy时有两种方法： 第一种： T1.data.numpy或者T1.detach().numpy。即只转data数据，否则会报错&…

Numpy（一）简介与基本使用

Numpy（一）简介与基本使用一、Numpy简介 1.Numpy是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算 2.包含：N维数组对象ndarray、广播功能函数、整合C/C/Fortran代码工具、包含线性代数/傅里叶变换/随机数生成等功能 3.优点&…

Python3，这应该是，使用最广泛的6个内置函数，别说你还不知道。

6个使用最广泛的内置函数1、引言2、内置函数详解2.1 Lamdba 函数2.2 Map 函数2.2.1 数字转换2.2.2 字母大小写转换2.3 Filter 函数2.4 Reduce 函数2.5 Enumerate 函数2.6 Zip 函数3、总结1、引言小屌丝：鱼哥， 都说要想代码写的溜，Lamdba不能…

上海亚商投顾：沪指窄幅震荡微跌两市成交金额创年内新低

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指昨日窄幅震荡，创业板指盘中跌超1%，黄白二线有所分化。华为星闪概念股午后拉升&…

记一个JSON返回数据的bug

记一个JSON返回数据的bug:‘Object of type int64 is not JSON serializable’ 我在打包数组进行json数据返回时，有一个参数是numpy数组里计算出来的，类型为int64，直接进行json打包会报错提示(‘Object of type int64 is not JSON serializa…

文件批量管理：轻松复制备份并删除原文件

在日常生活和工作中，我们经常需要处理大量的文件。为了确保文件的安全性和完整性，您需要一种高效的文件批量管理方法。本文将向您介绍如何一一复制备份并删除原文件里的文件，让您的文件管理变得轻松便捷。首先，我们要进入文件批…

【Python】Numpy（学习笔记）

一、Numpy概述 1、Numpy Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。 Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器， Numpy num - numerical 数…

python 之矩阵相关操作

文章目录 1. **创建矩阵**：2. **矩阵加法**：3. **矩阵乘法**：4. **矩阵转置**：5. **元素级操作**：6. **汇总统计**：7. **逻辑操作**： 理解你的需求，我将为每个功能写一个单独的代码块…

Python入门【原生字符串、边界字符、search函数、re模块中其他常用的函数、贪婪模式和非贪婪模式、择一匹配（|）的使用、分组】(三十)

👏作者简介：大家好，我是爱敲代码的小王，CSDN博客博主,Python小白 📕系列专栏：python入门到实战、Python爬虫开发、Python办公自动化、Python数据分析、Python前后端开发 📧如果文章知识点有错误…

（第一天：）1.字典赋值默认值、字典解压赋值

字典的操作在编写程序时比较常见，下面的操作是字典快速赋值比较有用：快快学起来吧 1.字典赋值默认值 a ["a","b","c","d","e"] d dict.fromkeys(a, 0); print(d) #结果：{a: 0, b: 0, …

numpy矩阵画框框

在n>5(n是奇数)的nn数组中，用*画外方框和内接菱形。 (本笔记适合熟悉numpy的coder翻阅) 【学习的细节是欢悦的历程】 Python 官网：https://www.python.org/ Free：大咖免费“圣经”教程《 python 完全自学教程》，不仅仅是基础那…

python之Cp、Cpk、Pp、Ppk

目录 1、Cp、Cpk、Pp、Ppk 2、python计算 1、Cp、Cpk、Pp、Ppk Cp Process Capability Ratio 可被译为“过程能力指数” Cpk Process Capability K Ratio 可被译为“过程能力K指数” Pp Process Performance Ratio 可被译为“过程绩效指数” Ppk Process Performance K Ra…

Python Numpy.einsum

、见 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27739282

【python】numpy常用属性

文章目录 np.rangenp.quantilenp.digitizenp.randomrandseedpermutation np.uniquenp.zerosnp.sumnp.logtransposebool判断首先导入numpy import numpy as npnp.range np.range(start, end, step): 获取指定区间和步长的列表。 np.arange(0, 1, 0.1) # 区间: [0, 1), 步长…

python科研绘图：圆环图

圆环图是一种特殊的图形，它可以显示各个部分与整体之间的关系。圆环图由两个或多个大小不一的饼图叠加而成，中间被挖空，看起来像一个甜甜圈。因此，圆环图也被称为“甜甜圈”图。与饼图相比，圆环图的空间利用率更高&a…

上海亚商投顾：沪指低开低走抖音概念股逆势爆发

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指昨日震荡调整，深成指跌超1%，创业板指跌超1.8%。抖音概念股逆势爆发，佳…

【Numpy中的数组重塑与拼接操作】

1. reshape函数什么是reshape函数？ numpy.reshape()函数用于将数组重塑为不同的形状，而不改变其数据。这对于调整数组维度和形状非常有用。使用示例假设我们有一个一维数组： import numpy as nparr np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, …

第三章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第五节 - Python 运算符—Python 中的赋值运算符）

运算符用于对值和变量执行操作。这些是执行算术、逻辑、按位计算的特殊符号。运算符运算的值称为操作数。目录（1) 赋值：该运算符用于将表达式右侧的值赋给左侧操作数。 Python3

【python数据建模】Numpy库

数组创建 import numpy as np # np.array() 生成元素同类型的数组 a1np.array([1,2,3,4]) # 整型 a2np.array([1.0,2,3,4]) # 浮点型 a3np.array([1,2,3,4],dtypefloat) a4np.array([1,2,3,4]) # 字符串# np.astype() 数值类型转换 aa4.astype(int) print(a.dtype)# np.aran…

Python3操作文件系列(二):文件数据读写|二进制数据读写

Python3操作文件系列(一):判断文件|目录是否存在三种方式 Python3操作文件系列(二):文件数据读写|二进制数据读写 Python3数据文件读取与写入一: 文件数据|二进制数据读写 import os"""Python3的open(file,mode"文件的操作模式")利用该函数可以对…

基础学习--NumPy

我又来啦，抱歉啊，最近有点事情，opencv就先搁一搁吧，以后有空再补上吧，最近在做一个目标检测的工作，在看源码的时候发现了numpy的使用挺频繁的，之前一直没有系统的接触过，看源码的时候…

python之股票财务分析

#import akshare as ak import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt symbol1"资产负债表" symbol2"利润表" symbol3"现金流量表" #df1ak.stock_financial_report_sina(stock"601633",symbolsymbol1) #df2ak.stock_financial…

$双势阱模型$

双势阱模型

双势阱模型原子钟传统的原子钟利用氨分子由于隧道效应，上顶点的氮原子可以贯穿三个氢原子形成的势垒，到达下顶点对体系注入微波能量后，氮原子在上下定点之间振荡，体系的能量在两个稳定态之间交替变换，其振荡频率决…

在python中加载tensorflow-probability模块和numpy模块

目录操作步骤： 注意： 问题： 解决办法： 操作步骤： 在虚拟环境的文件夹中，找到Scripts文件夹，点击进去，找到地址栏，在地址栏中输入cmd，进入如下界面。输…

Numpy数值计算Numpy 进阶在线闯关_头歌实践教学平台

Numpy数值计算进阶第1关 Numpy 广播第2关 Numpy 高级索引第3关 Numpy 迭代数组第1关 Numpy 广播任务描述本关任务：给定两个不同形状的数组，求出他们的和。编程要求首先用 arange() 生成一个数组，然后用 reshape() 方法，将数…

【数学】 4、向量的内积、外积、模长

文章目录一、向量点乘（内积）1.1 几何意义1.2 点乘的代数定义，推导几何定义（用于求向量夹角）1.2.1 余弦定理 1.3 程序计算二、向量叉乘（外积）2.1 几何意义三、通俗理解内积和外积四、向量的模…

$表象变换与矩阵元$

表象变换与矩阵元

表象变换一维粒子哈密顿量表象中的矩阵元态的表象变换不难证明算符的表象变换坐标表象

使用pyvista显示有透明度信息的点云数据

open3d无法显示点云的透明度，于是，这回使用pyvista。这里面是一个函数，函数的输入是一个N*N*N的体素，numpy的array。 import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt from skimage.io import imread import py…

如何得到numpy当前的随机数种子

使用numpy内置的random.get_state()即可。测试代码使用np.random.get_state()[1][0]即可。实例 import numpy as npMyNames = [CSDN, Kuang, Xiao, Hu] IDs = [1, 2,

python求解优化问题的几个例子

目录 1、最优化问题 2、线性规划 3、无约束优化 3.1单变量 3.2多变量 1、最优化问题使用scipy库中的minimize函数来求解最优化问题。在这个例子中，我们定义了一个目标函数 objective，其形式为x1^2 x2^2；以及一个约束条件 constraint&…

上海亚商投顾：沪指冲高回落华为概念股持续活跃

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指昨日高开低走，创业板指冲高回落。华为产业链继续活跃，鸿蒙方向领涨，润…

使用递归图 recurrence plot 表征时间序列

在本文中，我将展示如何使用递归图 Recurrence Plots 来描述不同类型的时间序列。我们将查看具有500个数据点的各种模拟时间序列。我们可以通过可视化时间序列的递归图并将其与其他已知的不同时间序列的递归图进行比较，从而直观地表征时间序列。递归图 …

Python(Numpy)实现非极大值抑制

1.Numpy的几个骚操作 (1).np.maximum的使用 import numpy as np box [3,5,7,9] # A single box with a first coordinate of 3 boxes np.array([[1, 4], [5, 2], [2, 6]]) # An array of multiple boxes #把box把3拿出来和boxes的第一列，逐个比较，…

三、机器学习基础知识：Python常用机器学习库（Numpy第二部分）

文章目录 5、其他创建数组的方式5.1 空数组5.2 全零数组5.3 全一数组5.4 数列5.5 随机数组5.6 数组转换 6、索引、切片和迭代7、Numpy计算7.1 基本数组运算7.2 条件运算7.3 统计运算 8、Numpy存取文件前序内容： 三、机器学习基础知识：Python常用机器学习…

python读取.xls文件，绘制钻头外径磨损图

通过xlrd模块读取.xls文件，数据如下，总计162行16列： 读取与作图如下： from xlrd import open_workbook import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # 设置字体为微软雅黑，解决中文显示问题matplotlib.rc(&qu…

编码数据未来：Python数据科学的现代工具箱

数据处理和科学计算: Python中的利器前言在当今信息爆炸的时代，数据已成为决策和创新的驱动力。对于数据的处理和科学计算变得至关重要，尤其是在Python生态系统中，三个强大的库——numpy、scipy和pandas，为数据科学家和工程师…

python科研绘图：绘制X-bar图

目录 1.X-bar 图的基本概念 2.X-bar 图的绘制过程 3.X-bar 图的优势 4.X-bar 图的绘制 1.X-bar 图的基本概念 X-bar控制图是一种统计工具，用于监控和控制生产过程中的质量变量。它是过程能力分析和统计过程控制（SPC，Statistical Process…

Numpy知识点回顾与学习

Numpy知识点回顾与学习什么是Numpy？ Numpy使用Python进行科学计算的基础包。因为机器学习当中很多都会用到数组、线性代数等知识，经常需要和数组打交道，所以Numpy学习成为了科研之路上必须掌握的一门技能。Numpy包含以下的内容&#xff1a…

$闭眼检测实现$

闭眼检测实现

引言这段代码是一个实时眼睛状态监测程序，可以用于监测摄像头捕获的人脸图像中的眼睛状态，判断眼睛是否闭合。具体应用实现作用说明如下： 1. 实时监测眼睛状态通过摄像头捕获的实时视频流，检测人脸关键点并计算眼睛的 EAR&a…

selenium下载安装对应的chromedriver并执行

文章目录 selenium对应版本chrome驱动下载114以及之前的chrome版本119/120/121的chrome版本 chromedriver安装执行selenium代码 selenium Selenium是广泛使用的模拟浏览器运行的库，它是一个用于Web应用程序测试的工具。 Selenium测试直接运行在浏览器中&#xff0c…

【Python 零基础入门】 Numpy

【Python 零基础入门】第六课 Numpy 概述什么是 Numpy?Numpy 与 Python 数组的区别并发 vs 并行单线程 vs 多线程GILNumpy 在数据科学中的重要性 Numpy 安装Anaconda导包 ndarraynp.array 创建数组属性np.zeros 创建np.ones 创建数组的切片和索引基本索引切片操作数组运算常…

Python 之 numpy.unique函数的介绍以及使用

文章目录介绍语法：返回值：示例：补充[1] 介绍 np.unique 是 NumPy 库中的一个函数，用于从数组中获取唯一的值，并且可以返回这些唯一值的一些相关信息。以下是对 np.unique 函数的详细介绍： 语法&#xff…

python实现数值积分

目录 1、求解问题 2、求解原理 3、python实现 1、求解问题 2、求解原理高斯-勒让德数值积分是一种有效的数值积分方法，它结合了高斯点和勒让德函数来计算一维函数的积分。高斯-勒让德求积公式在给定的积分区间[a, b]上，通过选择一些特定的点&#…

AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘ndarray‘

AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘ndarray‘ 常见情况是 numpy与pandas版本不匹配卸载numpy重新安装即可 pip uninstall pandas pip uninstall numpy pip install pandas1.2.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install numpy1.19.2 -i…

fbprophet 安装流程

https://www.cnblogs.com/wddqy/p/17493054.html 第一步：先装好anaconda，过程不再赘述。第二步：用conda新建虚拟环境： conda create --name py38 python3.8然后激活新建的环境： conda activate py38第三步&#xf…

文件高效批量重命名，轻松重命名不同类型的文件名并隐藏编号

你是否曾经因为文件名混乱而感到困扰？你是否希望有一种方法可以快速、简单地管理你的文件名？如果你的答案是肯定的，那么我们的产品——文件重命名工具，将是你的完美解决方案！ 首先我们要进入文件批量改名高手主页面&a…

第二证券：燃料电池产业进入发展快车道多家公司披露布局进展

据悉，日前太原钢铁（集团）有限公司初次开发出超级超纯铁素体TFC22-X连接体材料并结束了批量供货，填补了国内空白。燃料电池电堆连接体材料是行业中最为要害的战略材料。研发团队打破了特别元素含量精确操控的要害技术瓶颈&#x…

numpy知识库：深入理解numpy.resize函数和数组的resize方法

前言 numpy中的resize函数顾名思义，可以用于调整数组的大小。但具体如何调整？数组形状变了，意味着数组中的元素个数发生了变化(增加或减少)，如何确定resize后的新数组中每个元素的数值呢？本次博文就来探讨并试图回答这…

上海亚商投顾：沪指震荡反弹华为汽车、卫星通信板块再度爆发

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一、市场情绪三大指数早盘低开低走，深成指、创业板指一度跌超1%，午后集体拉升翻红。华为汽车概念…

python爬虫教程：selenium常用API用法和浏览器控制

文章目录 selenium apiwebdriver常用APIwebelement常用API 控制浏览器 selenium api selenium新版本(4.8.2)很多函数，包括元素定位、很多API方法均发生变化，本文记录以selenium4.8.2为准。 webdriver常用API 方法描述get(String url)访问目标url地址&…

Numpy实践_时间日期和时间增量

文章目录 datetime64 基础datetime64 和 timedelta64 运算datetime64 的应用 datetime64 基础 1.从字符串创建 datetime64 类型时，默认情况下，numpy 会根据字符串自动选择对应的单位。 import numpy as npa np.datetime64(2020-03-01) print(a, a.dty…

【PyQt】QPixmap与numpy.array互转

这里给出QPixmap→numpy.ndarray的两条转换(一个是使用PIL.Image而另一个不用)， 以及numpy.ndarray→QPixmap两条转换(同样也是用不用PIL.Image的区别)。代码运行结果： from PyQt5.QtCore import QPoint,QRect,Qt from PyQt5.QtWidgets import QLabel …

numpy二维数组新增第一列值并删除最后一列

numpy二维数组新增第一列值并删除最后一列一、操作流程 1、先把第一列值取出来 2、使用random随机更新这一列的内容 3、使用切片删除最后一列 4、在数组第一列新增一列二、示例代码 import randomimport numpy as npdata = np.array([[1, 1, 1, 1, 1,

python绘制钻头外径磨损图

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np srcpathrC:\Users\user\Documents\F1-21\data0.125-1.8.txtdef openreadtxt(file_name):data []with open(file_name, r) as file:file_data file.readlines() # 读取所有行for row in file_data:tmp_list row.split()…

第一章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第一节 - 简介）

Python是一种广泛使用的通用高级编程语言。它由 Guido van Rossum 于 1991 年创建，并由 Python 软件基金会进一步开发。它的设计重点是代码的可读性，其语法允许程序员用更少的代码行表达他们的概念。 Python 是一种编程语言，可让您快速工作并更有效地集成系统。 Python 有…

上海亚商投顾：北证50指数持续大涨短剧概念股再爆发

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指昨日震荡调整，深成指跌超1.4%，创业板指跌超1.7%。北证50指数大涨超8%，…

第二章：25+ Python 数据操作教程（第二十六节利用 PYTHON Numpy 创建数组到数学和统计计算）持续更新

Numpy 是 Python 中最常用的模块之一，它用于各种任务，从创建数组到数学和统计计算。Numpy 还为 Python 编程带来了效率。在使用 numpy 时，您可能会遇到此错误，TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars它是经常出现的错误之一，有时解决它会成为一…

第二证券：煤炭板块震荡走高潞安环能、晋控煤业涨超5%

证券时报网讯，煤炭板块27日盘中发力走高，到发稿，潞安环能、晋控煤业涨超5%，平煤股份、山西焦煤涨逾3%，恒源煤电、开滦股份等上扬。职业方面，近期寒潮来袭，气温下降带动居民用电需求增加&#…

$统计物理学复习----热力学的基本规律$

统计物理学复习----热力学的基本规律

General Laws of thermodynamics 热力学系统常识单位制 1大气压强 101325 Pa 基本概念与专业英语状态参量 pressurevolumetemperature Extensive quantityIntensive quantityMechanicalVPThermal ST Helmholtz Free EnergyEnthalpyInternal EnergyGibbs Free Energy 准…

解线性方程组python实现迭代法（Jacobi迭代、Gauss-Seidel迭代、松弛迭代）

1. Jacobi迭代 Jacobi迭代法是一种用于求解线性方程组的迭代算法。它属于迭代法中的直接迭代法，通过不断迭代更新解向量来逼近线性方程组的解。 Jacobi迭代法的基本概念如下： 给定线性方程组的系数矩阵A和右侧常数向量b。将系数矩阵A进行对角分解&…

PIL、OpenCV、numpy处理图像格式的相互转化方式

PIL、OpenCV、numpy处理图像格式的相互转化方式 1、PIL 读取、显示、保存图片2、OpenCV 读取、显示、保存图片1、采用 matplotlib 显示以 OpenCV 读取的图片 3、numpy 和 Image 的相互转换1、Image 转换成 numpy2、numpy 转换成 Image 1、PIL 读取、显示、保存图片 from PIL i…

【终极版】刷完这100行Python，从新人变成大佬

文章目录基础入门菜鸟提升基础晋级高手之路内置包库奇技淫巧基础入门 1 python 即在命令行输入python，进入Python的开发环境。 2 x 12*3-4/56**2 加减乘除四则混合运算，可当作计算器使用，其中**表示乘方。 3 print(x) 输出x的值&#x…

【Anaconda】安装及使用

知识目录前言一、 Anaconda是什么二、为什么使用Anaconda三、安装步骤3.1 下载安装3.2 配置conda源结语前言大家好！我是向阳花花花花，本期给大家带来的是 Anaconda 安装及使用。每日金句分享：故事不长，也不难讲。』—— 「…

上海亚商投顾：沪指放量反弹两市超4500股飘红

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数昨日集体反弹，深成指、创业板指盘中涨超1%，黄白二线大幅分化，题材…

python3中的re库使用

目录 1 基础使用 1 基础使用 （一） 程序如下， #更多关于正则表达式的信息，可以参考Python官方文档：https://docs.python.org/3/library/re.html import reline "replace sdlink froms. sdlinkid 1526093896, …

numpy知识库：基于numpy绘制灰度直方图

前言对于灰度图像而言，灰度直方图可以统计灰度图像内各个灰度级出现的次数。灰度直方图的横坐标是灰度图像中各像素点的灰度级。灰度的数值范围为[0, 255]。因此，如果将图像分为256个灰度级，那么每个灰度级唯一对应一个灰度；如…

牛客网刷题-(7)

🌈write in front🌈 🧸大家好，我是Aileen🧸.希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流. 🆔本文由Aileen_0v0🧸 原创 CSDN首发🐒 如…

对于numpy.linalg和scipy.linalg（待完善）

这俩部分都是用于线性代数的计算，但是存在一些差别，下面是使用中出现的问题： 首先说明的是计算矩阵的伪逆的时候：np.linalg.pinv和scipy.linalg.pinv都是用于计算矩阵伪逆的，二者得到结果并不一致，只能说是…

阶段四：数据分析与机器学习(掌握NumPy和Pandas库，用于数据处理和分析)

Python的NumPy和Pandas库是数据处理和分析的重要工具。NumPy（Numerical Python）提供了高性能的数值计算工具，适用于大规模多维数组和矩阵的运算。Pandas则提供了强大的数据结构和数据分析工具，使得数据处理和分析变得更加便捷。以下是掌握NumPy和Pandas库的一些建议：熟悉…

【Openstack Train】十六、swift安装

OpenStack Swift是一个分布式对象存储系统，它可以为大规模的数据存储提供高可用性、可扩展性和数据安全性。Swift是OpenStack的一个核心组件，它允许用户将大量的数据存储在云上，并且可以随时访问、检索和管理这些数据。 Swift的设计目标是为了…

Numpy 实现C4.5决策树

C4.5 信息增益比实现决策树信息增益比 g R ( D , A ) g ( D , A ) H ( D ) g_{R}(D, A)\frac{g(D, A)}{H(D)} gR(D,A)H(D)g(D,A) 其中， g ( D , A ) g(D,A) g(D,A)是信息增益， H ( D ) H(D) H(D)是数据集 D D D的熵代码实现 import numpy as …

高效数组处理的Numpy入门总结

NumPy是Python中一个重要的数学库，它提供了高效的数组操作和数学函数，是数据科学、机器学习、科学计算等领域的重要工具。下面是一个简单的NumPy学习教程，介绍了NumPy的基本用法和常用函数。安装NumPy 在使用NumPy之前，需要先安…

Numpy: 扩充数组的维度

numpy.expand_dims是numpy库中的一个函数，用于在指定位置插入一个新的维度。具体来说，它可以用来扩展数组的维度，将原来的数组包装在新的维度中。该函数的语法如下： numpy.expand_dims(arr, axis)参数说明： arr&am…

$数学大联盟：math、fractions 和 numpy 三剑客$

数学大联盟：math、fractions 和 numpy 三剑客

深入 Python 数学生态圈：数学和常量处理一. 引言在计算机科学和数据科学领域，数学是一种强大的工具，而Python则以其灵活性和丰富的库而成为实现数学计算的理想选择。本文将深入探讨 Python 中数学和常量处理库，包括math、frac…

NumPy入门文档

当谈到Python中用于数值计算和数据处理的工具包时，NumPy（Numerical Python）是一个不可或缺的库。NumPy提供了强大的多维数组对象和一系列函数，使得在Python中执行高性能数学运算变得更加容易。本篇技术博客将总结NumPy的主要知识点…

估算总体标准差的极差均值估计法sigma = R/d2

总体标准差的估算值可以通过将平均极差除以合适的常数因子d2来计算。这个估算方法是用于估算总体标准差的一种常见方法，尤其在质量控制和过程监控中经常使用。总体标准差的估算值 (平均极差) / d2 其中： "总体标准差的估算值" 表示用极差…

Python 中的 Exception, Warning 与 Error

Exception：程序在运行时遇到了错误，导致程序无法正常执行下去。内置异常 ZeroDivisionErrorTypeError......自定义异常Error:程序在运行时出现了严重的问题，导致程序无法继续执行内存溢出栈溢出Warning:程序在运行时出现了一些不太严重的问…

Numpy(二) 元素与数组的操作

Numpy(二) 元素与数组的操作一、元素的索引访问 1.一维数组索引访问 ①Numpy一维数组索引访问与python内置序列类型索引访问一样，都使用中括号下标（[index]） ②正值索引/负值索引正值索引：0 1 2 3 4 5 a数组&#xff…

python中matrix()矩阵和array()数组（待完善）

参考：python矩阵中matrix()和array()函数区别-CSDN博客区别： 维度：ndarray可以是多维的，包括1D、2D、3D等，而matrix只能是2维的，也就是矩阵。数据类型：ndarray的数据类型可以不一致&#xf…

R/d2及S/C4估计总体标准差，比较其CPK及规格限概率的差异

R/d2 和 S/C4 是用于估计总体标准差的无偏估计方法，通常用于控制图中。这些估计方法的主要目的是通过样本数据来估计总体标准差，以便监测过程的稳定性和变异性，而不需要收集整个总体的数据。具体来说： R图中的 R/d2 和 S图中的…

Python: round函数

语法在Python中，round() 是一个内置函数，用于对浮点数进行四舍五入。基本语法如下： round(number, ndigits) 其中： number 是你要四舍五入的浮点数。ndigits（可选）决定了四舍五入到哪个位置&#xf…

方差分析实例

目录方差分析步骤相关概念基本思想随机误差系统误差组内方差组间方差方差的比较方差分析的前提 1.每个总体都应服从正态分布 2.各个总体的方差必须相同 3.观察值是独立的原假设成立备择假设成立单因素方差分析提出假设检验的统计量水平的均值…

【手撕算法系列】k-means

k-means k-means算法介绍 k-means算法介绍 K-means算法是一种用于聚类的迭代算法，它将数据集划分为K个簇，其中每个数据点属于与其最近的簇的中心。这个算法的目标是最小化簇内的平方和误差（簇内数据点与簇中心的距离的平方和）。 …

Note—— OSError np.degress() scipy.signal.argrelextrema

OSError Flask项目 python filename.py 报错地址已被使用搜索相关问题后发现是因为，你曾启动过相同或者类似的服务占用了这个端口（一般来讲，在Mac上直接用Python启动的话，会导致退出不完整，你不能通过点击GUI的“退…

Python实现EasyOCR对图片的自动识别，并提取目标数据

前言本文是该专栏的第36篇，后面会持续分享python的各种干货知识，值得关注。众所周知，在处理图片识别的时候，都会选择使用OCR来解决。而python作为一门编程语言，它有着多种解决图片识别的OCR。而笔者在本文中，将要介绍的是一种非常简单的OCR识别方法——EasyOCR。可以自…

Python实现马赛克图片处理

文章目录读取图片代码1、导入使用包2、读取图片操作图片1、上下翻转2、左右翻转3、颜色颠倒4、降低图片精度5、打马赛克说明： 在python中，图片可以看成一个三维的矩阵，第一维控制着垂直方向，第二维控制着水平方向，第…

numpy数组04-数组的轴和读取数据

一、数组的轴在numpy中数组的轴可以理解为方向，使用0，1，2...数字表示。对于一个一维数组，只有一个0轴，对于2维数组（如shape（2，2）），有0轴和1轴…

上海亚商投顾：创业板指低开低走煤炭等周期股逆势走强

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指昨日弱势震荡，创业板指低开低走，尾盘跌超1.8%，北证50指数则拉升涨超2%…

NumPy 高级教程——结构化数组

Python NumPy 高级教程：结构化数组在 NumPy 中，结构化数组允许我们创建具有复杂数据类型的数组，类似于表格或数据库中的行。这对于处理异质数据集非常有用。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的结构化数组，并通过…

为什么Open3D可视化TensorFlow张量速度超慢

问题描述在使用Open3D可视化TensorFlow张量表示的点云时速度超慢原因分析可能是因为Open3D没有针对tf.Tensor做优化，也可能是tf.Tensor本身没有对张量的操作做优化，所以可能如果要在CPU中计算，numpy可能性能更好。解决方案 open3d.u…

【python】list的append和extend vs numpy的append方法

1.list的extend和append方法在Python中，list 类型有两个常用的方法，即 extend 和 append，它们用于向列表中添加元素，但有一些重要的区别。 append 方法: append 方法用于将一个元素添加到列表的末尾。如果你向列表追加一个序列&…

使用Python的学生信息管理系统

import re # 导入正则表达式模块 import os # 导入操作系统模块filename "students.txt" # 定义保存学生信息的文件名def menu():# 输出菜单print(╔————————————————学生信息管理系统—————————————————╗│ …

上海亚商投顾：沪指探底回升大金融板块午后走强

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪指昨日探底回升，深成指、创业板指午后跌超1%，尾盘集体拉升翻红，北证50指数涨…

【问题记录】AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘bool‘

服务器上运行代码报错： /opt/conda/envs/clrnet/lib/python3.8/site-packages/imgaug-0.4.0-py3.8.egg/imgaug/augmenters/meta.py:3368: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. augmenter_active np.zeros((n…

【数学建模】数据处理与可视化

文章目录数值计算工具NumPy数组的创建、属性和操作数组的运算、通用函数和广播运算Numpy.random模块的随机数生成文本文件和二进制文件存取文件操作文件基本操作文件管理方法数据处理工具PandasSeries和DataFrame外部文件存取 Matplotlib可视化基础用法可视化应用可视化综合…

深度学习中Numpy的一些注意点（多维数组；数据类型转换、数组扁平化、np.where()、np.argmax()、图像拼接、生成同shape的图片）

文章目录 1多维数组压缩维度扩充维度 2numpy类型转换深度学习常见的float32类型。 3数组扁平化4np.where()的用法5np.argmax()6图像拼接7生成同shape的图片，指定数据类型 1多维数组 a.shape(3,2);既数组h3，w2 a.shape(2,3,2);这里第一个2表示axis0维度上…

【易混区分】 tensor张量 Numpy张量的各种矩阵乘法、点积的函数对比 (dot, multiply,*,@matmul)

文章目录 1 矩阵运算基本概念1.1 点积1.2 矩阵乘法 2 dot()3 multiply（） 和 *4 matmul和 1 矩阵运算基本概念 1.1 点积又称为数量积、标量积（scalar product）或者内积（inner product） 它是指实数域中的…

机器学习 | 如何使用 Seaborn 提升数据分析效率

Seaborn和Matplotlib都是Python可视化库，它们都可以用于创建各种类型的图表。但是，Seaborn 和Matplotlib在概念和设计上有一些不同。 Matplotlib虽然已经是比较优秀的绘图库了，但是它有个今人头疼的问题，那就是API使用过于复杂&am…

【数据分析】numpy基础第二天

文章目录前言数组的形状变换reshape的基本介绍使用reshapereshape([10, 1])运行结果reshape自动判断形状reshape([-1, 1])运行结果合并数组使用vstack和hstackvstack和hstack的运行结果使用concatenateconcatenate运行结果分割数组array_split运行结果数组的条件筛选条件筛…

numpy实现神经网络

numpy实现神经网络首先讲述的是神经网络的参数初始化与训练步骤随机初始化任何优化算法都需要一些初始的参数。到目前为止我们都是初始所有参数为0，这样的初始方法对于逻辑回归来说是可行的，但是对于神经网络来说是不可行的。如果我们令所有的初始…

政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（二）{两篇文章讲清楚}

这一篇与上一篇是兄弟篇，意在通过两篇文章讲清楚深度学习中神经网络的数学基础，第一次看到这篇文章的小伙伴可以从上一篇文章看起（包括搭建环境等等都在上一篇），上一篇链接如下： 政安晨：示例演…

OpenCV-35 查找轮廓

一、什么是图像轮廓图像轮廓是具有相同颜色或灰度的连续点的曲线，轮廓在形状分析和物体的检测识别中很有用。用于图形分析物体的识别和检测注意点： 为了检测的准确性，需要先对图像进行二值化或Canny操作。画轮廓时会修改输入的图像&a…

Educational Codeforces Round 135 (Rated for Div. 2)C. Digital Logarithm（思维）

文章目录题目链接题意题解代码题目链接 C. Digital Logarithm 题意给两个长度位 n n n的数组 a a a、 b b b，一个操作 f f f 定义操作 f f f为， a [ i ] f ( a [ i ] ) a [ i ] a[i]f(a[i])a[i] a[i]f(a[i])a[i]的位数求最少多少次操作可以使 …

深度学习——第4.1章深度学习的数学基础

第4章深度学习的数学基础目录 4.1 向量 4.2 求和符号 4.3 累乘符号 4.4 导数 4.5 偏导数 4.6 矩阵 4.7 指数函数和对数函数注意：4.6和4.7位于4.2章第4章深度学习的数学基础本章总结一下机器学习所需的数学知识，同时介绍如何在Python中使用…

数据分析-numpy

numpy numpy numpy简介优点下载ndarray的属性输出数据类型routines 函数ndarray对象的读写操作ndarray的级联和切分级联切分 ndarray的基本运算广播机制（Broadcast）ndarry的聚合操作数组元素的操作numpy 数学函数numpy 查找和排序写在最后面简介 nump…

【Python OpenCV】OpenCV介绍

文章目录前言一、OpenCV简介二、基本功能三、实际应用场景四、Python安装OpenCV总结前言 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和图像处理库，它提供了丰富的工具和函数，用于处理图像和视频。由于…

上海亚商投顾：沪指震荡反弹汽车产业链多股涨停

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪指数早间高开后震荡回落，三大股指最终均小幅上涨。汽车产业链持续活跃，华为汽车方向领…

numpy数据库

numpy中的数组 0、导包 import numpy as np 1、创建数组 >>> # 创建数组，得到darray类型 >>> t1 np.array([1, 2, 3]) >>> t2 np.array(range(8)) >>> t3 np.arange(1, 9, 2) 2、数组为 numpy.ndarray 类型 >>…

numpy np.where 使用方法

np.where是NumPy库中的一个函数，用于返回满足指定条件的元素的索引。其用法如下：参数： condition：当只有条件时，返回满足条件元素的索引。返回值： 返回一个元组，其中包含满足条件的元素的索引。…

csv、pandas、numpy写文件的区别

写入文件： import csv # 写入数据到 CSV 文件 with open(data_csv.csv, w, newline) as csvfile:writer csv.writer(csvfile)writer.writerow([1, 2, 3, 4])1,2,3,4 import pandas as pd # 写入数据到 Pandas DataFrame data_pd pd.DataFrame({col: [1, 2, 3, 4]…

ROC曲线和PR曲线模板

import numpy as np # 导入NumPy库，用于科学计算 from sklearn.metrics import roc_curve, auc, precision_recall_curve # 从sklearn.metrics库导入roc_curve、auc和precision_recall_curve函数 import matplotlib.pyplot as plt # 导入matplotlib库中的pyplot模…

numpy argsort使用

对于一个无序列表 lst [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]使用numpy的argsort函数进行升序排序，得到排序后的索引 sorted_indices np.argsort(lst) # 排序后的列表 [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9] # 返回：array([1, 3, 6, 0, 2, 4, 5]) # 分别对应： # 原列表中…

【测试开发】第五节.测试——自动化测试（Selenium工具）

作者简介：大家好，我是未央； 博客首页：未央.303 系列专栏：Java测试开发每日一句：人的一生，可以有所作为的时机只有一次，那就是现在！！！ 前言一、…

深度学习——第3章 Python程序设计语言（3.6 numpy库）

3.6 numpy库目录 1. 数据的维度 2. numpy基础知识 3. ndarray数组的创建 4. ndarray数组的操作 5. numpy广播机制 6. numpy的运算及函数库 7.numpy文件存取 1. 数据的维度一个数据表达一个含义，而一组数据表达一个或多个含义。维度：是一组数据…

MATLAB - 评估拟合优度、评价拟合效果

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、如何评估拟合优度二、拟合优度统计2.1 SSE - 误差引起的平方和2.2 R 平方2.3 自由度调整 R 平方2.4 均方根误差三、MATLAB - 评估曲线拟合度3.1 加载数据并拟合多项式曲线3.2 绘制拟合方程、数据、残差和预测范围图3.3 评估指定点3…

数据分析NumPy

数据分析NumPy NumPy简介第一个NumPy应用NumPy APINumPy数组对象NumPy数组的维度和形状NumPy数组的数据类型NumPy创建数组NumPy访问数组元素NumPy数组操作NumPy数组广播（Broadcasting）NumPy数组方法和函数NumPy数组文件IONumPy数组的组合NumPy分割数组N…

朴素贝叶斯 Numpy实现高斯朴素贝叶斯

Numpy实现朴素贝叶斯朴素贝叶斯 y arg ⁡ max ⁡ c k P ( Y c k ) ∏ j 1 n P ( X j x ( j ) Y c k ) y\arg \max _{c_{k}} P\left(Yc_{k}\right) \prod_{j1}^{n} P\left(X_{j}x^{(j)} Yc_{k}\right) yargckmaxP(Yck)j1∏nP(Xjx(j)Yck) 后验概率最大等价于…

【数据处理】NumPy数组的合并操作，如何将numpy数组进行合并？

，NumPy中的合并操作是指将两个或多个数组合并成一个数组的操作。这种操作可以通过不同的函数来实现。一、横向合并（水平合并） 横向合并是指将两个具有相同行数的数组按列方向合并成一个数组的操作。在NumPy中，可以使用hstack()…

关于Pytorch和Numpy中的稀疏矩阵sparse的知识点

Pytorch和Numpy中的稀疏矩阵sparse 0 稀疏矩阵类别0.1 coo_matrix0.2 dok_matrix0.3 csr_matrix0.4 csc_matrix0.5 bsr_matrix0.6 bsc_matrix0.7 lil_matrix0.8 dia_matrix 1 pytorch中的稀疏矩阵1.1 to_sparse()1.2 to_sparse_csr()1.3 sparse_coo_tensor()1.4 sparse_csr_ten…

w3school学习笔记3(NumPy)

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、NumPy简介二、NumPy入门三、NumPy创建四、NumPy数组索引五、NumPy数组裁切六、NumPy数据类型七、NumPy副本/视图八、NumPy数据形状九、NumPy数组重塑十、NumPy数组迭代总结前言一、NumPy简介 1、什么是Numpy？ NumPy是…

数据挖掘目标（客户价值分析）

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as snsIn [2]: datapd.read_csv(r../教师文件/air_data.csv)In [3]: data.head()Out[3]: Start_timeEnd_timeFareCityAgeFlight_countAvg_discountFlight_mileage02011/08/182014/0…

python数据分析numpy基础之where三元表达式的矢量化

1 python数据分析numpy基础之where三元表达式的矢量化 python的numpy库的where()函数返回满足条件的索引值，或者返回满足条件和不满足条件的元素值。用法 numpy.where(condition, [x, y], /)描述如果x和y没传，则返回满足条件condition的索引值组成…

第七章绘制3D图表和统计地图

7.1 使用mplot3d绘制3D图表 7.1.1 mplot3d概述 mplot3d是matplotlib中专门绘制3D图表的工具包，它主要包含一个继承自Axes的子类Axes3D，使用Axes3D类可以构建一个三维坐标系的绘图区域。matplotlib可以通过两种方式创建Axes3D类的对象：一种方式是Axes3D()方法，另一种方式是…

对相机位姿导出 Tum 格式的位姿

需求：针对 [N,4,4] 格式的 poses np.darray 导出其 Tum 格式的位姿。时间戳根据 N 的值，线性得到。 import numpy as np import os import torch from scipy.spatial.transform import Rotationdef rotation_matrix_to_tum_format(rotation_matrix):r…

上海亚商投顾：沪指冲高回落游戏股午后集体重挫

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数12月22日冲高回落，黄白二线分化严重。游戏股午后大跌，盛天网络、游族网络、巨…

Python 二维矩阵加一个变量运算该如何避免 for 循环

Python 二维矩阵加一个变量运算该如何避免 for 循环引言正文方法1------使用 for 循环方法2------不使用 for 循环引言今天写代码的时候遇到了一个问题，比如我们需要做一个二维矩阵运算，其中一个矩阵是 2x2 的，另一个是 2x1 的。在这个二维矩阵中，其中各个参数会随着一个…

Python----matplotlib库

目录 plt库的字体： plt的操作绘图函数： plt.figure(figsizeNone, facecolorNone): plt.subplot(nrows, ncols, plot_number)： plt.axes(rect)： plt.subplots_adjust(): plt的读取和显示相关函数： plt库的基础图…

1. A. Did We Get Everything Covered?(构造、思维)

1. A. Did We Get Everything Covered?(构造、思维) 题目链接 A. Did We Get Everything Covered? 题意给 n ， k n，k n，k以及长度为 m m m的一个小写的字符串。字符串的子序列是否包含用前 k k k个小写字母构成的长度为n的字符串的所有情…

las数据转pcd数据

las数据转pcd数据一、算法原理1.介绍las2.主要函数二、代码三、结果展示3.1 las数据3.2 las转换为pcd 四、相关数据链接一、算法原理 1.介绍las LAS文件按每条扫描线排列方式存放数据,包括激光点的三维坐标、多次回波信息、强度信息、扫描角度、分类信息、飞行航带信息、飞…

逻辑回归使用Numpy实现逻辑回归

使用Numpy实现逻辑回归 sigmoid 函数 g ( z ) 1 ( 1 e − z ) g(z)\frac{1}{(1e^{−z} )} g(z)(1e−z)1 # sigmoid 函数 def sigmod(z):return 1/(1np.exp(-z))线性计算与梯度下降 J ( θ ) − 1 m [ ∑ i 1 m y ( i ) l o g ⁡ ( h θ ( x ( i ) ) ) ( 1 − y ( i ) …

PIL、cv2读取类型以及转换，PIL、numpy、tensor格式以及cuda、cpu的格式转换

一、PIL，cv2读取数据图片以及之间的转换 cv2PIL读取acv2.imread()aImage.open()读取类型数组类型PIL类型读取尺寸排列（H,W,C）（W,H,C）显示图片cv2.imshow(“a”, a)cv2.waitKey (0)a.show()相互之间转换显示Image.from…

sort和sorted的区别、numpy和pandas、fastapi的原理、sso的单点登录、MySQL的日志、(缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透)

1 sort和sorted的区别 sort 和 sorted 是 Python 中用于对可迭代对象进行排序的两个方法，主要的区别在于它们的使用方式和影响： 1. **sort 方法：**- sort 是列表对象的方法，作用在原列表上进行排序，不会返回一个新的列…

open3d 拉格朗算子法拟合平面方程

oepn3d 拉格朗算子法拟合平面方程一、算法原理1.算法步骤二、代码三、结果1.原点云数据2.将点云拉格朗日乘子法拟合平面投影在该平面四、相关数据一、算法原理 1.算法步骤对k一近邻点拟合平面，最小二乘法（平面过重心），拟定…

Numpy 实现基尼指数算法的决策树

基尼系数实现决策树基尼指数 Gini ⁡ ( D ) 1 − ∑ k 1 K ( ∣ C k ∣ ∣ D ∣ ) 2 \operatorname{Gini}(D)1-\sum_{k1}^{K}\left(\frac{\left|C_{k}\right|}{|D|}\right)^{2} Gini(D)1−k1∑K(∣D∣∣Ck∣)2 特征 A A A条件下集合 D D D的基尼指数： Gi…

【DEBUG】AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘object‘

error File “numpy/init.py”, line 305, in getattr AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘object’. np.object was a deprecated alias for the builtin object. To avoid this error in existing code, use object by itself. Doing this will not modif…

Tensor、Numpy、PIL格式转换以及图像显示

Python Image Processing numpy opencv python 重点 cv.imshow() ：显示图像是 BGR格式的 plt.imshow() ：图像显示是 RGB格式的 Tensor ：存储的数据分布在 [0, 1] Numpy ：存储的数据分布在 [0, 255] CIFAR-10 数据集数据集…

机器学习---PCA案例

1. PCA import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digitsdef pca(dataMat,topNfeat9999999):meanValsnp.mean(dataMat,axis0)# 去除平均值，实现数据中心化meanRemoveddataMat…

使用numpy处理图片——基础操作

numpy是一款非常优秀的处理多维数组的Python基础包。在现实中，我们最经常接触的多维数组相关的场景就是图像处理。本系列将通过若干篇对图像处理相关的探讨，来介绍numpy的使用方法，以获得直观的体验。本系列使用的照片使用的是RGBA色彩空间模…

OpenCV-16图像的基本变换

一、图像的放大与缩小 1. 对小狗图片进行缩放使用API----resize（src, dsize, [,dst,[fx[,fy[,interpolation]]]]） src：要缩放的图像。 dsize：缩放之后的图像大小，元组和列表表示都可以。 dst：可选参数…

torch.from_numpy

torch.from_numpy 是 PyTorch 中的一个函数，用于将 NumPy 数组转换为 PyTorch 的 Tensor。这个函数主要用于共享底层数据内存，而不进行数据的复制。具体用法如下： import torch import numpy as np# 创建一个 NumPy 数组 numpy_array np.…

numpy100练习题，包含相应使用函数解释

取自github开源项目：numpy100题文章目录 1. 导入numpy库并简写为 np (★☆☆)2. 打印numpy的版本和配置说明 (★☆☆)3. 创建一个长度为10的空向量 (★☆☆)4. 如何找到任何一个数组的内存大小？ (★☆☆)5. 如何从命令行得到numpy中add函数的说明文档?…

$OpenCV-25sobel算子（索贝尔算子）$

OpenCV-25sobel算子（索贝尔算子）

前面所提到的滤波都是用于降噪的，去掉噪声，而算子是用来找边界，来识别图像的边缘。一、概念边缘是像素值发生跃迁的值，是图像的显著特点之一，在图像特征提取，对象检测，模式识别等方面都有重…

OpenCV-21方盒滤波和均值滤波

一、方和滤波使用API --- boxFiter(src, ddepth, ksize[,dst[,anchor[, normalize[, borderType]]]])方盒滤波方盒滤波的卷积核如下所示： --- normalize Ture时， a 1 / （W*H）滤波器的宽高 --- normalize False时&#xff…

python 层次分析（AHP）

文章目录一、算法原理二、案例分析2.1 构建指标层判断矩阵2.2 求各指标权重2.2.1 算术平均法（和积法）2.2.2 几何平均法（方根法） 2.3 一致性检验2.3.1 求解最大特征根值2.3.2 求解CI、RI、CR值2.3.3 一致性判断 2.4 分别求解方案层…

虾皮shopee API如何提高商品详情更新效率

要提高虾皮（Shopee）API的商品详情更新效率，你可以考虑以下几个策略： 批量更新：如果你需要更新大量商品，使用批量更新功能可以大大提高效率。你可以一次性上传多个商品的信息，而不是逐个更新。优…

numpy darray 中是否存在某个 darray

在 A 中找到不等于 B 的数目在一个 shape 为 (H,W,3) 的 numpy 数组中像素不是 [255,255,255] 的数目。代码如下： A [[[255,255,255], [1,2,3],[0,255,-1],[255,255,90],[255,255,255]],[[1,2,3],[0,255,-1],[255,255,90],[255,255,255], [255,255,255]]]A n…

上海亚商投顾：创业板指缩量跌近1% 光伏等新能源赛道下挫

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指1月19日震荡调整，创业板指盘中跌超1%，北证50指数则涨超2.5%。游戏股全天强势&…

【数据分析】matplotlib、numpy、pandas速通

教程链接：【python教程】数据分析——numpy、pandas、matplotlib 资料：https://github.com/TheisTrue/DataAnalysis 1 matplotlib 官网链接：可查询各种图的使用及代码对比常用统计图 1.1 折线图 （1）引入 from …

np.bincount函数的用法

官网写的非常清晰了， 返回数组的数量比x中的最大值大1，它给出了每个索引值在x中出现的次数。下面，我举个例子让大家更好的理解一下： np.bincount(np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7])) array([1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 1])最大值是7&a…

PIL、cv2、numpy，和pytorch(torch)之间的转换

在图像处理和深度学习中，经常需要在PIL（Python Imaging Library）、OpenCV（cv2）、NumPy和PyTorch之间进行图像数据的转换。下面是这些库之间常见的转换方法。 1. PIL和numpy之间的转换 import numpy as np from PIL i…

已解决Error：AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘bool‘.

文章目录引言报错分析解决方案1：降低NumPy版本解决方案2：更改NumPy源码结尾引言在Python编程的世界里，NumPy无疑是一个不可或缺的库。它不仅在处理大规模数值计算中发挥着核心作用，而且为众多开发者提供了强大的支持。然而&a…

用numpy搭建自己的神经网络

搭建之前的基础与思考构建模型的基本思想： 构建深度学习的过程：产生idea，将idea转化成code，最后进行experiment，之后根据结果修改idea，继续idea–>code–>experiment的循环，直到最终训练…

NumPy数据处理详解的笔记2

NumPy数据处理详解的笔记2 第1章NumPy基础 NumPy是用于处理多维数组的数值运算库，不仅可用于机器学习，还可以用于图像处理，语言处理等任务。 1.2 多维数据结构ndarray的基础在学习NumPy的过程中，只要理解了ndarray的相关知识…

pytorch交换数组元素坑

写 PermutePatch 时遇到一个 bug：在试图交换 PyTorch 数组的两个元素时，两个位置都变成同一个元素！具体见测试代码。本文兼测几种交换情况： 两个 python 变量numpy 数组两个元素pytorch 数组两个元素 import numpy as np import…

【数据分析】numpy基础第三天

前言本文只会讲解最常用的加、减、乘、除，点乘（或叫矩阵乘法）、还有广播机制。本文代码链接提取码：1024 第1部分：基础数学计算使用NumPy进行基本的数学运算是十分直观和简单的。下面我们将展示一些基本的加、…

numpy知识库：numpy数据类型转换技巧

需求背景基于numpy和opencv生成一个随机噪声灰度图像，像素值是范围[0, 256)内的整数，图像形状为(512, 512)，并显示图像，源码如下 import numpy as np import cv2img np.random.randint(0, 256, size[512, 512]) cv2.imshow(&q…

大数据(十一)：概率统计基础

专栏介绍结合自身经验和内部资料总结的Python教程，每天3-5章，最短1个月就能全方位的完成Python的学习并进行实战开发，学完了定能成为大佬！加油吧！卷起来！ 全部文章请访问专栏：《Python全栈教…

numpy——记录

np.prod()函数用来计算所有元素的乘积 numpy.power(x1, x2) 数组的元素分别求n次方 np.mean用于求均值。

stm32--simulink开发之--timer的学习，硬件输入中断，触发事件，STM32通用定时器之输出比较模式与PWM模式(重要理解)

下面三个模块，一个比一个高级，当然使用是越来越简单 STM32F4xx系列控制器有2个高级控制定时器、10个通用定时器和2个基本定时器(推荐学习) 1，第一个模块：Timer 浅层理解：计数，不停的触发 Starts timer co…

OpenCV-32 膨胀操作

膨胀是与腐蚀相反的操作，基本原理是只要保证卷积核的锚点是非0值，周边无论是0还是非0值，都变为0。使用API---dilate（img， kernel， iterationms 1） 示例代码如下： import cv2 imp…

OpenCV-34 顶帽操作和黑帽操作

一、顶帽操作（TOPHAT） 顶帽原图 - 开运算开运算的效果是去除图像外的噪点，因此原图 - 开运算就得到了去掉的噪点。通过API --- morphologyEx（img， MORPH_TOPHAT， kernel） 示例代码如下&…

numpy.repeat(重复维度数据)

如果本地没有numpy的环境，可以使用以下命令进行安装 pip install numpyconda install numpy 介绍 numpy.repeat 函数是 NumPy 库中用于重复数组元素的函数。 numpy.repeat(a, repeats, axisNone)其中： a：要重复的输入数组。repeats&…

教你如何生成自己的专属动态龙新年图像 - Python实现摘要

引言新年将至，为了给大家带来一丝喜庆和神秘的气氛，我决定用Python编写一个生成专属动态龙图像的小程序。通过这个程序，你可以生成一个独一无二的龙图像，并为它添加动态效果，让它在新年的时刻为你带来好运和祝福。正…

数据的标准化处理——基于python

数据的标准化处理——基于R归一化（normalization）python实现标准化python实现之前写过用R来进行标准化： 数据的标准化处理——基于R归一化（normalization） 将数据缩放到[0,1]的（min—max Normalization&am…

多进程实现案例

多进程多进程（简单程序） from multiprocessing import Process, Queueclass MyProcess(Process):def __init__(self, q, i):super().__init__()self.q qself.i idef run(self):print(子进程%s 开始put数据 % self.i)self.q.put(我是%s 通过Queue通信…

python numpy函数用法

函数np.append(arr, values, axisNone) 作用： 为原始array添加一些values 参数： arr:需要被添加values的数组 values:添加到数组arr中的值（array_like，类数组） axis:可选参数，如果axis没有给出&#xff0c…

python--海温、OLR数据分布做显著性检验，绘制空间分布并打点

使用python对海洋气象数据做显著性检验，并绘制空间pattern 选择数据集： 1 SST （Daily Sea Surface Temperature） NOAA High-resolution Blended Analysis daily分辨率：2.5时间：2010http://www.esrl.noaa.…

PyTorch、NCNN、Numpy三者张量的shape

目录一、PyTorch二、NCNN三、Numpy 一、PyTorch 在 PyTorch 中，张量（Tensor）的形状通常按照 (N, C, H, W) 的顺序排列，其中： N 是批量大小（batch size） C 是通道数（channel number…

第三章 NumPy数值计算基础

文章目录1：选择题2：填空题1：选择题 1：Numpy提供了两种基本对象，一种是ndarray，另一种是（ ） A. array B. func C. matrix D. Series 2：创建一个3*3的数组&#xff0c…

第三章 NumPy数值计算基础

文章目录1：选择题2：填空题1：选择题 1：Numpy提供了两种基本对象，一种是ndarray，另一种是（ ） A. array B. func C. matrix D. Series 2：创建一个3*3的数组&#xff0c…

【Python】numpy矩阵运算大全

文章目录前言0 遇事不决，先查官网，查着查着就查熟了1 矩阵运算及其必要性2 矩阵的创建2.1 普通矩阵2.2 特殊矩阵3 矩阵的索引3.1 str, list, tupple的索引3.2 numpy索引4 矩阵的运算4.1 通用函数与广播机制4.3 矩阵乘法4.4 矩阵求逆4.5 矩阵转置4.6 向量…

NumPy数组基础

一、NumPy数组属性首先我们先了解一下NumPy 数组属性。NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有： 属性说明ndarray.ndim秩，即轴的数量或维度的数量ndarray.shape数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列ndarray.size数组元素的总个数…

数学建模--数据预处理

目录一、数据统计 1、行列式的最大元素和最小元素 2、求向量的平均值和中值 3、对矩阵做排序二、数据优化（数据残缺值和异常值的处理） 1、数据残缺 ①插值 ②拟合 ③邻近替换 ④KNN算法填充 2、数据异常 ①拉依达准则 ②替换异常值 3、数…

python数据分析numpy基础之sqrt用法和示例

1 python数据分析numpy基础之sqrt用法和示例 python的numpy库的sqrt()函数用于计算数组各元素的平方根，相当于arr**0.5。用法 numpy.sqrt(x, /, outNone, *, whereTrue, castingsame_kind, orderK, dtypeNone, subokTrue[, signature, extobj]) <ufunc sqrt…

【python与数据分析】NumPy数值计算基础1——numpy数组及其运算

目录前言一、创建数组二、测试两个数组的对应元素是否足够接近三、修改数组中的元素值四、数组与标量的运算五、数组与数组的运算六、数组排序七、数组重复八、数组转置九、数组所有元素累计和与累计积十、数据的集合运算十一、数组的点积/内积运算十…

笔记本 - 数据分析百宝箱

Numpy 一、基本操作： 属性： improt numpy as np 生成数组： arraynp.array([[1,2,3],[2,3,4]]，dtypenp.int/float) array.npim: 几维的数组 array.shape: 几行几列; array.size : 数组内几个元素 anp.zeros/ones( (3,4) )…

亚商投资顾问早餐FM/1121 2022年卡塔尔世界杯开幕

01/亚商投资顾问早间导读 1.26.81%！“光伏茅”HJT电池转换效率破世界纪录 2.北交所交易经手费下调50% 还有两大利好齐发 3. 工业和信息化部将研究出台支持工业互联网规模发展的新举措 4.2022年卡塔尔世界杯开幕中国企业成为本届世界杯最大赞助商 02/亚商投资顾…

Numpy字符串数组总结

文章目录字符串函数列表函数说明numpy中的 char模块中，封装了一些处理字符串数组的函数字符串函数列表类别方法创建array, asarray, chararray运算add, multiply填充center, ljust, rjust, zfill大小写转换lower, upper, capitalize, title, swapcase去除lstrip, …

离散卡尔曼滤波实现

离散卡尔曼滤波基本理论卡尔曼预报器、平滑器可以参考之前的博客：(2条消息) 卡尔曼滤波器_KPer_Yang的博客-CSDN博客下面贴上一张图1，很直观：分成时间更新和测量更新两步，其中的KKK和PPP有可能随着时间推移变成常数&#xff0…

NumPy 中级教程——线性代数操作

Python NumPy 中级教程：线性代数操作 NumPy 提供了丰富的线性代数操作功能，包括矩阵乘法、行列式计算、特征值和特征向量等。这些功能使得 NumPy 成为科学计算和数据分析领域的重要工具。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的线性代数操作…

上海亚商投顾：创业板指冲高回落中字头、国资股持续调整

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指早盘探底回升，午后又震荡回落，创业板指盘中涨超2%，随后涨幅有所收窄。…

Python画爱心——谁能拒绝用代码敲出来会跳动的爱心呢~

还不快把这份浪漫拿走！！节日就快到来了，给Ta一个惊喜吧~ 今天给大家分享一个浪漫小技巧，利用Python中的 HTML 制作一个立体会动的心动小爱心成千上百个爱心汇成一个大爱心，从里到外形成一个立体状，给人视…

python工作中、使用中必须会的使用方法

1 字符串转字节将一个字符串转换成字节类型 In [1]: s "apple"In [2]: bytes(s,encodingutf-8) Out[2]: bapple2 转为字符串将字符类型、数值类型等转换为字符串类型 In [1]: i 100In [2]: str(i) Out[2]: 1003 转为字典创建数据字典 In [1]: dict() Out[…

Python学习笔记（十六）——Numpy

Numpy NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包， 其中包含了数组对象(向量、矩阵、图像等)以及线性代数等。 NumPy库主要功能 • ndarray(数组)是具有矢量算术运算和复杂广播能力的多维数组。 • 具有用于对数组数…

【Python】Numpy生成坐标网格

文章目录meshgridmgrid和ogridindicesmeshgrid 在三维图的绘制过程中，一般需要x,y,zx,y,zx,y,z之间的对应关系，但对于图像而言，其x,yx,yx,y轴坐标是体现在像素栅格中的，从而图像矩阵中的像素强度，其实表示的是zzz轴的…

python语言字符串练习题

第1关：求字符串的长度任务描述本关需要你编写一个程序，输出字符串的长度。相关知识 len()方法描述：Python中的len()方法返回对象（字符、列表、元组等）的长度。 ####编程要求 comment: <> (“编程要求”部分说一下本关要解决的问题的具体要求，并给出相应代码的…

NumPy 数组应用初探

NumPy是Python中科学计算的基本包。它是一个Python库，提供了一个多维数组对象，各种派生对象（如屏蔽数组和矩阵），以及对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计操作、随机模拟等等。本文以二…

Template类创建模板替换字符串

Template类创建模板替换字符串 1.概述如果你在操作字符串，如果你操作的字符串内容很多，希望字符串中的内容能够根据规则动态替换，并且在长篇幅的字符串中需要替换任意位置任意次数的字符，使用str提供的replace方法代码会写的非…

用Python画一棵分形树

文章目录画一棵分形树加入随机量的分形树加入点缀的圣诞树画一棵分形树分形树，就是用分形的逻辑去画一棵树，所谓分形，若从编程的角度去理解，其实就是简单规则的反复迭代。例如，现在有一条线段，长为LLL&…

Python的22个万用公式，你确定不看看吗

前言在大家的日常python程序的编写过程中，都会有自己解决某个问题的解决办法，或者是在程序的调试过程中，用来帮助调试的程序公式。小编通过几十万行代码的总结处理，总结出了22个python万用公式，可以帮助大家解决在…

用python整个活（5） ——还原方阵游戏

目录 🏆一、前言 🏆二、游戏规则 🏆三、numpy模块 🏆四、第一步：大循环and获取规格 🏆五、第二步：初始化棋盘 🏆六、第三步：标注矩阵功能（难） &am…

上海亚商投顾：两市缩量微涨，数字经济概念全线走强

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪三大指数今日缩量震荡，黄白二线有所分化，题材概念表现活跃。数字经济概念全线走强&#xff0…

scipy稀疏数组dok_array

文章目录dok_array初始化方案内置方法dok_array dok数组就是通过键值对存储的数组，其中key就是矩阵中的坐标元组，value就是对应坐标中的值，是最容易理解的稀疏矩阵存储方案。 >>> import numpy as np >>> from scipy.spa…

亚商投资顾问早餐FM/0209出境游需求火爆

01/亚商投资顾问早间导读特斯拉电池干电极工艺取得突破望助力4680电池量产加速乘联会秘书长崔东树：2月车市将迎真正开门红 3月4月也将大幅增长央企改革动作频频更多优势资源汇聚上市公司出境游重启后需求火爆机构看好机票价格弹性02/亚商投资顾问新闻早餐// 热点聚焦…

利用Python和Sprak求曲线与X轴上方的面积

有n组标本(1, 2, 3, 4), 每组由m个( , , ...)元素( , )组成(m值不定), . 各组样本的分布曲线如下图所示. 通过程序近似实现各曲线与oc, cd直线围成的⾯积. 思路可以将图像分成若干个梯形，每个梯形的底边长为(Xn1 - Xn-1)，面积为矩形的一半&#xff0c…

Python基础知识-流程控制

流程控制流程控制常用的是条件分支流程的if/else语句和循环控制的while语句。 1.条件分支流程当达到某种条件的时候才会触发的代码。 （1）语法1 if 布尔表达式: #如果为真则执行内部的代码块代码块布尔表达式的结果只有两个，要么真&…

2.1 掌握NumPy数组对象ndarray

2.1 掌握NumPy数组对象ndarray 2.2.1 创建数组对象1．数组创建2．数组属性：ndarray（数组）是存储单一数据类型的多维数组。3．数组数据类型 2.1.2 生成随机数random模块常用随机数生成函数 2.1.3 通过索引访问数…

在 Python 中访问字典列表中的值

Python 中要访问字典列表中的值： 使用 for 循环遍历列表。使用括号表示法访问每个字典中特定键的值。使用 list.append() 方法将值追加到列表中。 list_of_dictionaries [{id: 1, name: Alice, job: accountant},{id: 2, name: Borislav, job: beekeeper},{id: 3…

如何计算连续变量的熵

背景做特征选择时，有时候会用到计算特征的信息熵，可是离散的好计算，但连续的呢？按照把连续变量离散的方法设置阈值点吗？好像比较麻烦，需要排序， 计算阈值。没有能自动的方法吗？ 找…

Python3 max() 函数 -求最大值、Python3 min() 函数 -求最小值

Python3 max() 函数 -求最大值描述 max() 方法返回给定参数的最大值，参数可以为序列。语法以下是 max() 方法的语法: max( x, y, z, .... )参数 x -- 数值表达式。y -- 数值表达式。z -- 数值表达式。返回值返回给定参数的最大值。实例以下展示…

【Python语法系列】第三章：Python判断语句

进行逻辑判断，是生活中常见的行为。同样，在程序中，进行逻辑判断也是最为基础的功能，一个逻辑判断的流程非常简单，我们有一个判断的条件，那么他无非给我们返回两个结果，是或者否，是的…

【Python入门知识】NumPy 数组排序/过滤，案例+理论讲解

前言嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~! 数组排序排序是指将元素按有序顺序排列。有序序列是拥有与元素相对应的顺序的任何序列，例如数字或字母、升序或降序。 NumPy ndarray 对象有一个名为 sort() 的函数，该函数将对指定的数组进行排…

上海亚商投顾：沪指午后跳水跌超1% 两市超4000只个股下跌

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪沪指今日冲高回落，盘中一度站上3400点关口，午后跳水跌超1%，深成指、创业板指同…

np保存数据为txt或者csv格式

目录 1、基础参数 2、参数详解 2.1、fmt 2.2、delimiter 2.3、newline 2.4、header 1、基础参数 numpy.savetxt(fname,arrry,fmt%.18e,delimiter ,newline\n,header,footer,comments# ,encodingNone,) 2、参数详解 fname:要存入的文件、文件名、或生成器。arrry:要存储…

python常见问题及解决方案

Python是一种高级编程语言，具有易于学习、易于阅读和易于维护的特点。然而，即使是最有经验的Python开发人员也可能会遇到一些常见的错误。在本文中，我们将讨论一些常见的Python运行时错误，并提供解决这些错误的办法。语法错误 …

微积分python基础

微积分基础(python) 文章目录微积分基础(python)1 函数与极限2 求导与微分3 不定积分4 定积分 1 函数与极限 # 导入sympy库 from sympy import * # 将x符号化 x Symbol("x") xx \displaystyle x x # 利用sympy中solve函数求解方程 X solve(x**2-10*x21,x) X pri…

亚商投资顾问早餐FM/0330 6G发展持开放态度

01/亚商投资顾问早间导读 1.工信部副部长：中国对6G发展持开放的态度已成立工作组推动关键技术研究 2.易纲、周小川最新发声中国加快绿色低碳发展的决心坚定不移 3.中移动出手！450亿溢价包圆邮储银行定增股份 4.海南全面启动全岛封关运作准备免税消…

Python 四种推导式，你学会了没？

人生苦短我用python 这次继续来给大家带来python基础内容~ 源码资料电子书:点击此处跳转文末名片获取 Python 推导式 Python 推导式是一种独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。 Python 支持各种数据结构的推导式：…

Python机器学习：认识机器学习

🌕 机器学习是什么？ ⭐️：机器学习是一门涉及数学、统计学、计算机科学等的学科。 ⭐️：机器学习是从一个大量的已知数据中，学习如何对未知的新数据进行预测，并且可以随着学习内容的增加，提高对…

Python 之 NumPy 简介和创建数组

文章目录一、NumPy 简介1. 为什么要使用 NumPy2. NumPy 数据类型3. NumPy 数组属性4. NumPy 的 ndarray 对象二、numpy.array() 创建数组1. 基础理论2. 基础操作演示3. numpy.array() 参数详解三、numpy.arange() 生成区间数组四、numpy.linspace() 创建等差数列五、numpy.logs…

【循序渐进学Python】——网络编程

Python 内置封装了很多常见的网络协议的库，因此Python成为了一个强大的网络编程工具，这里是对Python的网络方面编程的一个简单描述。 1. 常用的网络设计模块在标准库中有很多网络设计相关的模块，除了那些明确处理网络事务的模块外&#xf…

python知识点100篇系列(3)-列表反转的几种方式

什么是列表（list）？ List是python中的一种数据类型，它由一组有序的元素组成。支持字符、数字、字符串甚至也可以包含列表（列表中有列表，嵌套），元素间用逗号进行分隔。列表用[]进行标识。在实际应用中，有时候需要将列表中元素的位置进行反转处理，可以使用如下几种方式…

Nuitka 打包 Pandas、Numpy

其他 Nuitka 打包技巧见《Python程序打包指南》本文主要讲解如何使用 Nuitka 打包 Pandas 包，主要分为两部分：1. 打包的两种方式对比，解决打包时间长的问题；2.对不推荐的打包方式的说明。一、打包前准备 Pandas ：1.5.3numpy：1.22.3Nuitka：1.4.8Windows 11 专业版 22H2…

python教程numpy

文章目录1. numpy的安装2. numpy数组的创建方法1：使用numpy.array()函数方法2：使用numpy.zeros()和numpy.ones()函数方法3：使用numpy.arange()函数方法4：使用numpy.linspace()函数方法5：使用numpy.random.rand()和nump…

如何将传统代码加载到GPU中加速

设置cuda device torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model.to(device)numpy转化为cuda 由于numpy比较基础和通用，但是GPU上跑实验必须使用tensor，故还是直接用torch里面的函数更加直接快速&#xf…

算法设计与智能计算 || 专题三: 数据间的相似性度量

数据间的相似性度量文章目录数据间的相似性度量1. 欧氏距离的计算1.1 一维数据间的欧氏距离1.2 多维数据间的欧氏距离2. 欧氏距离的矩阵表达2. 代码实现2.2 调用机器学习库实现常见的距离欧式距离: d(x,y)∑i1n(xi−yi)2∥x−y∥2d(\boldsymbol{x},\boldsymbol{y})\sqrt{\sum…

python3 拼接字符串的7种方法

python3.x拼接字符串一般有以下几种方法： 1. 直接通过（）操作符拼接 1 2 s Hello World! print(s) 输出结果：Hello World! 使用这种方式进行字符串连接的操作效率低下，因为python中使用拼接两个字符串时会生成一个…

Numpy 三维数组索引与切片

在本篇的开始之前，我必须阐明，我们对数组无论是索引还是切片，我是通过编号（或称为序列号）来进行操作，请记住：无论是 0轴（行）还是 1轴（列）&#xf…

Python（青铜时代）——函数的进阶与递归

函数的返回值返回值在程序开发中，有时候，会希望一个函数执行结束后，告诉调用者一个结果，以便调用者针对结果作后续的处理返回值是函数完成工作后，最后给调用者的一个结果在函数中使用 return 关键字可以返回结…

从0开始学python -67

Python3 pip pip 是 Python 包管理工具，该工具提供了对 Python 包的查找、下载、安装、卸载的功能。软件包也可以在 https://pypi.org/ 中找到。目前最新的 Python 版本已经预装了 pip。注意：Python 2.7.9 或 Python 3.4 以上版本都自带 pip 工具…

python实战应用讲解-【numpy专题篇】numpy常见函数使用示例（十六）（附python示例代码）

目录 Python Numpy np.disp()方法 Python Numpy np.ediff1d()方法 Python Numpy np.heavyiside()方法 Python Numpy np.herm2poly方法 Python Numpy numpy.resize() Python Numpy numpy.transpose() Python numpy.printoptions()方法 Python numpy.putmask()方法

10个超级实用的Python技巧

人生苦短，我学Python。离不开它自带的“buff”。 - 简单好用Python的优势很多，最明显的便是简单、易上手。Python的语法非常简单，比如敲“Hello World”，用其他编程语言要敲6-7行代码，用Python只需要1行代码&#xff…

【2023】某python语言程序设计跟学第六周内容

目录1.集合类型及操作1.1.集合类型定义1.2.集合操作符1.3.集合处理方法1.4.集合类型应用场景2.序列类型及操作2.1.序列类型定义2.2.序列处理函数及方法2.3.元组类型定义2.4.列表类型及操作2.5.序列类型应用场景3.实例：基本统计值计算4.字典类型及操作4.1.字典类型定…

NumPy 基础知识：1~5

原文：Numpy Essentials 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙一、NumPy 简介 “我宁愿使用通用语言进行数学运算，也不愿尝试使用数学语言进行通用编程。” – John D Cook 在过去的十年中，Python 已成为科学计算中最受欢迎…

上海亚商投顾：沪指震荡反弹游戏、传媒概念股再度大涨

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪大小指数今日走势分化，沪指向上震荡反弹，创业板指一度跌近1%，黄白二线大幅背离。…

上海亚商投顾：创业板指大涨近2% 电商概念再爆发

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪沪指今日震荡反弹，创业板指高开高走，午后涨近2%，宁德时代盘中涨近4%。军工板块全…

Python科学计算：常微分方程2

今天要学习的主要是odeint函数，Scipy.integrate模块的odeint函数是lsoda的Fortran代码的Python封装。首先来了解一下理论背景：如果说，我们要对进行数值求解，我们就需要一个函数来计算，其右侧返回一个和y相同形状的数组…

【神经网络】tensorflow实验3--NumPy科学计算库

目录 1. 实验目的 2. 实验内容 3. 实验过程题目一： ① 代码 ② 实验结果题目二： ① 代码 ② 实验结果题目三： 编辑 ① 代码 ② 实验结果 5. 实验小结 ① 实验过程中遇到了哪些问题，你是如何解决的？ …

观景台售票情况数据分析【Python】

任务1：数据预处理表格数据资源如下百度网盘👇 链接：https://pan.baidu.com/s/1Ry8emM-daxoegF1di4FRyw 提取码：jimb author：用户名rating：消费后打的分time：消费时间year：消费年份…

深度学习(23):用一个 tensor/numpy 使用赋值初始化另一个 tensor/numpy 出问题

文章目录一、用一个tensor使用赋值初始化另一个 tensor 的后果1 前言2 用一个tensor赋值初始化另一个tensor--出问题3 tensor的内存共享机制4 定义和前面形状 tensor 一样的 tensor二、用一个numpy使用赋值初始化另一个 numpy 的后果1. numpy和tensor一样也有内存共享机制一、用…

实例分割---非循环、快速替换numpy数组中的布尔值

使用非循环方法快速替换numpy二维数组的布尔值元素实例分割任务是目标检测任务和语义分割任务的结合，需要同时完成实例级和像素级的预测，既要区分视频中不同的目标个体，又要目标轮廓进行精细分割，是一个复杂且有挑战性的任务。 …

数据分析03——矩阵常用计算方法和函数

0、前言： 数组：计算机领域的概念矩阵：数学领域的概念对于Numpy而言，矩阵是数组的分支 1、创建矩阵： 字符串创建矩阵：mat1 np.matrix(‘1 2;3 4’)列表形式创建矩阵：mat2 np.matrix([[5, 6],…

chatgpt赋能Python-numpy_数据归一化

Numpy 数据归一化：介绍和原理随着大数据和机器学习的发展，数据预处理变得越来越重要。对于数据进行标准化和归一化是其中的一项常见操作。本文将介绍numpy中的数据归一化，包括其原理和实现方法。什么是数据归一化？ 在数据处理…

chatgpt赋能Python-python3_8怎么安装numpy库

Python3.8怎么安装numpy库？一个详细的步骤指南你是否想要在Python3.8中安装numpy库，但不知道如何开始？没问题，本篇文章将介绍Python3.8的numpy安装步骤。什么是numpy？ numpy是Python中的一个重要的数学计算库&…

【Python NumPy】零基础也能轻松掌握的学习路线与参考资料

Python NumPy 是用于Python编程语言的一个库，它为Python提供了对多维数组的支持。NumPy是Python科学计算中最基础和最重要的库之一，几乎涵盖了数据处理与科学计算的所有领域。在Python NumPy中，数组是一组数据，可以使用索引 &…

【深度学习_TensorFlow框架】张量基础操作

写在前面本篇文章主要讲解TensorFlow的一些基础概念以及基础操作，作为初学者，文章内容难免有错误，各位看官发现错误，还请不吝指正！！！🤝 基础数据类型以及了解张量的含义张量的创…

ROS系列——使用python的transforms3d、numpy库实现四元数、旋转矩阵、欧拉角、轴角等的相互转换

使用python的transforms3d、numpy库实现四元数、旋转矩阵、欧拉角、轴角等的相互转换 1.说明1.1安装 2.四元数相关转换2.1 四元数与旋转矩阵互转2.1.1四元数转旋转矩阵2.1.2 旋转矩阵转四元数 2.2 四元数与轴角互转2.2.1 四元数转轴角2.2.2 轴角转四元数 3.欧拉角相关转换3.1 欧…

Numpy从入门到精通——详解广播机制

这个专栏名为《Numpy从入门到精通》，顾名思义，是记录自己学习numpy的学习过程，也方便自己之后复盘！为深度学习的进一步学习奠定基础！希望能给大家带来帮助，爱睡觉的咋祝您生活愉快！ 这一篇介绍《…

【CNN】卷积神经网络（LeNet）是什么？如何实现LeNet？

系列文章目录第一章深度学习 CNN中的卷积神经网络（LeNet） 目录系列文章目录文章目录前言一、卷积神经网络（LeNet）是什么？ 二、LeNet的网络结构三、实现LeNet模型总结前言本文主要是介绍卷…

python3 爬虫相关学习3：requests.get(url)的各种属性

目录 1 requests.get(url) 的各种属性 1.1 response.text 1 requests.get(url) 的各种属性，也就是response的各种属性接触的requests模块的常用功能：一般把 response requests.get(url) requests.get(url)的各种属性 print(response.text)print(…

pythonnumpy十二：使用numpy完成图像处理

使用NumPy可以进行简单的图像处理操作，例如调整图像大小、裁剪图像、旋转图像、改变图像亮度等。下面是一些示例： 1.调整图像大小： import numpy as np from PIL import Image# 打开图像 image Image.open(image.jpg)# 调整图像大小 new_s…

Python | 基础入门篇Part02——判断语句、循环语句、函数初步

欢迎交流学习~~ 专栏： Python学习笔记 Python学习系列： Python | 基础入门篇Part01——注释、数据类型、运算符、字符串 Python | 基础入门篇Part02——判断语句、循环语句、函数初步五、判断语句5.1 布尔类型和比较运算符5.2 if语句5.3 逻辑运算符六、…

上海亚商投顾：三大指数小幅反弹，旅游、机器人板块集体走强

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数昨日震荡反弹，创业板指一度涨超1.7%，午后集体回落翻绿，临近尾盘又…

OpenCV-20卷积操作

一、什么是图像卷积图像卷积就是卷积在图像上按照滑动遍历像素时不断的相乘求和的过程。绿色为图片， 黄色为卷积核， 粉色为最终得到的卷积特征。二、步长步长就是卷积核在图像上移动的步幅，每次移动一个方格则步幅为1。且一般为1。若…

【计算机视觉】OpenCV 4高级编程与项目实战（Python版）【5】：使用NumPy创建黑白同心圆图像

OpenCV中使用数组表示图像数据，不过这里的数组并不是Python数组，而是NumPy数组。NumPy是非常著名的科学计算库，可用于进行各种科学计算，由于底层使用C语言实现，所以效率非常高。读者使用type函数输出imread函数的返回值看看这个函数返回的到底是什么数据类型，代码如下：…

上海亚商投顾：科创50指数录得6连阳芯片股掀涨停潮

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪三大指数今日低开高走，午后集体拉升翻红，科创50指数盘中涨超3%。半导体芯片板块全线爆发&am…

返回数组的上三角和下三角np.triu()和np.tril()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等级考试500强双证书】【Python-数据分析】返回数组的上三角和下三角 np.triu()和np.tril() 选择题以下说法错误的是? import numpy as np anp.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print("【显示】a：\n",a) pri…

Python纯Numpy手撕SGD

文章目录简介问题建模数据加载和预处理数据加载预处理分batch损失函数训练运行简介本博客用多元线性回归展示如何从零实现一个随机梯度下降SGD, 不使用torch等AI框架问题建模给定一个数据集X∈RN(D1)\large X \in \R^{N \times (D1)}X∈RN(D1)和对应标签向量Y∈RN\large …

python中的for循环以及枚举函数enumerate()

一、可迭代的对象（iteratle_object） python中可以使用for循环进行迭代的对象大致有以下几种类型： String(字符串)List(列表)Tuple(元组)Dictionary(字典)range()内置函数返回的对象二、for循环迭代示例 1. 依次输出字符串"python&q…

YOLOv5全面解析教程⑤：计算mAP用到的Numpy函数详解

作者 | Fengwen、BBuf 本文主要介绍在One-YOLOv5项目中计算mAP用到的一些numpy操作，这些numpy操作使用在utils/metrics.py中。本文是《YOLOv5全面解析教程④：目标检测模型精确度评估》的补充，希望能帮助到小伙伴们。欢迎Star、试用One-YOLOv…

基于OpenCV的高压电力检测项目案例

一、项目背景与目标随着高压电力设施的日益增多，传统的巡检方式已无法满足现代电力系统的需求。为此，我们决定利用计算机视觉技术，特别是OpenCV库，开发一个高压电力检测系统。目标是实现自动化、高精度的电力设备检测&#xff0c…

如何用Python把篮球和鸡联系起来

文章目录画个球让球转起来画个球不管篮球和不和鸡联系起来，都首先得有个球，或者说要有一个球面，用参数方程可以表示为 xrcos⁡ϕcos⁡θyrcos⁡ϕsin⁡θzrsin⁡ϕ\begin{aligned} x & r\cos\phi\cos\theta\\ y & r\cos\phi\sin\th…

Arrays方法(copyOfRange,fill)

Arrays方法 1、Arrays.copyOfRange Arrays.copyOfRange的使用方法功能： 将数组拷贝至另外一个数组参数： original：第一个参数为要拷贝的数组对象 from：第二个参数为拷贝的开始位置（包含） to：…

BatchNorm1d的复现以及对参数num_features的理解

0. Intro 以pytorch为例，BatchNorm1d的参数num_features涉及了对什么数据进行处理，但是我总是记不住，写个blog帮助自己理解QAQ 1. 复现nn.BatchNorm1d(num_features1) 假设有一个input tensor： input torch.tensor([[[1.,2.,…

python的循环结构

python中有for循环和while循环两种形式。 1. for 循环可以用for循环来遍历不同类型的对象，如数组、列表、元组、字典、集合或字符串，并对每个元素执行一段代码。 1.1 数组的for循环用for循环遍历一个数组，并打印出每个元素：…

用python实现PID控制器 (PyCharm)

用python实现PID控制器 (PyCharm) 文章目录用python实现PID控制器 (PyCharm)PID框图python实现控制器被控对象主函数调参顺序建议程序下载PID框图 PID 的控制框图如下图所示： python实现控制器 PID的三个参数一般是我们自己设计的，而且一般是固定的&…

亚商投资顾问早餐FM/0317组建中央金融委员会

01/亚商投资顾问早间导读国资委：更大力度布局前瞻性战略性新兴产业在集成电路、工业母机等领域加快补短板全面注册制下首批10家主板企业IPO获证监会批复国家推出稳定2023年大豆生产一揽子支持政策中共中央、国务院：组建中央金融委员会不再保留国务院金融…

【Python】近似熵，样本熵，模糊熵计算高效版

文章目录前言整体思路1 近似熵(Approximate Entropy, ApEn)1.1 理论基础1.2 python第三方库实现1.3 基于多线程numpy矩阵运算实现2 样本熵 (Sample Entropy, SampEn)2.1 理论基础2.2 python第三方库实现2.3 基于多线程numpy矩阵运算实现3 模糊熵3.1 理论基础3.2 python第三方库…

【numpy pytorch】数组的轴

数组的轴数组的轴是一个很重要的概念，也是numpy数组中最不好理解的一个概念，它经常出现在np.sum(), np.max() 这样关键的聚合函数中。先看一个例子： interest_score np.random.randint(10, size(4,3)) interest_score array([[0, 8, 1],…

上海亚商投顾：沪指缩量跌0.43%

上海亚商投顾前言：无惧大盘大跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪三大指数今日集体回调，沪指午后跌近1%，创业板指盘中跌超1.7%，临近尾盘跌幅有所…

上海亚商投顾：三大指数小幅上涨算力概念股全线爆发

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪三大指数今日冲高回落，收盘均小幅上涨，深成指走势较强。算力、云服务全线爆发，青…

Python画爱心——谁能拒绝用代码敲出会跳动的爱心呢~

还不快把这份浪漫拿走！！节日就快到来了，给Ta一个惊喜吧~ 今天给大家分享一个浪漫小技巧，利用Python中的 HTML 制作一个立体会动的心动小爱心成千上百个爱心汇成一个大爱心，从里到外形成一个立体状，给人视…

【Python性能优化实例】计算 numpy 数组首尾为 0 的数量

import numpy as np import timeit测试数据开头有 30000 个 0 元素，中间有 100000 个非 0 元素，结尾有 70000 个为 0 元素的 numpy 数组。下面以计算数组末尾的零的数量为例。 array np.array([0] * 30000 [i for i in range(1, 1000001)] [0] * 7…

Numpy（五）ndarrays的切片

Python中有四种内置的用于存储数据集合的方法，列表（List）就是其中的一种方法，我们通过下标访问列表中的元素： s[1,2,3,4,5] s[i] #访问第i1元素 s[i:j] #下标从i到j（不含） s[i:j:k] #下标从i到…

【Python学习记录】Numpy广播机制(broadcast)

✨ 博客主页：小小马车夫的主页 ✨ 所属专栏：Python学习记录文章目录一、什么是Numpy广播机制二、Numpy广播应用三、Numpy广播规则一、什么是Numpy广播机制在Numpy、tensorflow、pytorch中数组有一种广播机制(broadcast), 就是针对两个不同形状的数组进…

Python量化交易01——构建基础策略

参考书目:深入浅出Python量化交易实战量化交易是很早就想开的栏目了，之前没时间。现在正好放寒假，然后也找到了一本合适的书可以进行学习。本次第一章就介绍一下简单的量化流程和一个简单的策略。量化交易顾名思义就是用代码去验证交易策略是否赚钱…

Python dict字典基本操作（包括添加、修改、删除键值对）

由于字典属于可变序列，所以我们可以任意操作字典中的键值对（key-value）。Python 中，常见的字典操作有以下几种： 向现有字典中添加新的键值对。修改现有字典中的键值对。从现有字典中删除指定的键值对。判断现有字典中…

Python-第四天 Python循环语句

Python-第四天 Python循环语句一、while循环1.while循环的基础语法2.while循环的基础案例3.while循环的嵌套应用4.while循环的嵌套案例二、for循环1.for循环的基础语法1.1基础语法1.2 range语句2.for循环的嵌套应用三、循环中断 : break和continue1.continue2.break四、综合案…

chatgpt赋能Python-numpy_加速

介绍 NumPy是Python编程语言的数值计算扩展库。它包括一个强大的N维数组对象和用于处理这些数组的函数。NumPy是一个基于Python的免费开源软件项目，由社区驱动。这个库提供了一种高效的存储和处理大型矩阵数据的方式，同时也提供了非常高效的处理大量数据…

python维护的一些基础方法

1】通过命令行查看python安装库的基本信息 pip show numpy # 查看python中numpy库的安装版本信息 2】python 环境的开发与维护 python的开发与C\MATLAB等最大的不同就是，python中版本的更新不对历史版本负责，就是说你以历史版本开发的python程序&#…

Python 科学计算库—NumPy

Python概述基础语法判断循环函数数据容器函数进阶 Jupyter notebook第2章科学计算库—NumPyNumPy作为高性能科学计算和数据分析的基础包，它是众多数据分析、机器学习等工具的基础架构，掌握 NumPy的功能及其用法将有助于后续其他数据分析工具的学…

GDAL python教程基础篇（12）GDAL和 Pillow 的互操作

GDAL和 Pillow GDAL和PIL处理和操作的对象都是栅格图像。但它们又不一样。 GDAL主要重点放在地理或遥感数据的读写和数据建模以及地理定位和转换， 但是PIL的重点是放在图像本身处理上的。至于在底层数据处理上，两者都可以用 numpy 转化的二进制作为数…

chatgpt赋能Python-pythonget

PythonGet：一个优秀的Python包管理器 PythonGet是一个优秀的Python包管理器，它可以帮助Python工程师安装、管理和更新Python包。本文将在介绍PythonGet的基本用法的同时，探讨PythonGet在SEO优化中的应用。 PythonGet的简介 PythonGet是Pyt…

【Python4CFD】笔记step5-8

CFDpython - 12 steps to N-S equation 承接上文，这是step5-8，相当于课程的第二阶段，这一阶段主要是讲2维的，先老实把链接放在这： 课程链接CFD Python, a.k.a. the 12 steps to Navier-Stokes视频链接ME702-Youtube …

百行内实现2048 python 不带ui的

2048是一款数字益智游戏，游戏规则如下： 游戏界面是一个44的格子，开始时会有两个数字方块，数字分别为2或4。使用numpy 随机生成2或4 16 个数字 reshape(4,4) 初始化数字完成手指滑动屏幕上、下、左、右四个方向，数字方…

部分选主元 LU 分解，CGETRF in lapack 选主元时调用 ICAMAX

ICAMAX finds the index of the first element having maximum |Re(.)| |Im(.)| 也就是找出一列 complex 类型的数据中，实部的绝对值虚部的绝对值最大的那个元素。这样选出来的主元也还不错。而不是选择复数模最大的元素； 但是，cublas中…

3.2 埃尔米特转置

定义对于复矩阵，转置又不一样，常见的操作是共轭转置，也叫埃尔米特转置Hermitian transpose。埃尔米特转置就是对矩阵先共轭，再转置，一般来说用三种符号表示埃尔米特转置： 第一种符号是AHA^HAH&#xff0c…

Python 中如何向函数传递列表?

嗨害大家好，我是芝士❤ 今天也是来给大家整点干货的一天~ 把列表传递给函数后， 函数就能直接访问列表中的内容咯。假设有一组专家，我们想邀请他们参加研讨会。 def send_invitation(experts):发送邀请函for expert in experts:print(expe…

上采样学习

最近邻简单来说就是x方向和y方向分别复制 #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import numpy as np import torch from cv2 import cv2 from torch import nndef numpy2tensor(x: np.ndarray) -> torch.Tensor:"""(H,W) -> (1, 1, H, W)(H,W…

判断数组中各个元素是否为实数numpy.isreal()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考500强证书考研】【Python-数据分析】判断数组中各个元素是否为实数 numpy.isreal() 选择题以下程序的运行结果是? import numpy as np anp.array([11j,2j,3.4,5]) print("【显示】a:");print(a) print("【执行】…

Python reshape() 函数用法

reshape（）函数用于在不更改数据的情况下为数组赋予新形状。 1. 语法 numpy.reshape(a, newshape, order‘C’) 参数名参数解释参数是否必要a需要 reshape 的数组是newshape新形状应与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的一维数组。…

chatgpt赋能Python-numpy创建

Numpy：Python中的数学计算利器作为Python中进行数学计算和科学计算最重要的库之一，Numpy已经成为了Python编程中的标配。Numpy以其出色的数组处理能力和矩阵运算效果，让Python用户的数学计算和科学计算变得更加简单高效。在本篇文章中&…

numpy.linalg--线性代数基础

numpy.linalg–线性代数基础 NumPy提供了线性代数函数库linalg，该库包含了线性代数所需的所有功能，可以看看下面的说明。方法注释dot两数组的点积vdot两向量的点积inner两数组的内积determinant数组的行列式matmul两数组的矩阵积inv求矩阵的逆solve求…

Numpy中csv文件的操作

Numpy中csv文件的操作读取csv文件 import pandas as pd # 读取整个csv文件 csv_data pd.read_csv("D://test.csv") # 将我们修改完的csv的文件保存到新的路径下 csv_data.to_csv(D://train.csv)to_csv的参数 path_or_buf :文件保存的路径 sep :默认是以 , 进行分割…

NumPy的基础操作

NumPy的基础操作创建NumPy数组普通数组 import numpy as np a [1,2,3] b np.array(a) 由b构建的numpy数组[1 2 3] c np.array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]],float) 由c构建的numpy数组[[ 0. 1. 2. 3.][ 4. 5. 6. 7.][ 8. 9. 10. 11.]]创建数值全为1或0的数组…

python 进程间通信 Queue()、Pipe()、manager.list()、manager.dict()、manager.Queue()

👨‍💻个人简介： 深度学习图像领域工作者 🎉总结链接： 链接中主要是个人工作的总结，每个链接都是一些常用demo，代码直接复制运行即可。包括： &am…

numpy合并array

import numpy as npa np.ones((3)) b np.array([1, 2, 3]) # vertical stack本身属于一种上下合并，即对括号中的两个整体进行对应操作。 c np.vstack((a, b)) print(a.shape) print(a) # 左右合并 c np.hstack((a, b))# np.newaxis() 矩阵转置 print(a[np.newax…

chatgpt赋能Python-pythoncuda

PythonCUDA:将Python与GPU相结合的高性能计算工具介绍 Python是一种简单易学的高级编程语言，而NVIDIA CUDA是一种基于GPU的并行计算平台。两者结合，可以实现高性能计算，Python可以做到数据处理方便快捷，而CUDA则以其强大的并行…

假设检验/T检验/F检验/Z检验/卡方检验

****显著性水平： 一个概率值，原假设为真时，拒绝原假设的概率，表示为 alpha 常用取值为0.01, 0.05, 0.10 ****什么是P值？ p值是当原假设为真时样本观察结果及更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明这种情…

TensorFlow ImportError: initialization failed

ImportError: initialization failed 报错内容： D:\Users\Administrator\miniconda3\envs\pynew\lib\site-packages\numpy\core\__init__.py:29: UserWarning: loaded more than 1 DLL from .libs: D:\Users\Administrator\miniconda3\envs\pynew\lib\site-packag…

numpy log随机产生非常奇怪的数字（np.log的大坑）

背景有一批信号数据要送到网络里训练，训练之前为了统一量纲，首先根据方差和均值做了一次标准化，然后求了一次能量（20*log10(x)），也就是说送进网络里的其实是一个能量谱，但是训练过程中经常蹦出…

chatgpt赋能Python-python_dng

Python DNG：开启更高效的数据处理之路什么是Python DNG？ Python DNG（Data NumPy Generator）是一种基于Python的高效数据生成器，可以加速数据处理和分析的过程。它基于Numpy数组操作和并行计算思想，可以快…

标准差、方差

目录 1、标准差 2、方差 3、标准差和方差的区别 1、标准差标准差（Standard Deviation，又常称均方差）是一个数字，描述值的离散程度标准差是一种衡量数据离散程度的统计量，它衡量的是数据集各个数据点相对于平均值…

百分位数、数据分布、直方图、正态数据分布

目录 1、百分位数 2、数据分布 3、正态数据分布 1、百分位数统计学中使用百分位数（Percentiles）提供一个数字，该数字描述了给定百分比值小于的值。例如：假设我们有一个数组，包含一时刻一条街上人的年龄 arr […

chatgpt赋能Python-python_numpy遍历

Python NumPy遍历：使用高效的方式为数据科学家节省时间和精力 Python语言在数据科学领域中的地位越来越重要，并成为了数据科学家的首选语言之一。在解决数据问题时，NumPy模块是Python程序员经常使用的一个重要库。NumPy提供了快速的数组操作…

chatgpt赋能Python-python_plt_坐标轴

Python plt 坐标轴详解介绍在数据可视化领域中，matplotlib.pyplot是一款十分流行的python库。它支持绘制各种类型的图表，例如散点图、折线图、柱状图、饼图等。在绘制各种图表时，一个重要的因素就是如何调整和修改坐标轴以展示数据。本文…

python用fmin, fmin_powell, fmin_cg, fmin_bfgs求解无约束极小值点

背景： 作求解无约束极小值点范例。代码： import scipy.optimize as opt import numpy as npdef test_fmin(fminfunc,x0,a):"""x0为优化算法的初始值，各种优化算法必须a为目标函数的参数"""def targetfunc(x):&…

对paddle ocr结果按照从上到下从左到右排序

from paddleocr import PaddleOCR import cv2import numpy as npocr PaddleOCR(lang"ch", show_logFalse) row_span 20#同一行的轮廓高低不超过20def drop_duplicated_points(pos, max_span10):sort_point np.sort(list(set(pos)))point_arr [] # 存在一行分成两…

[Python物联网]Python基础知识和语法--Python模块和包--Python快速上手开发物联网上位机程序

目录一、前言二、模块的导入三、模块的定义四、包的定义五、包的相对导入六、示例代码七、总结一、前言在 Python 中，模块是指一个包含 Python 代码的文件。而包则是指一个包含多个模块的目录。模块和包是 Python 代码复用的基本组织方式。在本文中…

chatgpt赋能Python-python_numpy倒序

Python Numpy倒序：简介、使用和优势简介 Python是一门功能强大的编程语言，提供了众多开源库，其中Numpy是其中最流行的之一。Numpy是Python中的一个数值计算库，提供了一个高效的数组对象和相应的数学函数。它是数据科学家和机器…

chatgpt赋能python：Python中的Cumsum()函数

Python中的Cumsum()函数 Python是数据科学家和工程师喜欢的一种高级脚本语言。它为许多数据科学的任务提供了大量的分析和可视化工具。在Python中，Cumulative Sum或cumsum()函数是一个非常有用的函数之一。它可以基于给定的轴计算数组元素的累积和。什么是cums…

[量化分析] pandas数据对象功能大全

目录一、说明二、Series 容器三、属性轴四、数据转换五、索引、迭代六、二元运算符函数

ndarray对象怎样创建？ndarray基本属性列举

numpy中包含一个N维数组对象，即ndarray对象，该对象具有矢量算术能力和复杂的广播能力，常用于科学计算。ndarray对象中的元素可以通过索引访问，索引序号从0开始;ndarray对象中存储的所有元素的类型必须相同。创建ndarray对象的方式…

编程之美：揭示Python装饰器的神秘面纱

Python是一种广泛使用的高级编程语言，它的语法简洁明了，且内置了丰富的数据处理和计算功能。其中，装饰器（Decorator）是Python中的一个特色功能，它可以让我们以更优雅、更方便的方式来修改或增强函数和方法的…

chatgpt赋能Python-python中导入numpy

介绍在Python编程领域中，NumPy是一个非常常用的库，它提供了高性能的多维数组对象和许多用于操作这些数组的函数。在科学计算、数据分析和机器学习等领域中，NumPy是必不可少的工具。本文将详细介绍如何在Python中导入NumPy库，并…

python：使用 GDAL 获取 TIF 影像的 NoData 区域并将其作为掩膜应用于另一个 TIF 数据

作者：CSDN @ _养乐多_ 本文将介绍使用 GDAL 库获取 TIF 影像的 NoData 区域并将其作为掩膜应用于另一个 TIF （所有波段或者单波段）数据。文章目录一、掩膜 TIF 影像二、掩膜 NumPy 矩阵一、掩膜 TIF 影像要使用 GDAL 获取 TIF 影像的 NoData 区域并将其作为掩膜应用于另…

numpy使用np.sum(...)对np.float32类型的元素求和存在误差

以17742644 239为例，正确结果应为17742883，但是以np.float32类型求和，则存在求和误差， 因此在以numpy作为底层数值运算库的深度学习框架中，使用float32类型时，可能会与理论值存在差距。以下代码为在spyd…

numpy知识点总结

numpy 基本介绍 ufunc 接口方法的基础 reduce，聚合方法 accumulate，累计聚合 reduceat，按指定轴向、指定切片聚合 outer：外积 ndarray 数据结构的基础数组的创建特定的函数结构从特定库函数创建 random系列特定的结构创建数…

2023年的深度学习入门指南(16) - JAX和TPU加速

2023年的深度学习入门指南(16) - JAX和TPU加速上一节我们介绍了ChatGPT的核心算法之一的人类指示的强化学习的原理。我知道大家都没看懂，因为需要的知识储备有点多。不过没关系，大模型也不是一天能够训练出来的，也不可能一天就对齐。我们有…

将数组中指定位置的元素替换为指定值np.put()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考500强证书考研】【Python-数据分析】将数组中指定位置的元素替换为指定值 np.put() 选择题下列说法错误的是? import numpy as np a np.array([1, 2, 3]) print("【显示】a ", a) print("【执行】np.put(arr…

机器视觉初步7：模板匹配专题

今天端午，祝各位端午安康！ 今天来说说模板匹配这个专题。模板匹配（Template Matching）是一种图像处理技术，用于在一幅图像上查找与另一幅模板图像相同的区域。模板图像和待匹配图像的大小相同。模板匹配的目的是在待…

Python---魔术属性

魔术属性 __name__获取类名函数名__doc__获取对象或类的内部文档__class__获取当前对象所属的类__bases__获取也给类直接继承的所有父类，返回元组 class Man():passclass Woman():passclass LuFei(Man,Woman):""" 描述：海贼王成员属性&a…

单目标跟踪--KCF算法(核化相关滤波算法)Python实现(超详细)

Tracking-KCF Algorithm 注：本文涉及的算法的代码实践已上传至GitHub，恳求大佬们指点！^ _ ^ 1. 目标检测跟踪与算法背景概述目标跟踪任务在许多的计算机视觉系统中都是极为关键的一个组成部分。对于任意给定的一个初始图像的Patch&…

Python 学习之NumPy(一)

文章目录 1.为什么要学习NumPy2.NumPy的数组变换以及索引访问3.NumPy筛选使用介绍筛选出上面nb数组中能被3整除的所有数筛选出数组中小于9的所有数提取出数组中所有的奇数数组中所有的奇数替换为-1二维数组交换2列生成数值5—10，shape 为(3,5)的二维随机浮点数 NumP…

chatgpt赋能python：在Python中添加NumPy

在Python中添加NumPy Python是一种功能强大且广泛使用的编程语言。它被广泛用于数据科学、人工智能和机器学习等领域。NumPy是一种用于数学和科学计算的Python库。本文将介绍在Python中如何添加NumPy库。什么是NumPy? NumPy是一个开源的Python库，它提供了大量的…

chatgpt赋能python：Python如何横排输出：实现方法详解

Python如何横排输出：实现方法详解 Python是一种高级编程语言，非常适合初学者入门。Python有很多应用程序领域，例如Web开发、数据分析、人工智能和机器学习等。在这些领域中，输出排版和显示的格式都十分重要。在某些情况下&#x…

Python：np.tril_indices()

获取方阵下三角所有元素的索引 import numpy as npL np.zeros((5,5)) A np.tril_indices(5) print(A) L[np.tril_indices(5)] 1 print(L) (array([0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4], dtypeint64), array([0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 4], d…

【Python 基础篇】Python 函数：代码重用的利器

文章目录导言一、创建函数二、函数参数1、位置参数2、关键字参数3、默认参数三、函数返回值四、函数的高级用法1、递归函数2、匿名函数3、内置函数总结导言函数是一种在Python中定义和封装可重用代码的重要机制。它们使我们能够将复杂的任务分解为更小的部分，…

Python之Numpy数组拼接--组合--连接--切分--变形(stack,hstack,vstack,dstack,vsplit,concatenate等)

Python之Numpy数组拼接，组合，连接转自：https://www.douban.com/note/518335786/?typelike stack()，hstack()，vstack() dstack() vsplit()、concatenate()参考（推荐）： https://…

人工智能数据集处理——数据清理1

目录一、概述二、缺失值 1、检测缺失值使用isna() 方法检测na_df中是否存在缺失值使用natna() 方法 2、缺失值的处理 (1) 删除缺失值使用删除dropna() 方法删除na_df 对象中缺失值所在的一行数据删除全为缺失值的行删除有缺失值的行 (2) 填充缺失值使用fill…

$【python-机器学习】1. Numpy基础操作（向量与矩阵的创建、元素选择、属性展示、基础计算、矩阵计算）$

【python-机器学习】1. Numpy基础操作（向量与矩阵的创建、元素选择、属性展示、基础计算、矩阵计算）

目录 1. 向量的基本操作 2. 矩阵的基本操作 2.1 创建矩阵 2.2 选择元素 2.3 展示属性 2.4 基础计算 umpy是python机器学习技术栈的基础，它可以对机器学习中常用的数据结构（向量 vector、矩阵 matrices、张量 tensor) 进行高效的操作。因此&#xf…

PyTorch翻译官网教程2-TENSORS

官网链接 https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/tensorqs_tutorial.html 张量张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在PyTorch中，我们使用张量来编码模型的输入和输出，以及模型的参数。张量类似于NumPy中的ndarra…

python基础语法（print、数据类型、变量、注释、输入、条件语句）

一、初识编码（密码本） 计算机中所有的数据本质上都是用0和1的组合来存储的。编码就相当于密码本，在计算机中有多个密码本：utf-8编码、gbk编码等注意事项：在计算机中若以某个编码形式进行保存文件，以后也…

【数学建模相关】matplotlib画多个子图(散点图为例左右对照画图)

文章目录例题例图代码展示例题乙醇偶合制备 C4 烯烃 C4 烯烃广泛应用于化工产品及医药的生产，乙醇是生产制备 C4 烯烃的原料。在制备过程中，催化剂组合（即：Co 负载量、Co/SiO2 和 HAP 装料比、乙醇浓度的组合）与…

np.hstack()和np.vstack()

https://blog.csdn.net/m0_37393514/article/details/79538748 np.hstack()和np.vstack()是numpy的两个拼接数组的方法 np.vstack():在竖直方向上堆叠 np.hstack():在水平方向上平铺示例代码： import numpy as np arr1np.array([1,2,3]) arr2np.array([4,5,6])…

Python中NumPy库的相关操作

目录 NumPy库常用操作创建数组数组属性索引和切片数组运算数组重塑 NumPy库 NumPy（Numerical Python）是Python中常用的数值计算库，它提供了高性能的多维数组对象和对数组进行操作的函数。 1.多维数组对象（ndarray&…

《python 数据可视化基础》第三章散点图 scatter

第三章散点图 scatter 参考自官方文档：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.scatter.html#matplotlib.axes.Axes.scatter matplotblib 绘制散点图常用参数： x, y：一个或者多个点的位置；s&#xff1…

【阶段二】Python数据分析NumPy工具使用01篇：NumPy工具介绍、NumPy工具安装与数组的创建

本篇的思维导图： NumPy工具介绍 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，这个包封装了多个可以用于数组间计算的函数供你直接调用，是一个运行速度非常快的数学库。 NumPy工具安装代码结果

Python数组存储方式与向量化、按行按列展平/展开

文章目录1 逻辑存储与内存存储1.1 高维张量1.2 按行展开和按列展开2 矩阵向量化、按行按列展开2.1 numpy中：numpy.ravel()ndarray.flatten()2.2 Pytorch中：3 pytoch中的view，reshape，permute对比3.1 view3.2 reshape3.3 permute链…

【python--flatten()函数】函数用法+代码说明

【python–flatten()函数】函数用法代码说明文章目录【python--flatten()函数】函数用法代码说明1. 函数介绍2. 示例代码2.1 数组（array）.flatten()2.2 矩阵（mat）.flatten()2.3 列表（list）.flatten()3. 参…

使用Python的最佳实践

为什么说最好使用 enumerate() 而不是 range(len()) 来执行迭代在 Python 中，enumerate() 函数可以在迭代一个序列的同时，返回每个元素的索引值和元素值，这种方法比使用 range(len()) 更加简单易懂。使用 range(len()) 进行迭代时&#xf…

数学笔记/scipy 笔记：豪斯多夫距离（Hausdorff ）

1 概念一个点集中的点到另一个点集的最短距离的最大值。 1.1 容易受噪声的影响 1.2 性质当A和B都是闭集的时候，Hausdorff距离满足： 2 举例 3 python 实现 3.1 掉包 scipy 3.1.1 数据 from scipy.spatial.distance import directed_hausdorff u …

拉格朗日乘数法在原材料选择问题上的具体应用

问题需求： 输入待制作的材料：(材料长，材料数量) 分别为(5401，124)、（200，135）、（1350，45）， 输入原材料长度最大值6500，最小值3500&…

Python数据分析numpy学习

Python数据分析的基本技能包括： 1.Python编程语言基础知识 2.数据处理和清洗技能 3.数据可视化技能 4.数据分析和建模技能 —— Notion AI 文章目录前言一、numpy是什么二、numpy基础（一）数组对象总结前言本文是参加新星计划Python学习方向…

第34讲：Python中集合对象的概念以及基本使用

文章目录 1.集合的概念2.集合的创建2.1.使用花括号创建集合2.2.调用内置函数set创建集合2.3.查看集合的数据类型1.集合的概念除了列表、元组和字典外，集合也是Python语言提供的内置数据结构，可以抽象的将集合理解为是没有存储Value的字典，在集合中只有Key。集合具有以下…

NumPy 初学者指南中文第三版：6~10

原文：NumPy: Beginner’s Guide - Third Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙六、深入探索 NumPy 模块 NumPy 具有许多从其前身 Numeric 继承的模块。其中一些包具有 SciPy 对应版本，可能具有更完整的功能。我们将在下一章…

NumPy 秘籍中文第二版：五、音频和图像处理

原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙在本章中，我们将介绍 NumPy 和 SciPy 的基本图像和音频（WAV 文件）处理。在以下秘籍中，我们将使用 NumPy 对声音和图像进…

python面向对象编程练习

1.面向对象三大特性，各有什么用处，说说你的理解。面向对象的三大特性： 1.继承：解决代码的复用性问题2.封装：对数据属性严格控制，隔离复杂度3.多态性：增加程序的灵活性与可扩展性2.类的属性和对…

paddle.vision 与 torchvision 中的box NMS使用方式

torchvision 中有多个用于计算 BBox NMS 的 API, 在本篇氵文中, 使用 torchvision.ops.boxes.batched_nmspaddle.vision 中通过 paddle.vision.ops.nms 来进行多个 Box 的 NMS 操作 1. torchvision 中 batched_nms 操作 torchvision batched_nms def batched_nms(boxes: to…

NumPy 秘籍中文第二版：四、将 NumPy 与世界的其他地方连接

原文：NumPy Cookbook - Second Edition 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙在本章中，我们将介绍以下秘籍： 使用缓冲区协议使用数组接口与 MATLAB 和 Octave 交换数据安装 RPy2与 R 交互安装 JPype将 NumPy 数组发送到 J…

torch函数合集

torch.tensor() 原型：torch.tensor(data, dtypeNone, deviceNone, requires_gradFalse) 功能：其中data可以是:list,tuple,NumPy,ndarray等其他类型,torch.tensor会从data中的数据部分做拷贝(而不是直接引用),根据原始数据类型生成相应类型的torch.Tenso…

python 对数函数

在 Python中，除了对数函数，还有其他的一些函数，例如： 这是一个在 python中用来计算两个整数之间的关系的函数。如果两个整数的值不同，则它们之间的关系是： 其中aa^2bb^2cc^2。下面是计算两个整数之间的关系…

Python绘图

1.二维绘图 a. 一维数据集用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply 1. import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000) y np.random.standard_normal(10) print "y %s"% y x range(len(y)) print "x%s&q…

NumPy 入门教程

文章目录NumPy 入门教程安装数组创建与操作数组索引与切片数组运算多维数组的创建与操作数组的形状和大小数组的广播数组的复制和视图矩阵运算总结NumPy 入门教程 NumPy 是一个非常流行的 Python 数值计算库，它可以帮助我们处理向量、矩阵等数学对象，还…

mpi4py 运行过程中出现Read -1, expected xxx, errno = 1 解决方案

目录问题描述代码1（串行） 代码2（并行） 代码2执行时所用指令错误信息解决方案解决方案1 解决方案2 问题描述今天正在学习使用mpi4py，在对比运行以下2个代码时疯狂报错： 代码1（串…

Python 实验二 Python语言基础

1.运用输入输出函数编写程序，将华氏温度转换成摄氏温度。换算公式：C(F-32)*5/9,其中 C为摄氏温度，F为华氏温度。 Ffloat(input("请输入你要转换的华氏温度：")) C(F-32)*5/9 print("转换为摄氏温度为：&…

Python-NumPy学习（1）

文章首发于：My Blog 欢迎大佬们前来逛逛1. ndarray数组对象1.1 数组的属性数组属性反应了数组本身具有的固定信息：ndim：返回int，表示数组的维数shape：返回tuple，表示数组的尺寸，对于n行m列的数组…

【Python】Python中的列表，元组，字典

文章目录列表创建列表获取元素修改元素添加元素查找元素删除元素列表拼接遍历列表切片操作元组创建元组元组中的操作字典创建字典添加/修改元素删除元素查找字典的遍历合法的key类型列表列表是一种批量保存数据的方式，列表使用[]表示创建列表创建两个空列表 …

【数据分析之道-NumPy(七)】numpy字符串函数

文章目录专栏导读1、函数说明2、add()函数3、multiply()函数4、center()函数5、capitalize()函数6、title()函数7、lower()函数8、upper()函数9、split()函数10、splitlines()函数11、strip()函数12、join()函数专栏导读 ✍ 作者简介：i阿极，CSDN Pytho…

【Python入门第五十二天】Python丨NumPy 数组过滤

数组过滤从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。如果索引处的值为 True，则该元素包含在过滤后的…

Numpy从入门到精通——Numpy运算符|批处理

这个专栏名为《Numpy从入门到精通》，顾名思义，是记录自己学习numpy的学习过程，也方便自己之后复盘！为深度学习的进一步学习奠定基础！希望能给大家带来帮助，爱睡觉的咋祝您生活愉快！ 这一篇介绍《…

Matplotlib 安装

Matplotlib 安装本章节，我们使用 pip 工具来安装 Matplotlib 库，如果还未安装该工具，可以参考python 怎么使用pip进行包管理。安装 matplotlib 库： pip install matplotlib 安装完成后，我们就可以通过 import 来…

【Python | 基础语法篇】01、字面量、注释、变量、数据类型及转换

目录一、字面量 1.1 什么是字面量 1.2 常用的值类型 1.3 字符串 1.4 如何在代码中写它们 1.5 总结二、注释 2.1 注释的作用 2.2 注释的分类 2.3 注释实战 2.4 总结 2.5 思考三、变量 3.1 什么是变量 3.2 案例——模拟钱包 3.3 变量的特征 3.4 思考 3.5 …

NNDL 作业11：优化算法比较

目录 1. 编程实现图6-1，并观察特征 2. 观察梯度方向 3. 编写代码实现算法，并可视化轨迹 4. 分析上图，说明原理（选做） 5. 总结SGD、Momentum、AdaGrad、Adam的优缺点（选做） 6. Adam这么好&…

22矩阵——向量范数和矩阵范数 : 矩阵范数与向量范数的相容、Numpy计算范数

💖💖感谢各位观看这篇文章，💖💖点赞💖💖、收藏💖💖、你的支持是我前进的动力！💖💖 💖💖感谢你的阅读💖，专栏文章💖持续更新！💖关注不迷路！!💖 矩阵线性代数笔记整理汇总，超全面_ 文章目录三、矩阵范数与向量范数的相容算子范数矩阵范数…

这 13 个可能是你一直未使用过的超级棒的 Python 用法

大多数程序员不知道的令人难以置信的功能列表。 Python 是顶级编程语言之一，它具有许多程序员从未使用过的许多隐藏功能。在这篇博客中，我将分享你可能从未使用过的13 个 Python 特性。文章目录技术提升1.列表Stepping2. find() 方法3.iter()函数4. Py…

导包问题解决--ImportError: DLL load failed while importing _path: 找不到指定的模块

一、问题反馈在运行某个Python程序时，需要导入numpy和matplotlib包如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt运行程序时会报错“ImportError: DLL load failed while importing _path: 找不到指定的模块”： 二、问题解决…

Python statistics模块

常用功能 mean(data) mean(data) 用于求给定序列或者迭代器的算术平均数。 import statisticsexample_list [1,2,3,4,5,6]x statistics.mean(example_list)print(x) # 输出结果3.5 harmonic_mean(data) harmonic_mean(data) 用于计算数据的调和均值。 x …

Python：Python进阶：Python整数与 Numpy的数据溢出

numpy数据溢出 1.python 3 的整数上限和 python 2 的整数上限1.1 python 2的整数范围1.2 python 3 的整数范围 2. numpy数值表示2.1 那么numpy支持的数据类型和 python有什么不同了2.2 如何解决整数溢出问题总结实验一：使用 numpy库来表示正数 import numpy as n…

chatgpt赋能Python-numpy提取数据

Numpy提取数据：一种高效处理数据的方法 Numpy是Python中一个用于科学计算的库，它提供了一些高效的数值计算工具和数据结构。其中一个重要的功能是对大量数据进行高效的处理与分析。本文将介绍Numpy提取数据的用法，帮助您更高效地处理数据。 …

将矩阵各行顺序进行反排numpy.flipud()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考500强证书考研】【Python-数据分析】将矩阵各行顺序进行反排 numpy.flipud() [太阳]选择题请问关于以下代码的表述错误的是？ import numpy as np a np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) print("【显示】a: \…

python ndarry和array的区别和联系，shape (,1)和(,)的区别

1 ndarry和array import numpy as npary np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print(type(ary))输出 <class numpy.ndarray>可以看出，ndarry是python中的一个类对象，而array是numpy中用来创建数组的一种方法。我们再来看下这个类对象长什么样子。在类…

chatgpt赋能Python-python_owl

Python Owl: 一个优秀的Python工具库，优化你的SEO体验如果你是一个SEO专家，你肯定会知道Python Owl这个工具库是什么。如果你还不知道，那么你来对地方了。Python Owl是一个强大的Python工具库，能够帮助你优化你的SEO体验&#x…

如何入门python

欢迎大家一起分享，你是如何入门Python的~ 方向一：你是如何学习/自学 Python 的？ 向您推荐一些学习Python的经验、方法、资料、工具等，希望对您有所帮助： 在线教程和书籍：Python有许多在线教程和书籍可以帮…

chatgpt赋能Python-numpy_归一化

NumPy归一化：理解数据规范化的重要性什么是归一化？ 在数据科学和机器学习中，归一化是预处理数据的一种常用技术。归一化是指将数据缩放到一个特定的范围内，通常是0到1或-1到1之间。例如，我们可能比较一家医院的三…

chatgpt赋能Python-numpy如何下载

如何下载Numpy 对于python编程者，numpy是不可或缺的一个库。它提供了一种操作向量、矩阵、数组的方式，使得我们能够高效地进行数据处理和科学计算，甚至还能进行线性代数运算和傅里叶变换等高级操作。那么，在这篇文章中&#xf…

亚商投资顾问早餐FM/0518国家金融监管总局5.18揭牌

01/亚商投资顾问早间导读 1.5月17日，人民币汇率年内首次跌破“7” 2.两部门：加快推进充电基础设施建设，更好支持新能源汽车下乡和乡村振兴 3.多部委密集回应“通缩”，发改委称物价涨幅回落是阶段性、暂时性的 4.国家金融监管…

Python中的自定义函数创建方法和应用举例

Python中的自定义函数创建方法和应用举例在Python语言中，函数是一组能够完成特定任务的语句模块，可分为内置函数、第三方模块函数和自定义函数。其中，内置函数是Python系统自带的函数；模块函数是NumPy等库中的函数。 1.自定义函…

numpy-stl实战3D建模【Python】

想象一下，我们需要用 python 编程语言构建某个物体的三维模型，然后将其可视化，或者准备一个文件以便在 3D 打印机上打印。有几个库可以解决这些问题。让我们来看看，如何在 Python 中从点、边和图元构建 3D 模型。如何执行基本的…

chatgpt赋能Python-python_numpy转置

Python中的Numpy转置：使用transpose()函数在Python中，Numpy是非常常用的一个科学计算库，它提供了大量的数学函数、矩阵计算等功能。其中，矩阵的转置是一个非常基本的运算，在Numpy中，我们可以使用transpos…

chatgpt赋能Python-python_nontype

介绍Python中的NoneType: 完整的解释和实例在Python编程中，有一个特殊的数据类型叫做"NoneType"，它通常被简称为"None"。这个数据类型被用于表示没有值或空值（null）。在本文中，我们将探索NoneTy…

chatgpt赋能python：Pythonsearchsorted：用于搜索排序数组的快速工具

Python searchsorted：用于搜索排序数组的快速工具在Python编程中，有时需要在有序数组中快速查找值的位置。Python searchsorted工具提供了一种快速而高效的方法，可用于在已排序的数组中搜索值的位置。在本文中，将深入探讨Python…

上海亚商投顾：沪指跌近2%险守3300点 AI概念股集体重挫

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪三大指数今日放量调整，深成指午后跌超2%，沪指、创业板指均跌近2%，科创50指数跌…

python实战应用讲解-【numpy数组篇】实用小技巧（九）（附python示例代码）

目录如何使用NumPy在字符串数组以后缀结束的地方返回一个布尔数组的真值示例 1: 示例 2: 如何在NumPy中为行和列设置坐标轴使用的方法如何交换一个给定的NumPy数组的列在NumPy数组中插入一个新轴连接NumPy数组 NumPy 使用Binet公式的斐波那契数列

线性代数3：矩阵

目录矩阵研究的是什么呢？ 逆阵什么叫做逆阵？ 例题1： 例题2： 逆阵的存在性定理1： 定理2： 定理3： 定理4： 拉普拉茨方程方阵可以的条件例题3： Note1&#xff…

np.where()用法解析

np.where(condition, x, y) 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。 import numpy as np aa np.arange(10) np.where(aa > 5,1,-1) array([-1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1]) np.where(condition) 只有条件 (condition)，没有x和y&…

Numpy和Pytorch常用随机数

Numpy随机数 [0,1)之间均匀分布的数 randn r1 np.random.rand() # 默认是一个数 r2 np.random.rand(2,5) # 形状是2,5的r1:0.6063522922681436 r2:[[0.77765149 0.02672804 0.59697894 0.90333184 0.23724221][0.74653515 0.25098751 0.30388215 0.60496512 0.9243…

Python—Numpy学习之【axis运算方向问题】

关于 axis到底是沿哪个方向做运算的问题 axis 1，表示固定1的轴（column），沿着 0轴（row）做求和运算，所以是14矩阵

python导入库错误的全套解决方案，亲测有效

当在pycharm中遇到导入库错误时，可以尝试使用cmd指令来导入。常见的库有jieba库，pandas库，numpy库，matplotlib库注意：一下所有命令都要加上加速网址 1，检查pip是否更新。打开cmd，运行代码 …

三、numpy生成矩阵，矩阵索引（取某个元素），取某行某列元素，将多维矩阵展开成一行数列

python -V3.7 numpy -V 1.17 背景继上一篇学完numpy矩阵的基本运算，继续学习numpyt的索引、取某行某列元素、将多维矩阵展开成一行数列 1、矩阵的索引一纬矩阵，取单个元素 import numpy as npA = np.arange(4,13)# array([4,5,6,7,8,9,10,11,12]) print(A[3]) # 7二维矩…

二、numpy生成矩阵，矩阵基本运算

python -V 3.7 继上一篇numpy生成矩阵：现在加一个矩阵生成方法： e = np.arange(2,14).reshape(3,4) print(e) # 生成2-13元素，是3行4列的矩阵1、矩阵加法 import numpy as npa

Pytorch中squeeze()函数

squeeze() 函数：从数组的形状中删除单维度条目，即把shape中为1的维度去掉用法：numpy.squeeze(a,axis None) a表示输入的数组；axis用于指定需要删除的维度，但是指定的维度必须为单维度，否则将会报错&…

NumPy 矩阵处理

NumPy 是 Numerical Python 的简称，是高性能计算和数据分析的基础包。本书中几乎所有高级工具都是建立在它的基础之上，下面是它所能做的一些事情： ndarray，快速和节省空间的多维数组，提供数组化的算术运算和高级的广播…

Python Basics with Numpy（吴恩达课程）

Python Basics with Numpy（吴恩达课程） # (≈ 1 line of code) # test # YOUR CODE STARTS HERE print ("test: " test)# YOUR CODE ENDS HEREimport math from public_tests import *# GRADED FUNCTION: basic_sigmoiddef basic_sigmoid(…

【Numpy学习】第五节 Numpy大作业

综合运用了很多知识，对我来说还是有一定难度的，使用还是不够熟练。 from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd import numpy as np# T1 导入鸢尾属植物数据集，保持文本不变。 data load_iris() print(dir(data))frame …

numpy中视图和副本的区别

副本(深拷贝)是一个数据的完整的拷贝，如果我们对其进行修改，它不会影响到原始数据，物理内存(id( ))不在同一位置。实现方式： Python 序列的切片操作;Python调用copy.deepCopy()函数(详见上一篇博客)；调用 ndarray 的…

np.averag的运算规则

今天写代码的时候，计算加权平均，一直没有搞懂np.average是怎么运算的，做个笔记记录一下： 创建一个（3,4,5）维度的np数组，然后在创建一个[1,0.5,1]的权重数组，计算他们的加权平均&…

numpy基础运算

import numpy as np# a 和 b 是两个属性为 array 也就是矩阵的变量，而且二者都是1行4列的矩阵， 其中b矩阵中的元素分别是从0到3。 a np.array([10, 20, 30, 40]) b np.arange(4) # 矩阵减法 c a - b # 矩阵加法 c a b # 矩阵乘法 c a * b # array(…

2018年北京积分落户数据分析看这篇就够了

2018北京积分落户名单百度网盘提取码: w7gy 话不多说，直接上代码 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt# 读取文件 luohu_data pd.read_csv(./bj_luohu.csv, index_colid)# 显示前5条信息 print(luohu_data.head())# descr…

chatgpt赋能python：Python找出列表中出现最多的元素

Python找出列表中出现最多的元素介绍在Python的编程过程中，经常需要处理列表，而处理列表时最常见的问题之一就是如何找出列表中出现最多的元素。在某些情况下，我们可能需要确定列表中重复出现最多的元素，并将其提取出来。Pyth…

chatgpt赋能python：Python中的开方指令：介绍和使用

Python中的开方指令：介绍和使用 Python是一种流行的编程语言，广泛用于数据科学、机器学习、Web开发和其他领域。在许多情况下，需要对数值进行数学计算，其中包括开方运算。Python中有多种方法可以执行开方运算，本文将介…

匿名函数lambda使用方法

文章目录一、lambda函数介绍1.1 语法1.2 特性1.3 示例二、结合内置函数（map,filter）使用2.1 python内置的map()2.2 python内置的filter() 一、lambda函数介绍 1.1 语法在Python中，lambda的语法形式如下： lambda argument_li…

这8个NumPy函数可以解决90%的常见问题

NumPy是一个用于科学计算和数据分析的Python库，也是机器学习的支柱。可以说NumPy奠定了Python在机器学习中的地位。NumPy提供了一个强大的多维数组对象，以及广泛的数学函数，可以对大型数据集进行有效的操作。这里的“大”是指数百万行。 Nump…

如何在 Python 中检查一个字符是否为数字？

在编程中，我们经常需要检查一个字符是否为数字。这种判断对于数据验证、文本处理和输入验证等场景非常有用。Python 提供了多种方法来检查一个字符是否为数字。本文将详细介绍在 Python 中检查字符是否为数字的几种常用方法，并提供示例代码帮助你理解和应…

如何在 Python 中将数字转换为字母？

在编程中，有时我们需要将数字转换为字母，例如将数字表示的年份转换为对应的字母表示，或者将数字编码转换为字母字符。Python 提供了多种方法来实现这种转换。本文将详细介绍在 Python 中将数字转换为字母的几种常用方法，并提供示例…

Python numpy - 数组的向量化运算

目录一函数numpy.where 二数组统计方法 1 基础数组统计方法 2 布尔值数组的方法三排序 1 函数sort 2 函数np.unique 向量化：利用数组表达式来替代显式循环的方法一函数numpy.where 条件逻辑函数 where(condition, x, y) condition为条件,当满足条件…

Python numpy - 数组与矩阵的运算

目录数组array 一数组的函数 unique函数 sum函数 max函数二数组的加减三数组的乘除矩阵matrix 一矩阵的生成二矩阵的加减三矩阵的乘法数组array 创建数组a和b用来运算（至少两个） import numpy as np a np.random.randint(10,siz…

编程艺术：深入探索Python函数的使用

在编程中，函数是一种重要的代码复用工具。它将一段具有特定功能的代码封装起来，使得我们可以在需要时重复使用这段代码，而不必每次都重写。在Python中，函数的定义和使用非常简单。在本文中，我们将介绍Python函数的定义…

【Numpy学习】第二节 Numpy随机抽样

0. 内容总结 1. 石油勘探野外正在进行9（n9）口石油勘探井的发掘工作，每一口井能够开发出油的概率是0.1（p0.1）。请问，最终所有的勘探井都勘探失败的概率？ import matplotlib.pyplot as plt imp…

TypeError: Cannot interpret ‘4‘ as a data type

TypeError: Cannot interpret ‘4’ as a data type 问题： 在写代码时，self.observations np.zeros((self.max_size, state_dim)，其中self.max_size和state_dim分别是两个参数，结果报错：TypeError: Cannot interpre…

数据分析与可视化（三）numpy

标题数据分析与可视化（三） numpy pandas比较重要东西多下一次把这个细节好多啊但常用的也不太多而且可以在用的时候找的不过还是知道些会一点的好这是实例 python提供了众多可以支持数据处理的包，因而利用python进行数据分析非常简洁…

Python数据清洗工具之Numpy

1. Numpy(Numberical Python) Anaconda中已经集成了NumPy，可以直接使用。如果想要自行安装的话，可以使用流行的Python 包安装程序 pip 来安装 NumPy，目前使用的是Anaconde的环境进行学习和使用这个库 1.1 这库的安装方法 CMD ：…

【python】 np.random.choice()

用法：np.random.choice(a, sizeNone, replaceTrue, pNone) 返回：从一维array a 或 int 数字a 中，以概率p随机选取大小为size的数据，replace表示是否重用元素，即抽取出来的数据是否放回原数组中，默认为true…

走上数据分析之路【一】——Numpy常用函数

前言主要是为了记录一些Numpy常用函数，方便以后自己查阅。正文 1.创建ndarry （1）np.array() a np.array([1, 2, 3]) b np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])（2）np.ones()、np.eye()、np.zeros() a np.ones((3,…

NumPy：起步 + 創建數組

NumPy：起步創建數組文章目錄NumPy：起步創建數組簡介參考正文Ndarray 對象Memory Layout 內存佈局Properties 屬性Data Type Objects 數據類型對象(dtype)Types 數據類型np.dtypes 創建數據類型對象內置類型符號表Create 創建數組初始化數組語法Sam…

numpy练习（二）

numpy练习（二） 对于二维随机数组中各元素，保留其 2 位小数 z np.random.random((5,5)) print(z) np.set_printoptions(precision2) z使用科学记数法输出 NumPy 数组 z np.random.random([5,5]) print(z) z/1e3使用 NumPy 找出百分位数&a…

numpy常用统计方法

numpy常用统计方法 numpy常用统计方法： np.amin(), np.amax() np.ptp() np.percentile() np.median() np.mean() np.average() np.std(), np.var() np.sum() np.amin()和np.amax() numpy.amin() 计算数组中的元素沿指定轴的最小值 numpy.amax() 计算数组…

数据可视化~matplotlib显示二维图像

原文链接：http://www.juzicode.com/archives/2514 matplotlib中显示二维图像不再使用plot()方法，而是有专用的api接口imshow()，接受二维数组和特定形状的三维数组，如果是三维数组第三维是3或者4，3正好对应rdb三通道彩…

numpy修改数组形状

numpy修改数组形状函数描述reshape不改变数据的条件下修改形状flat数组元素迭代器flatten返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组ravel返回展开数组 numpy.reshape 不改变数据条件下修改形状 numpy.reshape(arr, newshape, order‘C’) arr 要修改形…

NumPy数组的属性和常用创建方法

NumPy(Numerical Python) 支持多维数组与矩阵运算，提供大量针对数组和矩阵运算的数学函数库。它的前身是Numeric，后来在Numeric中结合了另一个程序库Numarray的特色，并加入了一些其它功能从而演变成了今天的NumPy。 1、安装和导入使用pip安…

numpy迭代数组

numpy迭代数组迭代器可以完成对数组的访问 import numpy as npa np.arange(6).reshape(2,3) print (原始数组是：) print (a) print (--------------------) print (迭代输出元素：) # 默认行序优先 for x in np.nditer(a):print (x, end", "…

掌握Python的X篇_33_MATLAB的替代组合NumPy+SciPy+Matplotlib

numPy 通常与 SciPy( Scientific Python )和 Matplotlib (绘图库)一起使用，这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。文章目录 1. numpy1.1 numpy简介1.2 矩阵类型的nparra…

Python|OpenCV-绘制图形和添加文字的方法(2)

前言本文是该专栏的第2篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。 OpenCV作为一个强大的计算机视觉功能库，除了能解决图像处理和计算机视觉任务之外，它还有着非常丰富的图像绘制功能。可以说，不论是在计算机视觉任务中标记目标领域，还是在图像上绘制一些…

$一维离散动力系统计算的基本理论$

一维离散动力系统计算的基本理论

离散动力系统计算的基本理论离散动力系统的基本概念与基本定理离散动力系统的定义形如的迭代系统称为一个一阶离散动力系统。其中一阶指显式的仅依赖前一项类似得，我们可以定义m-阶离散动力系统和更高维度的动力系统不动点不动点周期轨道周期与不变集 …

np.bincount()极简易懂说明

文章目录一、定义二、使用方法三、应用解析1、应用一2、应用二3、minlength应用4、weights应用一、定义该函数用于统计输入数组内每个数值出现的次数，输出数组中的索引值对应的是输入数组中的元素值，若输入数组中的某个数值出现了一次，则…

大数据：Numpy基础应用详解

Numpy基础应用 Numpy 是一个开源的 Python 科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy 支持常见的数组和矩阵操作，对于同样的数值计算任务，使用 NumPy 不仅代码要简洁的多，而且 NumPy 的性能远远优于原生 Python，…

亚商投资顾问早餐FM/0817创新发展机器人产业措施

01/亚商投资顾问早间导读总理：要着力扩大国内需求，继续拓展扩消费、促投资政策空间，提振大宗消费新华社：抹黑打压改变不了中国市场吸引力北京市印发《促进机器人产业创新发展若干措施》 02/亚商投资顾问新闻早餐 // 热点聚焦…

上海亚商投顾盘：沪指震荡反弹机器人概念股掀涨停潮

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪三大指数今日震荡反弹，科创50盘中涨超1%。机器人概念股掀涨停潮，通力科技、昊志机电、哈焊…

Python学习--个人理解numpy的cumsum函数

Cumsum ：计算轴向元素累加和，返回由中间结果组成的数组重点就是返回值是“由中间结果组成的数组”以下代码在python3.6版本运行成功！下面看代码，定义一个2*2*3的数组，所以其shape是2，2，3&#x…

python二维数组

numpy从数字范围创建数组

numpy从数字范围创建数组 numpy.arange numpy.arange(start, stop, step, dtype)start 起始值，默认为0 stop 终止值（不包含） step 步长，默认为1 dtype 返回ndarray的数据类型，如果没有提供，则会使用输…

numpy数组属性

numpy数组属性属性说明ndarray.ndim维度的数量ndarray.shape数组的维度ndarray.size数组元素的总个数ndarray.dtypendarray 对象的元素类型ndarray.itemsizendarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位ndarray.flagsndarray 对象的内存信息ndarray.realndarray元素…

【数据分析与挖掘】数据分析学习及实践记录 | part 05-numpy读取本地数据和索引

有一个人，好久不更博，就没有动力学习。今天继续，numpy的操作学习。 01numpy读取本地数据介绍numpy之前，先介绍一下轴的概念。我是个没有感情的截图机器吗？居然没有笔记一直放截图。其实是因为老师就是在用图讲…

【数据分析与挖掘】数据分析学习及实践记录 | part 04-numpy数组

在跟上一小节最后一部分视频的时候，太困了。趴着睡了会儿。【41:51】第一个视频真长啊。 01数组的计算和数组的计算老师先介绍了一下在jupyter 中，数组练习。很快，我也跟上老师的练习，这部分之前在机器学习的课上有涉及到&…

频移键控（FSK）用Python解释

本文将介绍FSK的一些背景知识，并演示如何在Python中编写模拟器。频移键控背景频移键控（FSK）的目的是调制数字信号，以便可以无线传输。流行的无线标准蓝牙使用略微修改的FSK形式，称为高斯FSK。本文将重点介绍二进制F…

numpy reshape函数使用

numpy reshape 函数的基本使用 import numpy as np mat1 np.array([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]],[[2,4,6],[8,10,12],[14,16,18],[20,22,24]]])mat2 mat1.reshape(-1) # 转换成一个一维行向量 mat3 mat1.reshape(-1,1,4,3)# 保持第一维不变，在第一维…

详解Numpy（基于jupyter notbook）

详解Numpy（基于jupyter notbook） 1.创建数组2.数据类型3.数组切片和索引4.Numpy的广播与数组操作5.数组合并与通用函数6.其他通用函数 1.创建数组 #引入numpy包，以后np就代表numpy import numpy as npanp.arange(10,30,2)#10为起点&#xff…

机器学习——手写数字识别

0、：前言这篇文章能够帮助你从数据到模型的整个过程实现不过至于安装第三方库等基础问题，本文不涉及，因为确实不难，搜一搜一大把本此实验运行环境为jupyter，当然通过pycharm也是可行的 1、数据： 手写数字…

上海亚商投顾：沪指缩量震荡数据要素概念午后爆发

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪沪指今日延续反弹，深成指、创业板指盘中涨超1%，随后上演冲高回落走势。数据要素概念午后爆…

python-数据分析-numpy、pandas、matplotlib的常用方法

一、numpy import numpy as np1.numpy 数组和 list 的区别输出方式不同里面包含的元素类型 2.构造并访问二维数组使用索引/切片访问ndarray元素切片左闭右开 np.array(list) 3.快捷构造高维数组 np.arange() np.random.randn() - - - 服从标准正态分布- - - …

python numpy array 中删除含0量高于阈值的行--数据清洗

问题数据中包含较多0值，类似于包含较大噪声，对结果产生较大影响目标对数据进行清洗，在进行其他数据清洗操作的基础上，实现删除数据中包含较多0值的行可类比推广到删除其他代码实现 data data[np.sum(data 0, axis1) &…

【深度学习实验】NumPy的简单用法

目录一、NumPy介绍 1. 官网 2. 官方教程二、实验内容 1. 导入numpy库 2. 打印版本号 3. arange 函数 4. array函数 5. reshape函数 6. 矩阵点乘（逐元素相乘） 7. 矩阵乘法一、NumPy介绍 NumPy是一个常用于科学计算的Python库，尤…

Pandas进阶修炼120题-第四期（当Pandas遇上NumPy，81-100题）

目录往期内容：第一期：Pandas基础（1-20题）第二期：Pandas数据处理（21-50题）第三期：Pandas金融数据处理（51-80题）第四期：当Pandas遇上NumPy&#xf…

亚商投资顾问早餐FM/0613充电桩建设

01/亚商投资顾问早间导读 1.科技部部长王志刚：强化国家量子科技工作顶层设计 2.中国光伏行业协会：关于网传我光伏从业者在德被带走的消息多有不实 3.国家电网辛保安：推进充电桩建设和配套电网改造 4.多家房企开启保壳计划：注…

randomisation（）函数生成随机向量| 使用Python的线性代数

Prerequisite: numpy.random.random( ) function with no input parameter 先决条件： numpy.random.random()函数，无输入参数 Numpy is the library of function that helps to construct or manipulate matrices and vectors. The function numpy.rand…

Python numpy nonzero 取矩阵中非零元素的下标

文章目录1. 对矩阵进行处理2. 使用的过程1. 对矩阵进行处理 >>> a3 [[1, 2, 3], [1, 3, 5], [1, 2, 4]] >>> a3 np.mat(a3) >>> np.nonzero(a3[:, 0] 1) (array([0, 1, 2], dtypeint64), array([0, 0, 0], dtypeint64))第一个数组定位的是行第二…

Numpy---ndarray矩阵运算、广播机制、排序、文件操作

1. 矩阵运算 n 10 # 加 n - 10 # 减 n * 10 # 乘 n / 10 # 除 n // 2 # 整除 n ** 2 # 次方 n % 2 # 余数 n1 np.random.randint(0, 10, size(4, 5)) n2 np.random.randint(0, 10, size(4, 5)) display(n1, n2) array([[3, 6, 1, 9, 9],[8, 9, 2, 0, 4],[4, 8, 5, …

Python矩阵相乘

目录 1 引言 2 Python里向量和矩阵的概念 3 矩阵相乘——Python 4 Python矩阵相乘举例说明 4.1 对位乘积举例说明 4.2 矩阵乘法 4.3 向量内积 1 引言矩阵相乘分为叉乘和点乘，叉乘就是矩阵的乘法，指矩阵A的第一行乘以矩阵B的第一列，各…

NumPy库的学习

本文主要记录的是笔者在B站自学Numpy库的学习笔记。引入numpy库 import numpy as np矩阵的创建创建一个二行三列的矩阵。 array np.array([[1,2,3],[2,3,4]])查看array的行数、形状、元素数量 print("number of dim:",array.ndim) print("shape:"…

pytorch的tensor与numpy数组转换

看代码，tensor转numpy: a torch.ones(2,2) b a.numpy() cnp.array(a) #也可以转numpy数组 print(type(a)) print(type(b)) print(a) print(b) 输出为： <class ‘torch.Tensor’> <class ‘numpy.ndarray’> tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) …

Open3d 使用marching cubes生成3D模型

使用python 3.9.12 如果没有open3d pip install open3d 需要的头文件： import numpy as np import torch import open3d as o3d from skimage import measure 通过open3d 导入数据 pointso3d.io.read_point_cloud(file) 创建体素网格，大小以最大最小X,…

random.shuffle(indices) 写一个demo

random.shuffle(indices)是Python中的一个函数，用于将一个序列随机打乱。该函数会直接修改原始列表，不会返回任何值。以下是一个简单的示例，演示如何使用random.shuffle()函数打乱一个整数序列： 复制代码 import random # 生成一…

NumPy之矩阵、向量、线性代数等的操作

NumPy之矩阵、向量、线性代数 NumPy矩阵和向量矩阵向量创建向量创建矩阵访问元素转置矩阵矩阵加减乘除矩阵向量乘法矩阵求逆矩阵的迹向量点积向量范数 NumPy线性代数计算矩阵乘积计算矩阵的逆解线性方程组 NumPy矩阵和向量矩阵在NumPy中，矩阵可以看作是一个二维数…

Python数据分析：常用的数据分析格式文件的读写

Python数据分析：常用的数据分析格式文件的读写常用数据分析文件格式： txt csv json xml xls,xlsx HDF txt文件的读写文件的打开： f open(file_name, mode)mode:‘r’ , ‘w’ 读： f.read() 读取整个文件内容 f.rea…

numpy数组的分割和元素的添加与删除

numpy数组的分割和元素的添加与删除数组的分割： 函数描述split将一个数组分割为多个子数组hsplit将一个数组水平分割为多个子数组（按列）vsplit将一个数组垂直分割为多个子数组（按行） numpy.split 沿特定的轴将数组分…

Numpy方法总简单说明作用

NumPy的大部分代码都是用C语言写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy比纯Python代码高效得多 NumPy（Numerical Python）是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python…

pandas中describe()不采用科学计数法

在pandas中，我们采用pandas中的函数describe()来查询数据的统计信息 data.describe()对于浮点数，describe()查询到的信息往往会用科学计数法显示为了直观显示数字，不采用科学计数法显示 # 查看数据统计信息 import numpy as np import pa…

扩张维度

np.expand_dim tensorflow.expand_dim reshape()

1.Numpy数值计算基础(随机数、索引、数组形状、矩阵、去重、排序)

笔记说明：本文是我的学习笔记，大部分内容整理自黄红梅,张良均等.Python数据分析与应用[M].北京:人民邮电出版社,2018,21-49. 还有部分片断知识来自网络搜索补充。一个目录1.数组对象ndarray1.1创建数组类型1.1.1数组属性1.1.2数组创建1.2生成随机数1.3…

利用Python进行数据分析阅读笔记之第一章：准备工作

《利用Python进行数据分析》这是一本非常好的使用python语言进行数据分析的入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有错误请为我指…

Python pip3 install 安装第三方库镜像版本控制

文章目录1. Python第三方库镜像网站2. 命令行安装3. 卸载4. 更新pip解决： ModuleNotFoundError: No module named pip1. Python第三方库镜像网站清华 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中科大 https://…

斯皮尔曼相关系数的解读

最近在编写程序的时候使用到了scipy.stats.spearmanr这个库，由于自己之前未曾使用过斯皮尔曼相关系数，对于这个调用函数理解不够深度，特编写文章记录自己的学习过程。斯皮尔曼相关系数是一个衡量两个变量的依赖性的非参数指标，它…

机器学习-01-Numpy-01

前言目录前言 1.1机器学习是什么： 1.2学习资料 1.3为什么要学机器学习 2.1创建矩阵 2.1.1传入列表生成数组 2.2.2使用arange创建数组 2.2.3创建多维矩阵 2.3矩阵运算 2.3.1数学标量运算 2.3.2矩阵运算 2.4切片 1.1机器学习是什么： 说到机器…

线性代数 python_Python | 申请学校CPI记录（线性代数）

线性代数 pythonLinear algebra is the branch of mathematics concerning linear equations by using vector spaces and through matrices. In other words, a vector is a matrix in n-dimensional space with only one column. So vector is one of the important constitu…

numpy基本使用

参考文献： 【官方帮助文档】NumPy v1.12 Manual 【CSDN】NumPy之四：高级索引和索引技巧基本介绍 NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list struct…

连接函数concatenate()把a、b两个数组连接起来

import numpy as np#读取数据 X [] f open(D:\g\datag\datas.txt) for v in f:X.append([float(v.split(,)[-2]),float(v.split(,)[-1])]) X np.array(X) a X[:,:1]/18.68*100 b X[:,1:]/17.54*100 X np.concatenate((a,b),axis 1) X

Python numpy中两个向量相乘得到矩阵

参考 https://stackoverflow.com/questions/28578302/how-to-multiply-two-vector-and-get-a-matrixhttps://blog.csdn.net/Mr_kanger/article/details/124036124

按unicode值比较数组中的字符串元素numpy.compare_chararrays()方法

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考500强证书考研】【Python-数据分析】对比两个数组中对应位置的元素的unicode值大小 numpy.compare_chararrays() [太阳]选择题关于以下代码的输出结果是? import numpy as np a np.array(["a","B","…

Python—Numpy学习之【转置T函数】、【点积dot函数】、【调换顺序tranpose函数】、【轴调换 swapaxes函数】、【modf函数】

1. T函数功能：转置 2. dot函数功能：两个矩阵进行**“点积”运算** 3. tanspose函数 transpose英文意思为调换顺序，理解起来有一点麻烦，但是明白了以后就很简单了。以三维矩阵为例，三维矩阵有(x,y,z)三个维度&…

pytorch的随机抽样

目录1.如何设置随机种子？2.如何进行伯努利分布采样？3.如何进行多项式分布抽样？4.如何进行标准分布抽样？1.如何设置随机种子？ torch.manual_seed(123) #manual 手控的 # 如没有手动设置，则返回系统生…

Python—Numpy学习之【数组生成函数】和【数据类型转换方法】

一. 数组生成函数 1. array函数功能：将输入数据（可以是列表、元组、数组以及其他序列）转换成ndarray，如果不显式指明数据类型，将自动推断；默认复制所有的输入数据。 2. asarray函数功能：…

Python-Numpy学习之【ndim、shape、dtype函数的区别】

刚开始学习numpy，对ndim、shape还有dtype这几个函数的含义有些混淆，所以简单记录下。 ndim函数：返回一个数字，确定数组的维度备注：个人小技巧（不知道准不准），从列表转数组时&#…

Numpy必须掌握的50条基础命令

想要学习机器学习的同学应该知道的工具之一：Numpy。 Numpy是Python语言的一个扩充程序库，支持大量高维度数组与矩阵运算，并提供了大量的数学函数库。机器学习涉及到大量对数组的变换和运算，NumPy 就成了必不可少的工具之一。基…

pytorch中tensor与numpy、cv2、pillow转换

tensor直接保存成图片文件 import torch from torchvision import utils as vutilsdef save_tensor2image(input_tensor: torch.Tensor, filename):"""将tensor保存为图片:param input_tensor: 要保存的tensor:param filename: 保存的文件名"""…

python寻找最多覆盖点(长度为8的绳子最多可以覆盖几个点)

#寻找最多覆盖点 def maxCover(array,L):count2maxCount1nlen(array)start0i0j1while i<n and j<n:while j<n and (array[j]-array[i]<L):j1count1j-1count-1if count>maxCount:maxCountcounti1j1print(maxCount) if __name__ __main__:array[1,3,7,8,10,11…

numpy实例

import numpy as np import csviris_data [] with open("data//iris.csv") as csvfile:# 使用csv.reader读取csvfile中的文件csv_reader csv.reader(csvfile) # 读取第一行每一列的标题birth_header next(csv_reader) # 将csv 文件中的数据保存到birth_data中f…

Numpy库学习官方网址，有需要的快拿走

方便后面的学习，把numpy官方网址保留在这里： https://numpy.org/doc/stable/reference/index.html

Python高级语法谁还不知道？

目录 1. GIL（全局解释器锁） 2. 深拷贝和浅拷贝 3. 私有化 4. import 导入模块 4.1方法： 4.2 拓展： 调用函数时根据搜索路径列表的先后顺序调用的。 4.3 多模块开发import导入注意点： 5. 封装，继承&…

NumPy实现逻辑回归

说明：数据集 ex2data1.txt是吴恩达机器学习的作业的数据集。 # -*-coding:utf-8-*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pdclass Logitstic_Regression:def __init__(self, learning_rate0.01, num_iterations75000, threshold0.…

$Window\Mac\Linux首次安装tensorflow出现ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_u的解决方案$

Window\Mac\Linux首次安装tensorflow出现ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_u的解决方案

TensorFlow避坑总结： 一、安装问题，numpy库无法import 1. 问题描述： 按照Tensorflow官网安装说明，使用pip指令 >> pip install --upgrade tensorflow 安装tensorflow包，安装成功后，使用import检验…

【零基础入门学习Python---Python中数据分析与可视化之快速入门实践】

🚀 零基础入门学习Python🚀 🌲 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 🍀 🌲 越难的东西,越要努力坚持，因为它具有很高的价值，算法就是这样✨ 🌲 作者简介：硕风和炜…

【Numpy学习】第四节 Numpy线性代数相关

Numpy 定义了 matrix 类型，使用该 matrix 类型创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算，因此用法和Matlab十分类似。但是官方并不推荐在程序中使用 matrix,所以仍然用 ndarray 来介绍。文章目录0. 思维导图总结1. np中的广…

chatgpt赋能python：Python科学计算利器：Numpy

Python科学计算利器：Numpy Python是一门广受欢迎的编程语言，得益于其简洁易读、易学易用、可读性高等特点，被广泛应用于各个领域。在科学计算领域，Python也有着非常强大的工具包，其中Numpy是一个备受关注的库。 Nump…

python基础知识(十三):numpy库的基本用法

目录 1. numpy的介绍2. numpy库产生矩阵2.1 numpy将列表转换成矩阵2.2 numpy创建矩阵 3. numpy的基础运算4. numpy的基础运算25. 索引 1. numpy的介绍 numpy库是numpy是python中基于数组对象的科学计算库。 2. numpy库产生矩阵 2.1 numpy将列表转换成矩阵 import numpy as …

Numpy大纲——函数，属性，运算等

NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。部分功能如下： ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件…

在数组中各位置上计算该位置以前所有元素的累加结果（Nan值视为0）numpy.nancumsum()

【小白从小学Python、C、Java】【等级考试500强双证书考研】【Python-数据分析】在数组中各位置上计算该位置以前所有元素的累加结果（Nan值视为0） numpy.nancumsum() [太阳]选择题以下说法错误的是： import numpy as np a np.array([[n…

chatgpt赋能python：Python数据归一化：什么是数据归一化及其作用

Python数据归一化：什么是数据归一化及其作用数据归一化是一个在数据分析中经常出现的术语。其目的是将数据缩放到相同的比例，从而进行更加准确和可靠的分析。在本文中，我们将介绍什么是数据归一化，为什么我们需要它以及如何在Py…

python学习——NumPy数值计算基础

目录 NumPy数值计算基础1.array创建数组及其属性2.其他创建方式3.数据类型及其转换4.生成随机数5.数组的索引和切片6.改变数组形态【案例】两个国家的数据方法一起来研究分析，同时保留国家的信息（每条数据的国家来源），应该怎么办 …

python pytorch教程-带你从入门到实战（代码全部可运行）

python pytorch教程-带你从入门到实战（代码全部可运行） 其实这个教程以前博主写过一次，不过，这回再写一次，打算内容写的多一点，由浅入深，然后加入一些实践案例。下面是我们的内容目录&#x…

基于python的matplotlib、numpy库实现的图形绘制（数据可视化）

一、sin，cos函数 1.题目要求编写程序，绘制正弦曲线和余弦曲线。提示：利用numpy的linspace()、sin()或cos()函数生成样本数据、正弦或余弦值。 2.函数讲解及代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#linspace函数是用…

Windows系统下，python安装netCDF4步骤

文章目录1 写在前面2 下载netCDF4的安装包3 安装命令4 写在最后5 OK，问题不大，又水完一篇博文，感谢收藏点赞关注~~1 写在前面自己写程序主要用的是Pycharm，查看一下当前的Python版本（在Terminal里面可以查看&#xf…

Python基础篇(九)：错误和异常

错误和异常前言1. 错误（Error）1.1 语法错误1.2 逻辑错误 2. 异常（Exception）2.1 异常捕获（Try-Except）2.2 异常抛出（Raise）2.3 try-except-else语句2.4 try-except-finally语句2.5 …

03_python数据分析之numpy

python数据分析之numpy1.什么是 numpy ？2. numpy 基础2.1 numpy 创建数组（矩阵）2.2 numpy 中常见的更多数据类型2.3 数据类型的操作2.4 数组的形状2.4 数组和数的计算2.5 广播原则2.6 轴（axis）2.7 numpy 读取数据2.8 n…

张量的操作和运算

张量计算是一种在数学和计算机科学中广泛应用的概念。张量可以被理解为多维数组或矩阵的推广，它在许多领域，如线性代数、物理学、计算机视觉、机器学习和深度学习中都有重要的应用。在张量计算中，常常会涉及到一些基本的操作&#x…

chatgpt赋能python：Python解ODE：优雅地解决微分方程

Python解ODE：优雅地解决微分方程介绍 ODE（Ordinary Differential Equation，常微分方程）是数学中一个核心领域。为了求解ODE，需要一些高深的数学知识和专业的工具。然而，如果你是一位Python程序员&#x…

作为一名python开发者，想要兼职接单，需要学那些技术？要达到什么水准？为什么要学这些技术？

作为一名Python开发者，学习并且兼职接单可以创造更多的机会和收入。要成为一名具有竞争力的兼职Python开发者，需要学习一系列的技术，并达到一定的水准。本文将详细分析兼职Python开发者需要学习的技术、所需达到的水平，以及为什么…

7. np.where, np.argwhere, df.where, df.mask

7. np.where, np.argwhere, df.where, df.mask 7.1 np.where numpy.where(condition[, x, y]) 根据条件选择x或y的元素返回。如果condition为真，返回x的元素；反之返回y的元素 a np.arange(10)a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])np.where(a <…

Python实现语音信号的短时平均过零率

短时平均过零率平均过零率： 短时平均过零率表示的是一帧语音中语音信号波形穿过横轴也就是零电平的次数，也可以理解为样本数值改变符号的次数。若语音信号分帧以后为 yi(n){y}_{i} (n)yi(n)，帧长为L，则短时平均过零率可以表示为…

pandas中对类别属性计数、统计出现的不同类别

Series.unique()返回Series对象中唯一值的NumPy array pd.Series([2, 1, 3, 3], nameA).unique() #array([2, 1, 3])Series.value_counts(normalizeFalse, sortTrue, ascendingFalse, binsNone, dropnaTrue)返回一个Series，记录Series对象中唯一值出现的次数。 in…

python中的shape、shape[0]、shape[1]、与reshape

python中的shape、shape[0]、shape[1]、与reshapenp.shapeshape[0]与shape[1]reshape(a, b)np.shape 描述的是矩阵a的形状 import numpy as np a np.array([[1, 2, 3, 5], [4, 5, 1, 6], [7, 4, 8, 9]]) print(a.shape) ---------------------------------------------- 输出…

NumPy：索引 + 切片

NumPy：索引切片文章目錄NumPy：索引切片簡介參考正文一維數組多維數組其他索引布爾索引order 排列方式結語簡介前一篇：NumPy：起步創建數組。我們已經能夠建立多維數組了，接下來本篇將要來講解如何索引(Index)和…

改Bug的一个方法 —— 学会查找官方手册

文章目录问题截图分析解决方法问题截图 numpy.AxisError: axis 4 is out of bounds for array of dimension 4 分析 1、复现代码的原则，很少会在维度上进行修改。但是不修改会一直报错！ 2、这种错误很大原因是因为是版本号不对，定位到代…

pandas4 pandas的数据运算

文章目录4.pandas数据运算算术运算函数的应用和映射排序统计汇总4.pandas数据运算算术运算如果有相同索引则进行算术运算，如果没有则会进行数据对齐，但会引入缺失值。对于DataFrame类型，数据对齐的操作会同时发生在行和列上。 import pa…

numpy 特征值分解

import numpy as np# 搞个矩阵 a np.array([[1,2,3,4],[2,4,5,8],[7,6,5,2],[5,4,3,2]])# 计算a的协方差矩阵 b np.corrcoef(a)# 特征值分解 c np.linalg.eig(b)# d为特征值 d c[0] # 对角化 g np.diag(d) # e为特征向量矩阵 e c[1]# 验证特征值分解定义公式 f np.matmu…

numpy 随机抽样函数 np.random.choice

import numpy as npdata np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) print(np.random.choice(data,5))np.random.choice(a, sizeNone, replaceTrue, pNone) 参数说明： a:从此数组中抽样 size:抽多少个 replace：是否重复 p:a里面每一个元素被抽中的概率

Nan 数据的检测与处理

print(is exist nan: , end) print(np.isnan(x).any())# 查找位置 nan_inx np.where(np.isnan(x)) print(nan_inx)# 替换 x[np.isnan(x)]0.00001print(is exist nan: , end) print(np.isnan(x).any())

chatgpt赋能python：Python除数为0处理详解

Python除数为0处理详解在Python编程中，最常见的问题之一是除数为0的错误。当我们尝试将一个数除以0时，Python会抛出ZeroDivisionError错误，这是一个常见的运行时错误。为什么会发生除数为0的错误？ 当我们尝试将一个数除以0时…

数据分析~numpy数组变形记

原文链接：http://www.juzicode.com/archives/2923 numpy数组的变形可以实现对原始数组的维度改变、轴长度改变，假设原始数据的形状为(n1,n2….nx)，变化后的形状为(m1,m2,…my)，则要求 n1*n2….*nx m1*m2…*my。 1、a.resize(m,n…

np.max(img,axis=2)中axis=2说明

参考连接： https://blog.csdn.net/spadgerz/article/details/103145959

NumPy基础介绍

NumPy基础介绍 IPython的%魔术命令： %magic：显示所有魔术命令 %hist：IPython命令的输入历史 %pdb：异常发生后自动进入调试器 %reset：删除当前命名空间中的全部变量或名称 %who：显示Ipython当前命令空…

【2023】某python语言程序设计跟学第八周内容【完】

目录 1.从数据处理到人工智能1.1.python库之数据分析1.2.python库之数据可视化1.3.python库之文本处理1.4.python库之机器学习 2.实例：霍兰德人格分析雷达图3.从web解析到网络空间3.1.python库之网络爬虫3.2.python库之web信息提取3.3.Python库之web网站开发3.4.pyt…

numpy.apply_along_axis

numpy.apply_along_axis 1、api numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs) 2、参数和返回值参数： fun1d处理沿axis轴的arr数据，接收一维的数据axis按那个轴处理arr要处理的数据返回值： 处理后的array型数据&#xf…

Mathematica 常见指令汇编

Mathematica 常见指令汇编常见指令 NDSolve 求解结果的保存 sol NDSolve[{y[x] x^2, y[0] 0, g[x] -y[x]^2, g[0] 1}, {y, g}, {x, 0, 1}]; numericSoly sol[[1, 1, 2]]; numericSolg sol[[1, 2, 2]]; data Table[{x, numericSoly[x], numericSolg[x]}, {x, 0, 1, 0…

Mathematica 与 Matlab 常见复杂指令集汇编

Mathematica 常见指令汇编 Mathematica 常见指令 NDSolve 求解结果的保存 sol NDSolve[{y[x] x^2, y[0] 0, g[x] -y[x]^2, g[0] 1}, {y, g}, {x, 0, 1}]; numericSoly sol[[1, 1, 2]]; numericSolg sol[[1, 2, 2]]; data Table[{x, numericSoly[x], numericSolg[x]},…

第二章：25+ Python 数据操作教程（第二节Python安装 PYTHON 包）

Python 是数据科学和分析领域最流行的编程语言之一。它广泛用于初创公司和许多跨国组织的各种任务。这种编程语言的优点在于它是开源的，这意味着它可以免费使用，并且在世界各地拥有非常活跃的开发人员社区。Python 开发人员以包或模块的形式与其他 Python 用户分享他们的解决…

返回数组中最大(最小)值的位置(索引值)，查找范围可以是所有元素，或者指定行列numpy.argmax()numpy.argmin()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等级考试500强双证书】【Python-数据分析】返回数组中最大(最小)值的位置(索引值)， 查找范围可以是所有元素，或者指定行列 numpy.argmax() numpy.argmin() [太阳]选择题关于以下代码说法错误的一项是? import…

【数据分析入门】Numpy进阶

目录一、数据重塑1.1 透视1.2 透视表1.3 堆栈/反堆栈1.3 融合二、迭代三、高级索引3.1 基础选择3.2 通过isin选择3.3 通过Where选择3.4 通过Query选择3.5 设置/取消索引3.6 重置索引3.6.1 前向填充3.6.2 后向填充 3.7 多重索引四、重复数据五、数据分组5.1 聚合5.2 转换六、…

numpy.array形式的字典数据转成python类型的字典数据

一个numpy.array的变量,它的值为{‘a’: [1, 2, 3], ‘b’: {2: 4}},怎么转成python类型的字典你可以使用 ast.literal_eval() 函数将字符串转换为 Python 字典。首先，将 numpy.ndarray 对象转换为字符串，然后使用 ast.literal_eval() 函数将其转换为字…

【一看就懂】ravel()、flatten()、squeeze()，reshape()的用法与区别

ravel(),flatten(),squeeze()三个都有将多维数组转化为一维数组的功能： ravel(): 不会产生原来数据的副本flatten（）：返回源数据副本squeeze（）：只能对维度为1的维度降维reshape(-1)：…

Python3 NumPy基础：数组和矢量计算

目录 NumPy介绍： 部分功能如下： ndarray: 创建ndarray： ndarray的数据类类型： 数组和标量之间的运算： 数组之间的运算： 数组和标量之间的运算： 基本的索引和切片： 布尔型索…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十六）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（2）3D散点图（3D Scatter Plot）

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 2、3d绘图类型 0. 设置中文字体 1. 线框图（Wireframe Plot） 2. 3D散点图（3D Scatter Plot） 一、前言 Python是一种高级编程语言，由Guido van Ross…

【深度学习实验】线性模型（三）：使用Pytorch实现简单线性模型：搭建、构造损失函数、计算损失值

目录一、实验介绍二、实验环境 1. 配置虚拟环境 2. 库版本介绍三、实验内容 0. 导入库 1. 定义线性模型linear_model 2. 定义损失函数loss_function 3. 定义数据 4. 调用模型 5. 完整代码一、实验介绍使用Pytorch实现线性模型搭建构造损失函数计算损失值二、…

【深度学习所有损失函数】在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中实现（1/2）

一、说明在本文中，讨论了深度学习中使用的所有常见损失函数，并在NumPy，PyTorch和TensorFlow中实现了它们。二、内容提要我们本文所谈的代价函数如下所列： 均方误差 （MSE） 损失二进制交叉熵损失加权二进…

（6）所有角色数据分析-6

http://t.csdn.cn/KrurEhttp://t.csdn.cn/KrurE （5）中的页面，倾向于向用户展示所有数据，但却没有对数据进行比较、分析，用户不能直观的感受到各种数据之间的关系与变化幅度，所以，下面将向用户提…

$同伦问题与同伦算法$

同伦问题与同伦算法

同伦问题据我所知，这篇博客是CSDN上少数几篇讲同伦算法的博客之一考虑同伦算法的目的扩大初值选取范围解决非线性代数方程组的全部解计算问题同伦算法中的基本概念考虑求的解人为地引入参数t,构造一个函数族使得同时假设的解已知，从出发可以求解对…

Python functools module 的介绍与应用

Python functools module 的介绍与应用 functools module lru_cache from functools import lru_cache import timelru_cache(maxsizeNone) # 设置缓存大小为无限制 def my_function(x):for i in range(1000):x xfor j in range(100):x xreturn x# 第一次调用函数&#xff…

Numpy入门（4）— 保存和导入文件

NumPy保存和导入文件 4.1 文件读写 NumPy可以方便的进行文件读写，如下面这种格式的文本文件： # 使用np.fromfile从文本文件a.data读入数据 # 这里要设置参数sep ，表示使用空白字符来分隔数据 # 空格或者回车都属于空白字符，读…

Numpy学习笔记

科学计算库（Numpy） 通常数据都能转换成矩阵，行就是每一条样本数据，列就是每个字段的特征，Numpy在矩阵运算上非常高效，可以快速处理数据并进行数据计算。 Numpy基本操作先导入 import numpy as nparray…

粒子物理学导言

核物理凝聚态物理天体物理核技术应用粒子物理学导言粒子物理学导言正电子的发现 C.D.Anderson1932年8月2日，美国加州理工学院C.D.Anderson在云室照片中发现一条与电子径迹相似，方向相反的径迹相对论电子波动方程---狄拉克方程中微子的发现 1914…

数据分析6

目录 numpy常用统计函数数组拼接编辑numpy特殊数组的构造方法 2行3列全为0的数组对角线为1 随机数生成的随机数不变 nan nan的定义判断nan的个数如何将nan替换成均值 numpy常用统计函数 #均值 print(np.mean(u4,axis1)) #中值 print(np.median(u4)) #极值 prin…

numpy初学

为什么要学习numpy? 快速方便科学计算的基础库什么是numpy? 一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分PYTHON科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组上执行数值运算 numpy中常见的数据类型数组的形状 numpy更…

线性代数矩阵行列式_矩阵的行列式使用Python的线性代数

线性代数矩阵行列式In linear algebra, the determinant is a scalar value that can be computed for a square matrix and represents certain properties of the matrix. The determinant of a matrix A is denoted det(A) or det A or |A|. Python library numpy provides …

python pip下载速度过慢提高速度的方法

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 加上这一句速度直接起飞 pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install numpy -i https://pypi.douban.com/simple PyQt安装遇到[Errno 13] Permission denied错误解决办法添加链接描述

详解Numpy（基于jupyter notebook）

详解Numpy（基于jupyter notebook） 1.创建数组2.数据类型3.数组切片和索引4.Numpy的广播与数组操作5.数组合并与通用函数6.其他通用函数 1.创建数组 #引入numpy包，以后np就代表numpy import numpy as npanp.arange(10,30,2)#10为起点&#xf…

用python绘制多组箱线图、柱状图、簇状图

目录箱线图单组数据多组数据柱状图数据叠加显示数据分离显示簇状图箱线图单组数据只有一组数据时候用matplotlib就很方便实现，还可以对箱线图的格式进行调整，示例代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npdata [2…

numpy练习（一）

numpy练习（一） 创建一个 5x5 的二维数组，其中边界值为1，其余值为0 Z np.ones((5,5)) Z[1:-1,1:-1] 0 Z使用数字 0 将一个全为 1 的 5x5 二维数组包围 import numpy as np z np.ones((5,5)) z np.pad(z, pad_width1, modeco…

LeetCode283:MoveZero

/*给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。示例:输入: [0,1,0,3,12]输出: [1,3,12,0,0]说明:必须在原数组上操作，不能拷贝额外的数组。尽量减少操作次数。*/ #include <iostream> #incl…

numpy翻转数组

numpy翻转数组函数描述transpose对换数组的维度ndarray.T转置rollaxis向后滚动指定的轴swapaxes对换数组的两个轴 numpy.transpose 对换数组的维度 numpy.transpose(arr, axes)arr：要操作的数组axes：整数列表，对应维度，通常所有…

IOError: [Errno 13] Permission denied

bug: 使用pip安装python库（numpy）报错：IOError: [Errno 13] Permission denied: ‘d:\anaconda\envs\py2\lib\site-packages\numpy\core\libopenblas_v0.2.20_mingwpy.dll’ 原因： 同时开了好几个cmd窗口，以及还有正在…

使用pip安装numpy库问题汇总

easy_install和pip都是用来下载安装Python一个公共资源库PyPI的相关资源包的管理工具，而pip是easy_install的改进版，提供更好的提示信息，删除package等功能。Python官网上编译好的msi文件已经包含这两个工具，安装在<Python安装…

Python的学习笔记案例7--模拟掷骰子5.0

一、Python科学计算库Numpy（Numeric Python） 1、强大的N维数组对象array 2、成熟的科学函数库 3、实用的线性代数、随机数生成函数等 4、NumPy的操作对象时多维数组ndarray nbarray.shape数组的维度 5、创建数组：np.array(<list>),np.…

NumPy和Pandas库的基本用法，用于数据处理和分析

当涉及到数据处理和分析时，NumPy和Pandas是两个非常常用的Python库。下面是它们的基本用法： NumPy（Numerical Python）：导入NumPy库：在代码中使用import numpy as np导入NumPy库。创建NumPy数组：使用np.array()函数可以创建一个NumPy数组。例如，arr = np.array([1,…

文献复现--freewater-DTI-单壳数据的自由水成像

文献链接：https://www.nature.com/articles/s41598-021-86505-7 import os, sys import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from dipy.core.gradients import gradient_table from dipy.data import get_fnames from dipy.io.gradients import read_bvals_bvecs f…

如何使用NumPy和Pandas库进行数据合并和连接操作？

使用NumPy和Pandas库进行数据合并和连接操作可以方便地组合和整合多个数据集。下面是使用这两个库进行数据合并和连接的基本方法： NumPy： NumPy库主要用于数组操作，它提供了一些函数来进行简单的数组合并操作。使用np.concatenate()函数可以按照指定的轴将多个数组沿该轴…

Conda环境配置常用

常用命令 pip list 查看pip安装的包 conda list pip show numpy 查看包的详细信息 Conda环境配置 conda env list 查看已有的虚拟环境 conda activate my_test 切换到想要的虚拟环境 conda activate 激活canda环境 python -V #注意V是大写，即可查看Pytho…

量化：基于RSRS的市场择时复现

文章目录资源研报解读概念Q&ARSRS指标构建交易逻辑资源《阻力支撑相对强度RSRS研究报告》链接：https://pan.baidu.com/s/1EhtoC25WSO7WpNiyZpcKYA 提取码：2023 合吾~~~祝投资顺利愉快！ 研报复现系列（5）基于阻力…

Numpy包常用科学计算方法总结

numpy包的计算性能是python原始方法计算性能的几十倍到几百倍一、引入numpy包： import numpy as np 二、创建数组: #定义一个pyth…

解决使用torchstat时报错“AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘long‘”等问题

背景首先直接使用pip install torchstat安装。使用torchstat查看模型参数和flops： from torchstat import stat stat(model.to(cpu), (2, 32, 32)) # 这里第二个参数取决于自己的模型输入大小报错1 运行报错如下： 核心错误为： “Attri…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十四）：Matplotlib详解：1、2d绘图（下）：箱线图、热力图、面积图、等高线图、极坐标图

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 0. 设置中文字体 1-5. 折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图 6. 箱线图（Box Plot） 7. 热力图（Heatmap） 8. 面积图（Area Plot） 9. 等…

Python实现数据平滑与离群点筛选

数据平滑假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑&a…

Numpy实现Logistic回归（含完整代码）

Numpy实现对数几率回归问题描述对数几率回归通过一个单调可微函数（Sigmoid函数）把分类任务的真实标签与线性回归模型的预测值联系起来，进行回归学习，完成分类任务。其中，Sigmoid函数如下： y11e−(ωTxb…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（一）Python基本数据类型：1、数字（整数、浮点数）及相关运算；2、布尔值

目录一、前言二、实验环境三、Python基本数据类型 1. 数字 a. 整数（int） b. 浮点数（float） c. 运算运算符增强操作符代码整合 d. 运算中的类型转换 e. 运算函数abs、max、min、int、float 2. 布尔值&#xff08…

记账工具：轻松添加新账户并记录明细

记账工具是一款方便易用的软件，可以帮助您轻松管理您的账目。它具有简单易用的界面，让您能够快速添加新账户并记录明细。此外，它还支持打印本页功能，让您能够轻松打印出您所记录的账目信息。第一步，我们要打开晨曦记…

Numpy和Pandas简介

推荐：使用NSDT场景编辑器快速搭建3D应用场景如果您正在从事数据科学项目，Python 包将简化您的生活，因为您只需要几行代码即可执行复杂的操作，例如操作数据和应用机器学习/深度学习模型。在开始你的数据科学之旅时，…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十三）：Matplotlib详解：1、2d绘图（上）：折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解 0、绘图风格 1、2d绘图类型 0. 设置中文字体 1. 折线图（Line Plot） 2. 散点图（Scatter Plot） 3. 柱状图（Bar Plot） 4. 直方图（Histogr…

数据分析与可视化 Numpy数组

1.创建数组 import numpy as np anp.array([1,2,3,4]) aarray([1, 2, 3, 4]) print(a)[1 2 3 4] b np.array((2,4,6,8)) print(b)[2 4 6 8] cnp.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) print(c)[[1 2 3 4] [5 6 7 8]] dnp.array([1,2,3,4],dtypefloat64) print(d)[1. 2. 3. 4.] …

判断数组内字符串元素是否均为小写字母numpy.char.islower()方法

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考500强证书考研】【Python-数据分析】判断字符串数组中的每个元素中每个字母是否全是小写字母 numpy.char.islower() [太阳]选择题以下代码的输出结果是? import numpy as np a np.array(["a","B","a…

python中numpy.apply_along_axis()函数的用法

1.函数原型 numpy.apply_along_axis(func, axis, arr, *args, **kwargs) 2.作用： 将arr数组的每一个元素经过func函数变换形成的一个新数组 3.参数介绍: 其中func，axis，arr是必选的 func是我们写的一个函数 axis表示函数func对arr是作用于行…

python 39 numpy常见函数小结

1 向上取整 np.ceil 上限值，整数 2 np.linspace 分成几等份 np.linspace（-0.5,0.5,n）,是把-0.5到0.5分成几等份 3 np.meshgrid import numpy as npprint np.meshgrid(np.arange(0, 6)) printx, y np.meshgrid(np.arange(-1, 2), np.a…

Numpy实现K-Means聚类

问题描述： 数据放在数据文件中(不得放在程序中)，第一行是数据的个数，以后各行是各个点的x,y,z坐标。读取文本文件数据，并用K-means方法输出聚类中心k-means 算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得…

Python求解方程组与Pytorch实现梯度下降

练习一解下列方程组： {x2yz−2w02x3y−w0x−y−5z7w0\left\{\begin{array}{l} x2 yz-2 w0 \\ 2 x3 y-w0 \\ x-y-5 z7 w0 \end{array}\right. ⎩⎨⎧x2yz−2w02x3y−w0x−y−5z7w0 验证R(A)与R(A, B)与未知数数量分别计算R(A)与R(A, B) import numpy as np…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（八）：Python类

目录一、前言二、实验环境三、Python类（Class） 1、初始化方法（__init__） 2、属性和实例变量 3、方法和实例方法 4、继承 5、多态 6、类变量和静态方法 7、魔术方法一、前言 Python是一种高级编程语言，由…

使用numpy的ndarray存储str类型的问题

1 问题描述使用numpy来存储str类型的数据时，numpy会把这个数据转化为numpy.str_类型的对象。此时，我想要在对应位置上再添加字符的话，会出现字符赋值不成功的情况。情况如下所示： X_list[i - 1, c, w] "0" PyDev co…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十二）：NumPy详解：4、数组广播；5、排序操作

目录一、前言二、实验环境三、NumPy 0、多维数组对象（ndarray） 多维数组的属性 1、创建数组 2、数组操作 3、数组数学 4、数组广播 5、排序操作 1. np.sort() 函数 2. np.argsort() 函数 3. ndarray.sort() 方法 4. 按列或行排序 5. n…

Python--Numpy库函数文档API

本文转自https://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6795995.html Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray，是广播功能函数。其整合C/C.fortran代码的工具 ，更是Scipy、Pandas等的基础。在此对Numpy函数进行总结（包含注释&#xff09…

python numpy模块翻转图像

[1]使用numpy模块对numpy.ndarray表示的图像左右翻转，即沿y轴翻转180度，函数为: numpy.fliplr(img) [2]使用numpy模块对numpy.ndarray表示的图像上下翻转，即沿x轴翻转180度，函数为: numpy.fliplr(img) 注：图像数据组织…

python numpy模块矩阵乘法以及广播类逐元素相乘

本文主要说明numpy模块中两种乘法使用的符号和*，并未对广播原则进行详细介绍。 1.以示例说明矩阵乘法与广播类逐元素相乘的区别示例矩阵和列向量 m[123456789],v[102030]m \begin{bmatrix} 1\quad2\quad3 \\ 4\quad5\quad6 \\ 7\quad8\quad9 \\ \end{bmatrix}, v…

Python测试三角函数的正交性

import numpy as np def Gaussian_Integral(a,b,f):#定义一元函数的7点高斯积分区间在-1 到 1上x_y_wnp.array([[-0.9491079123427585,0.1294849661688697],[-0.7415311855993945,0.2797053914892766],[-0.4058451513773972,0.3818300505051189],[ 0.0000000000000000,0.417959…

学习Java. 基础 17: 二维数组

精选30云产品，助力企业轻松上云！>>> 概念二维数组: 大数组里每个元素都是小数组之前学习的一维数组: 数组里每个元素都是正常值 // 一班 String [] java1 {"赵海棠","咖喱酱"}; //二班 String [] java2 {"胡一…

04-Numpy基础-利用数组进行数据处理

NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。一般来说，矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级（甚至更多&…

详解numpy.random.shuffle函数

文章目录函数原型参数解析该函数的注意事项例子示例代码示例结果参考 numpy的random模块中的shuffle函数用于np.ndarray数组中的元素打乱顺序，进打乱多维数组的第一维顺序。本博客详细节将该函数的API，并给出示例代码和结果。函数原型 random.shuff…

上海亚商投顾：创业板指反弹大涨1.26% 核污染概念股午后全线走强

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪三大指数今日集体反弹，沪指午后冲高回落，创业板指盘中涨超2%，尾盘涨幅也有所收…

numpy笔记

文章目录1、创建numpy变量2、numpy和list进行转换3、创建全0全1的numpy对象4、统计学应用1、求和2、均值3、标准差4、均方差5、数据处理1、数据查找2、数据排序3、获取不重复的元素4、取最大最小值5、区间均匀采样6、矩阵操作1、维度扩展2、矩阵拼接3、矩阵复制4、矩阵的四则运…

dataframe多级索引_多索引/多级/高级索引dataFrame | 熊猫数据框

dataframe多级索引MultiIndex dataFrame (MultiIndex dataFrame) import numpy as npimport pandas as pdfrom numpy.random import randn# create multi indexoutside [G1,G1,G1,G2,G2,G2]inside [1,2,3,1,2,3]# returns list of tupleshier_index list(zip(outside, insid…

关于Numpy数组切片操作的整理与思考

1.Python3中切片的定义切片的语法表达式为：[start_index : end_index : step]，其中： start_index表示起始索引end_index表示结束索引step表示步长，步长不能为0，且默认值为1 切片操作是指按照步长，截取从…

numpy linalg 模块

numpy.linalg 模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算矩阵逆、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。 1.计算矩阵 import numpy as np #创建矩阵 A np.mat(0 1 2;1 0 3;4 -3 8) print(A) #[[0 1 2]] #[[1 0 3]] #[[4 -3 8]] #使用inv函数计算逆矩阵 …

数据的平滑处理函数——log1p和exmp1

参考： https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/82422865 https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.log1p.html 数据平滑处理 -- log1p( ) 和 exmp1( ) 1. 数据预处理时首先可以对偏度比较大的数据用og1p函数进行转化&…

numpy更新踩坑系列--ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

正常更新步骤： 1、第一步在我们的电脑中打开命令提示符，输入"pip list"，按回车键查看所有安装的第三方库 2、第二步输入“pip list --outdated”命令，查看可以更新的第三方库 3、第三步输入“pip install --upgrade …

向量矩阵运算

下面是以numpy举例的，但是几乎都可以转成pytorch 对应的计算。 import numpy as np向量运算 a np.array([1,2]) b np.array([2,1])# 向量相乘 dot sum([i*j for i,j in zip(a,b)]) print(非numpy 计算向量相乘结果: ,dot) ## 向量相乘numpy 用法 dot1 np.sum…

【小白学PyTorch】10 pytorch常见运算详解

文章来自微信公众号【机器学习炼丹术】。有问题可以咨询“炼丹兄”，WX：cyx645016617 这一课主要是讲解PyTorch中的一些运算，加减乘除这些，当然还有矩阵的乘法这些。这一课内容不多，作为一个知识储备。在后续的内容中&…

Numpy数组（随时更新）

一、Numpy数组对象的重要属性 #导入库 import numpy as npdata np.arange(12).reshape(4,3)data2 np.arange(24).reshape(3,4,2) #ndim维度个数data.ndimdata2.ndim #shape形状几行几列数组的维度data.shapedata2.shape#size数组的总个数data.sizedata2.size #dtype数组元素的…

给numpy.array增加维度

在一些数据结果的处理中，我们需要对numpy.array进行升维和缩维的处理。利用[None] 利用numpy.expand_dims()函数该函数需要指定扩展的坐标序号（0，1，3），其中最后一个坐标轴可以用-1表示。利用sque…

pandas入门(持续更新)

Python 2.7 IDE Pycharm Pandas 0.18.0 应该每天离目标更近一点首先推荐一下IDE，用的最顺手的是Pycharm，再配合anaconda2，简直完美，什么科学计算库都有，numpy，scipy，matplotlib应有尽有&…

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.clip函数

大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。而大数据分析的基础是学好编程语言。本文和你一起来探索Python中的clip函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理…

robotcar数据集提取（转换为彩色图像）

robotcar数据集提取（转换为彩色图像） 官网数据集如下所示下载sample_small数据集如下所示储存的时候使用Bayer Pattern，所以在使用图片的时候需要将Bayer Pattern 变 RGB，并使用OpenCV保存。可以使用官方提供的工具包进行转换…

python numpy寻找二维数组最大值index

import numpy as npa np.array([[1, 2, 3],[2, 3, 15],[33, 134, 5]]) print(a) value np.max(np.max(a, axis0)) pos np.where(a value) row pos[0][0] col pos[1][0]print(value) print(pos) print(row, col)

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（四）：Python容器：2、元组tuple详解（初始化、索引和切片、元组特性、常用操作、拆包、遍历）

目录一、前言二、实验环境三、Python容器（Containers） 0、容器介绍 1、列表（List） 2、元组（Tuple） 1. 初始化 a. 使用小括号() b. 省略小括号 c. tuple() 函数 2. 访问元组元素 a. 索引 b.…

python获取矩阵某一列元素

今天写线性回归问题的时候遇到了一个问题: 对于一个二维矩阵, python如何遍历其某一列元素. 遍历一行是很简单的, 直接使用索引即可, 但是遍历一列呢? 方法一: 直接遍历法使用一个循环, 对每一行单独找出这列上的对应元素. 方法二: 列表解析法这个方法其实和上面的那个方…

JavaOJ训练——输入一串以逗号隔开数字然后存入数组中并输出

代码： public class OJ {public static void main(String[] args){Scanner sc new Scanner(System.in);System.out.println("请输入一串用英文逗号隔开的整数：");String input sc.next();String[] strArr input.split(",");int[…

Python3，听说这个第三方库竟碾压python自带JSON库。

orjson1、引言2、示例实战2.1 安装2.2 序列化2.3 反序列化2.4 OPTION选项2.4.1 OPT_INDENT_22.4.2 OPTION组合2.4.3 OPT_SERIALIZE_NUMPY2.4.4 OPT_SERIALIZE_UUID2.4.5 OPT_SORT_KEYS2.5 自定义处理策略2.5.1 对数据进行脱敏2.5.2 日期自定义转换3、总结1、引言小屌丝&#…

numpy函数使用大全python

numpy 是一个功能强大的数学计算库，提供了众多函数和方法来处理和操作数组、矩阵和数值数据。以下是一些常用的 numpy 函数的简要介绍： 创建数组： numpy.array()：创建数组。numpy.zeros()：创建全零数组。numpy.ones(…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（五）：Python容器：3、集合Set详解（初始化、访问元素、常用操作、常用函数）

目录一、前言二、实验环境三、Python容器（Containers） 0、容器介绍 1、列表（List） 2、元组（Tuple） 3、集合（Set） 1. 初始化 2. 访问集合元素 3. 常用操作 a. 添加单个…

Python3，9分钟撸完一个电脑录屏神器，女神说今晚要给我加鸡腿。

电脑录屏神器1、引言2、代码实战2.1 编写思路2.2 代码示例3、总结1、引言女神：鱼哥，忙吗？ 小鱼：嗯嗯， 忙， 哦不 ， 不忙不忙。女神：鱼哥，那能不能帮我个忙？…

【数据分析 - 基础入门之NumPy①】Anaconda安装及使用

知识目录前言一、 Anaconda是什么二、为什么使用Anaconda三、安装步骤3.1 下载安装3.2 配置conda源结语前言大家好！我是向阳花花花花，本期给大家带来的是 Anaconda 安装及使用。每日金句分享：故事不长，也不难讲。』—— 「…

python numpy数组水平和垂直合并

1 水平Horizontal合并 Horizontal:水平向右拉长利用np.hstack()：原始数据size可以不一致利用np.concatenate()：原始数据size可以不一致 import numpy as np # 三个一维数组 array1 np.array([1, 2, 3]) array2 np.array([4, 5, 6]) array3 np.ar…

Python ImportError报错:No module named ‘numpy.core_multiarray_umath‘

文章目录背景Import 报错是版本问题吗？删除pandas在Visual Studio中设置Python 环境为什么要在Visual Studio IDE下继续安装Python package在Visual Studio安装numpy和pandasPYTHONPATHDebug模式下继续报错配置Release 工程优化不便之处 1不便之处 2后续参考背景…

“OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.”解决方法总结

一、问题描述跑了点神经网络的代码，想画几个激活函数的图像，代码如下： 运行后报了以下错误： 翻译如下： OMP：错误 #15：正在初始化 libiomp5md.dll，但发现 libiomp5md.dll 已经初…

$代数学与理论物理中常见的群$

代数学与理论物理中常见的群

代数学与理论物理中常见的群代数学与理论物理中常见的群四阶群六阶群对称群二维转动群三维转动群三维正交群群 O3群

【深度学习所有损失函数】在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中实现（2/2）

一、说明在本文中，讨论了深度学习中使用的所有常见损失函数，并在NumPy，PyTorch和TensorFlow中实现了它们。 (二-五)见六、稀疏分类交叉熵损失稀疏分类交叉熵损失类似于分类交叉熵损失，但在真实标签作为整数而不是独热编码提…

Numpy入门（3）—线性代数

线性代数线性代数（如矩阵乘法、矩阵分解、行列式以及其他方阵数学等）是任何数组库的重要组成部分，NumPy中实现了线性代数中常用的各种操作，并形成了numpy.linalg线性代数相关的模块。本节主要介绍如下函数： diag&am…

MindSponge分子动力学模拟——定义一个分子系统（2023.08）

技术背景在前面两篇文章中，我们分别介绍了分子动力学模拟软件MindSponge的软件架构和安装与使用教程。这里我们进入到实用化阶段，假定大家都已经在本地部署好了基于MindSpore的MindSponge的编程环境，开始用MindSponge去做一些真正的分子模拟…

量化：Fama-French五因子模型复现

文章目录参考三因子模型概述策略设计五因子模型概述参考掘金-fama三因子 b站-fama三因子知乎-fama五因子因子溢价、因子暴露及用途三因子模型概述在CAPM模型的基础上加入了两个因子提出了三因子模型，三因子分别为市场因子MKT规模因子SMB（S…

python读取文本数据绘制曲线图

目录写在前面代码reference写在前面 1、本文内容 python读取文本数据曲线图 2、转载请注明出处： https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/125933558 代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npif __name__"__main__":data_…

【OpenCV入门】第七部分——图像的几何变换

文章结构缩放dsize参数实现缩放fx参数和fy参数实现缩放翻转仿射变换平移旋转倾斜透视cmath模块缩放通过resize()方法可以随意更改图像的大小比例： dst cv2.resize(src, dsize, fx, fy, interpolation)src： 原始图像dsize： 输出图像的…

numpy数据类型dtype转换

这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换导入numpy >>> import numpy as np 一、随便玩玩生成一个浮点数组 >>> a np.random.random(4) 看看信息 >>> a array([ 0.0945377 , 0.52199916, 0.62490646, 0.21260126]) >>> a.dtype…

Python numpy数据结构学习笔记

一、概念介绍 numpy是Python的一个扩充程序库，支持高阶大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。对于数据的运算，用矩阵会比python自带的字典或者列表快好多主要应用有：数据分析机器学习深度学习二、…

$Hamilton力学的辛算法简介$

Hamilton力学的辛算法简介

Hamilton力学的辛算法简介冯康我的熟人和我都是曾经要死要活的人我的朋友和我都是正在要死要活的人外微分形式与辛几何外微分形式 1-形式2-形式闭2-形式（辛构造） Euclid Space 符合如下内积定义的线性空间V称为Euclid空间对称性 (a, b) (b, a)线…

【Python代码】层次分析法

import numpy as np class AHP:"""相关信息的传入和准备"""def __init__(self, array):## 记录矩阵相关信息self.array array## 记录矩阵大小self.n array.shape[0]# 初始化RI值，用于一致性检验self.RI_list [0, 0, 0.52, 0.89, 1…

科学计算库 —— Numpy

Numpy1 Numpy介绍2 数组的属性3 数组的操作3.1 创建数组3.2 数组的索引、切片3.3 修改形状3.4 修改类型3.5 数组的去重4 数组的运算4.1 数组中运算4.2 数组间运算5 矩阵运算1 Numpy介绍 Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库&#xff0…

上海亚商投顾：沪指低开低走两市超4600股飘绿

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数昨日全线调整，沪指午后跌超1%，创业板指跌超2%，科创50指数跌超3.7%…

$群表示专题----表示的基本概念$

群表示专题----表示的基本概念

未完待续群表示定义定义设G是一个群，r是一个正整数，如下的同态为一个G的r维表示。如果是一个单射，那么该表示是忠实(faithful)的对任意的群G以及任意的维数r,都可以定义一个表示。这个表示称为平凡表示，其中是r阶单位阵我们…

Numpy例子

使用Anaconda中的Jupyter Notebook

【python】BaiDuAI-人脸检测、人脸搜索、人脸注册

文章目录一、打开摄像头二、获取摄像头捕捉的一帧图片，保存下来并进行人脸检测三、建立人脸库四、人脸搜索五、人脸注册一、打开摄像头 1、初始化打开摄像头按钮 # 初始uidef init_ui(self):self.openCameraBtnQPushButton("打开摄像头",self)self.openC…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十五）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（1）：线框图（Wireframe Plot）

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 2、3d绘图类型 0. 设置中文字体 1. 线框图（Wireframe Plot） 一、前言 Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1991年创建。它以简洁、易读的语法而闻名&#xff0…

python图像数组操作与灰度变换

Python图像数组操作与灰度变换使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理 numpy简介： NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。数组对象可…

python练习18_工作实景_数据预处理自动化办公

一、业务场景我的工作中每天需要审核两种来自于不同数据源的不同甲方公司的数据，审核内容包括数据格式和数据准确性。两个数据源分别是邮件和系统，数据存储使用excel。传统方法是记住规则之后用肉眼去看，或者使用excel的一些函数进行匹…

Python进阶复习-Numpy库

目录使用场合创建数组从列表基础上创建从头开始创建四大运算向量化运算矩阵运算广播运算比较运算和掩码使用场合需要使用Pyhton的for循环实现一些向量化/矩阵化操作的场景【比如向量的点乘等】创建数组从列表基础上创建 import numpy as np # 一维数组 n1np.array([1…

numpy矩阵求MSE

MSE loss #官方示例 from sklearn.metrics import mean_squared_error y_true [[0.5, 1],[-1, 1],[7, -6]] y_pred [[0, 2],[-1, 2],[8, -5]] mean_squared_error(y_true, y_pred) #0.708验证 import numpy as np A np.array(y_true) B np.array(y_pred)mse (np.square…

module ‘numpy‘ has no attribute ‘object‘

目录 module numpy has no attribute object FreeTypeFont object has no attribute getsize module numpy has no attribute object 解决方案： pip uninstall numpy pip install numpy1.23.4 pip3 install --user numpy1.23.4 FreeTypeFont object has no at…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿四）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（10）3D箱线图（3D Box Plot）

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 2、3d绘图类型 0. 设置中文字体 1. 3D线框图（3D Line Plot） 2. 3D散点图（3D Scatter Plot） 3. 3D条形图（3D Bar Plot） 4. 3D曲面图…

计算物理专题----随机游走实战

计算物理专题----随机游走实战 Problem 1 Implement the 3D random walk 拟合线自旋的拟合函数（没有数学意义） 参数：0.627,3.336,0.603，-3.234 自由程满足在一定范围内的均匀分布以标准自由程为单位长度，…

一文带你了解”数据分箱“技术

一文带你了解”数据分箱“技术引言：什么是分箱？ 分箱就是把数据按特定的规则进行分组，实现数据的离散化，增强数据稳定性，减少过拟合风险。逻辑回归中进行分箱是非常必要的，其他树模型可以不进行分箱。 01.…

python numpy库关键函数说明

python numpy库函数说明 np.argwhere()np.dtype()np.shape()np.zeros() np.argwhere() 输入参数是一个基本的逻辑表达式，输出检索结果的索引值。 >>> x np.arange(6).reshape(2,3) >>> x array([[0, 1, 2],[3, 4, 5]]) >>> np.argwhe…

python之K线模式识别

1、晨星晨星也称作早晨之星，它是一种三日形态的K线组合，第一日是阴线，第二日价格振幅较小，第三日出现阳线，它的一般形态如下图所示。晨星的K线组合形态一般出现在下跌的趋势之后，预示着价格的上升回调。其…

Matlab与Python的reshape使用区别

经过测试，发现二维的话，Python需要先转置再用reshape。三维的话，Matlab则要对每一页先转置展开为一维，然后再把每一页拼起来，然后再按列往新数组中填充个，具体如下代码，Python的结果和Matlab一…

（3）原神角色数据分析-3

绘图类在名为“WRITEPHOT.py”的文件中，定义如下绘图方式，则在主页面(app.py)文件中，可通过如下方式调用： from WRITEPHOTO import WriteScatter,WriteFunnel,WriteBarData,WritePie,WriteLineBar 代码如下： "…

批量复制文件到指定文件夹，智能跳过相同文件名！

大家好！在进行文件管理的过程中，如果需要将大量文件快速复制到指定文件夹，并避免重复文件名带来的混乱，传统的手动操作可能会非常繁琐和耗时。为了让您能够高效地完成这一任务，我们为您提供了一种智能方法，…

NumPy使用不当引起的内存泄漏

背景以下是一段会引起内存逐步累积的代码： 代码大意：处理n个user的数据，将每个user的数据按照时间排序，取最早的10条的前三列保存 import time import tracemalloc import numpy as npresult [] # 保存结果 n, m 5, 10000 …

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十一）：NumPy详解：3、数组数学（元素、数组、矩阵级别的各种运算）

目录一、前言二、实验环境三、NumPy 0、多维数组对象（ndarray） 多维数组的属性 1、创建数组 2、数组操作 3、数组数学 1. 元素级别 a. 直接运算 b. 加法：np.add()函数 c. 减法：np.subtract()函数 d. 乘法&#xf…

numpy 笔记：重视 numpy 广播

1 广播规则如果两个数组的维度数不相同，那么小维度数组的形状会在左边补1。如果两个数组在某个维度上的大小不匹配，并且其中一个数组在该维度上的大小为1，则该数组会沿着这个维度扩展以匹配另一个数组的大小。如果在任何维度上大小都不匹配…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十七）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（3）3D条形图（3D Bar Plot）

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 2、3d绘图类型 0. 设置中文字体 1. 线框图 2. 3D散点图 3. 3D条形图（3D Bar Plot） 一、前言 Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1991年创建。它以简洁、易读…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿五）：Matplotlib详解：3、多子图和布局：subplot()函数

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 2、3d绘图类型 3、多子图和布局 1. subplot()函数简单示例一、前言 Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1991年创建。它以简洁、易读的语法而闻名，并且具有强大的功能…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿七）：Matplotlib详解：3、多子图和布局：散点矩阵图（Scatter Matrix Plot）

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 2、3d绘图类型 3、多子图和布局 1. subplot()函数 2. subplots()函数 3. 散点矩阵图（Scatter Matrix Plot） 一、前言 Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于…

torch.from_numpy()函数（pytorch版）

torch.from_numpy(ndarray) 的作用就是将生成的数组（array）转换为张量Tensor。该方法等同于torch.Tensor(ndarray)。举例说明： 单纯的torch.from_numpy(ndarray)方法。 import numpy import torchdata1 numpy.array([5, 6, 9]) print…

快递单号批量查询教程，掌握包裹动态，让你成为物流达人！

亲爱的读者们，你是否曾经为了追踪快递包裹而烦恼？是否曾经为了查询多个快递单号而感到繁琐？现在，我们为你带来一个高效便捷的解决方案——快递单号批量查询教程！让你轻松掌握包裹动态，成为物流达人&#xf…

Python傅立叶变换

1. 什么是傅里叶变换？ 在数学中，变换技术用于将函数映射到与其原始函数空间不同的函数空间。傅里叶变换时也是一种变换技术，它可以将函数从时域空间转换到频域空间。例如以音频波为例，傅里叶变换可以根据其音符的音量和频率来表示…

pandas教程：Periods and Period Arithmetic 周期和周期运算

文章目录 11.5 Periods and Period Arithmetic（周期和周期运算）1 Period Frequency Conversion（周期频度转换）2 Quarterly Period Frequencies（季度周期频度）3 Converting Timestamps to Periods (and Back…

python之pyQt5实例：Matplotlib的应用

1、显示逻辑 1.1MatplotlibWidget.py import sys import random import matplotlibmatplotlib.use("Qt5Agg") from PyQt5 import QtCore from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QSizePolicy, QWidget from numpy import arange, si…

第一章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第七节 - Python 中的语句、缩进和注释）

在这里，我们将讨论Python中的语句、Python中的缩进和Python中的注释。我们还将讨论 Python 语句、Python 缩进、Python 注释的不同规则和示例，以及“文档字符串”和“多行注释”之间的区别。 Python中的语句是什么 Python语句是Python 解释器可以执行的指令。Python 语言中…

上海亚商投顾：三大指数小幅调整，医药股继续活跃

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪沪指昨日弱势震荡，尾盘探底回升一度翻红，深成指盘中跌超1%，午后跌幅有所收窄。…

pandas 是基于NumPy

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章系…

NumPy 相关函数

本篇文章介绍了Python中NumPy库的相关函数 np.corrcoef() 函数。 NumPy 中的相关性相关系数是一个数字值，表示数据集给定特征之间的关系。相关性可以是正相关，这意味着它们具有直接关系，并且一个特征的增加会导致另一个特征的增加。负相…

【随手记】np.random.choice()函数

np.random.choice() 是 NumPy 中的一个随机抽样函数，用于从给定的一维数组中随机抽取指定数量或指定概率的元素。该函数可以用于构建模拟实验、生成随机数据集、数据抽样等应用场景。 np.random.choice(a, sizeNone, replaceTrue, pNone) 的参数如下： …

【Python Numpy】广播、数组的迭代

文章目录前言一、什么是广播二、NumPy数组之间的广播计算三、示例代码3.1 示例1：加法操作3.2 示例2：乘法操作3.3 示例3：与标量进行运算二、数组的迭代2.1 什么是数组迭代2.2 NumPy数组迭代的使用2.3 数组迭代的示例示例1：使用fo…

高教杯数学建模A题程序设计要点与思路

2023 年是我最后一次参加高教杯大学生数学建模竞赛以后不会再参加了（大四参加意义不太，研究生有研究生的数学建模大赛） 很遗憾由于各种原因我们没有能够完成赛题2022 年美赛 2022年 Mathor Cup 2022 年国赛 2022 亚太杯 2023年美赛 202…

[python刷题模板] 矩阵快速幂(手写/numpy)

[python刷题模板] 矩阵快速幂 (手写/numpy 一、算法&数据结构1. 描述2. 复杂度分析3. 常见应用4. 常用优化利用numpy库省去手写矩阵乘法的过程.二、模板代码1. 斐波那契数列(错位写矩阵，手写矩阵乘法)2. 1137. 第 N 个泰波那契数(错位写矩阵，手写…

用python爬取基金网信息数据，保存到表格，并做成四种简单可视化。（爬虫之路，永无止境！）

用python爬取基金网信息数据，保存到表格，并做成四种简单可视化。（爬虫之路，永无止境！） 上次 2021-07-07写的用python爬取腾讯招聘网岗位信息保存到表格，并做成简单可视化。有的人留言问我&…

用numpy生成18种特殊数组

文章目录单值数组特殊矩阵范德蒙德矩阵数值范围坐标网格绘图代码所有创建数组的函数中，都有一个可选参数dtype，表示创建的数组的数据类型。指定维度empty, eye, identity, ones, zeros, full模仿维度empty_like, ones_like, zeros_like, full_like特…

【python】numpy库

文章目录简单介绍功能示例代码简单介绍 NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy是在一个连续的内存块中存储数据，独立于其他Python内置对象。NumPy…

亲测解决Pytorch TypeError: object of type ‘numpy.int64‘ has no len()

这个问题是小虎在初始化自适应平均池化的时候遇到的，解决方法是限制初始化时池化大小的类型。问题原文 Exception has occurred: TypeError object of type numpy.int64 has no len()File "D:\Complier\LEF\lib\model\segmentation\heads\modules\fgModules…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十九）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（5）3D等高线图（3D Contour Plot）

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 2、3d绘图类型 0. 设置中文字体 1. 3D线框图（3D Line Plot） 2. 3D散点图（3D Scatter Plot） 3. 3D条形图（3D Bar Plot） 4. 3D曲面图…

6.Python3-基本数据类型

题记 python3基本数据类型变量赋值 counter 100 # 整型变量 miles 1000.0 # 浮点型变量 name "fql" # 字符串print (counter) print (miles) print (name) 多个变量赋值同时为多个变量赋值： a b c 1 为多个对象指定多…

Numpy 从零快速入门教程

NumPy 介绍什么是 NumPy? NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、…

Python 数据分析入门教程：Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn详解

文章目录 Python数据分析入门教程Numpy库Pandas库Matplotlib绘图Scikit-Learn机器学习 NumPy数组与运算NumPy数组对象数组创建函数数组运算数组索引数组操作总结总结python精品专栏推荐python基础知识（0基础入门）python爬虫知识 Python数据分析入门教程…

第七章：最新版零基础学习 PYTHON 教程—Python 列表（第七节 -在 Python 中反转列表）

Python 为我们提供了多种反转列表的方法。我们将介绍如何反转，Python中的列表的众多技术中的一些。目录在 Python 中反转列表使用切片反转数组 Python3

numpy Head 与 Tail、属性与底层数据、加速操作、二进制操作、描述性统计、函数应用

基础用法本节介绍 Pandas 数据结构的基础用法。下列代码创建上一节用过的示例数据对象： In [1]: index = pd.date_range(1/1/2000, periods=8)In [2]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=[a, b, c, d, e])In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), index=i…

【深度学习实验】线性模型（二）：使用NumPy实现线性模型：梯度下降法

目录一、实验介绍二、实验环境 1. 配置虚拟环境 2. 库版本介绍三、实验内容 0. 导入库 1. 初始化参数 2. 线性模型 linear_model 3. 损失函数loss_function 4. 梯度计算函数compute_gradients 5. 梯度下降函数gradient_descent 6. 调用函数一、实验介绍使用Nu…

【Python Numpy教程】numpy数据类型

文章目录前言一、安装numpy包二、numpy的数据类型2.1 NumPy数据类型概述类型类型字符代码三、创建数据类型对象3.1 numpy.dtype介绍3.2 示例代码： 总结前言 NumPy是Python中最常用的科学计算库之一，它提供了高性能的多维数组对象（ndarray…

【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿六）：Matplotlib详解：3、多子图和布局：subplots()函数

目录一、前言二、实验环境三、Matplotlib详解 1、2d绘图类型 2、3d绘图类型 3、多子图和布局 1. subplot()函数 2. subplots()函数简单示例一、前言 Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1991年创建。它以简洁、易读的语法而闻名&#xff0…

numpy中的keepdims参数

numpy.mean,sum,max,min等函数中都有keepdims这个参数，这个参数的作用： 当 keepidmsTrue,保持其二维或者三维的特性,(结果保持其原来维数) 默认为 False,不保持其二维或者三维的特性.(结果不保持其原来维数) 假设我们有一个二维数组A，其中A的…

数据分析三剑客之一：Numpy详解及实战

1 NumPy介绍 NumPy 软件包是Python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python的一些主要软件包（如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据…

Z检验scipy.stats.norm的相关计算

Z检验（Z-test）是一种用于检验一个样本的均值是否与已知的总体均值相等的统计方法。它通常用于以下情况： 总体参数已知： 当总体的均值和标准差已知时，可以使用Z检验来确定样本均值是否与总体均值相等。大样本&#xff…

上海亚商投顾：创业板指高开低走传媒、游戏板块逆势大涨

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数昨日震荡调整，创业板指尾盘跌超1%。传媒、游戏板块逆势大涨，百纳千成、天龙集…

第三章：最新版零基础学习 PYTHON 教程（第六节 - Python 运算符—Python 中的赋值运算符）

运算符用于对值和变量执行操作。这些是执行算术、逻辑、按位计算的特殊符号。运算符运算的值称为操作数。目录（1) 赋值：该运算符用于将表达式右侧的值赋给左侧操作数。 Python3

Python|OpenCV-图像的添加和混合操作(8)

前言本文是该专栏的第8篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。在使用OpenCV库对图像操作的时候，有时需要对图像进行运算操作，类似于加法，减法，位操作等处理。而本文，笔者将针对OpenCV对图像的添加，混合以及位操作进行详细的介绍说明和使用。下面，…

Python|OpenCV-如何给目标图像添加边框(7)

前言本文是该专栏的第7篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。在使用opencv处理图像的时候，会不可避免的对图像的一些具体区域进行一些操作。比如说，想要给目标图像创建一个围绕图像的边框。简单的来说，就是在图片的周围再填充一个粗线框。具体效果，…

批量剪辑技巧：视频去色处理，让色彩焕然一新！

你是否曾经遇到过这样的问题：大量视频需要处理，但色彩总是达不到你的要求？现在，我们将向你展示如何通过批量剪辑技巧，轻松去除视频原色，让色彩焕然一新！ 首先，我们要进入【视频剪辑…

深度学习常用脚本总结

👨‍💻个人简介： 深度学习图像领域工作者 🎉工作总结链接：https://blog.csdn.net/qq_28949847/article/details/128552785 链接中主要是个人工作的总结，每个链接都是一些常用demo&#xff0c…

Python 之使用Numpy库来加载Numpy（.npy）文件并检查其内容

文章目录总的介绍data.dtypedata.shapedata.ndimdata.size 总的介绍要判断一个Numpy（.npy）文件的数据集类型，你可以使用Python中的Numpy库来加载该文件并检查其内容。以下是一些常见的步骤： 导入Numpy库： 首先&…

上海亚商投顾：沪指震荡调整跌减肥药、华为概念股持续活跃

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪沪指上个交易日低开后震荡调整，深成指、创业板指盘中跌超1%，宁德时代一度跌超3%&#xff…

numpy教程：Universal Functions 通用函数伪随机数

文章目录 4.2 Universal Functions: Fast Element-Wise Array Functions（通用函数：快速点对点数组函数）4.4 File Input and Output with Arrays（通过数组来进行文件的输入和输出）4.5 Linear Algebra (线性代数)4.6 Pse…

上海亚商投顾：沪指缩量反弹移动支付、大金融板块走强

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数昨日小幅反弹，科创50涨近1%。移动支付概念股全天强势，华峰超纤、湘邮科技、楚…

【Python numpy】创建Ndarray数组对象

文章目录前言一、numpy.array()函数1.1 函数基本介绍1.2 示例代码创建一个包含整数的一维数组创建一个指定数据类型的一维数组创建一个多维数组创建一个具有最小维度要求的数组二、numpy.empty()函数2.1 empty()函数介绍2.2 示例代码创建一个未初始化的一维数组创建一个未初始…

Python数据分析实战-使用numpy.where方法基于条件替换某列的值（附源码和实现效果）

实现功能在Pandas中，replace方法默认是基于精确匹配进行替换，而不是基于条件匹配。要实现基于条件的替换，可以使用numpy.where函数。将DataFrame中某一列的指定的两个值分别替换为0和1，其他值替换为2 实现代码 import pandas …

Scipy库提供了多种正态性检验和假设检验方法

Scipy库提供了多种正态性检验和假设检验方法。以下是一些常用的检验方法的列表： 正态性检验方法： Shapiro-Wilk检验：scipy.stats.shapiroAnderson-Darling检验：scipy.stats.andersonKolmogorov-Smirnov检验：scipy.st…

Kolmogorov-Smirnov正态性检验

Kolmogorov-Smirnov正态性检验是一种统计方法，用于检验数据集是否服从正态分布。其基本原理和用途如下： 基本原理： 假设检验：Kolmogorov-Smirnov检验基于一个假设，即待检验的数据集服从特定的理论正态分布。计算累积…

【python学习第11节：numpy】

文章目录一，numpy（上）1.1基础概念1.2数组的属性1.3数组创建1.4 类型转换1.5ndarry基础运算（上）矢量化运算1.6拷贝和视图1.6.1完全不复制1.6.2视图或浅拷贝1.6.3深拷贝 1.7索引，切片和迭代1.7.1一维数组1.7…

正态分布检验的拟合优度法与综合统计量法

综合统计量方法和正态分布的拟合优度检验方法是常用于检验数据是否呈正态分布的两类主要方法。以下是具体的检验方法： 综合统计量方法： Shapiro-Wilk检验：基于W统计量，适用于各种样本大小。DAgostino检验：结合了偏度…

利用百分位点函数ppf计算置信区间上下限

百分位点函数（Percent Point Function，PPF），也称为逆分布函数或分位数函数，是概率分布函数的逆运算。它的作用是根据给定的累积概率值，计算随机变量的值，使得该值以下的累积概率等于给定的概率。…

15np+pandas+matplotlib

numpy 维数一维:shape(4,)二维:shape(4,5)三维:shape(4,5,6) 创建ndarray–np.array() # 可以是数组[1,2,3] 元组(1,2,3) 迭代对象range(n) np.array([1,2,3,4,5])列表中元素类型不同，会使用元素类型最大的作为ndarray类型指定维度ndim 赋值操作赋值&#xff…

$顾樵量子力学I 导读（1）$

顾樵量子力学I 导读（1）

波函数与薛定谔方程薛定谔方程的获得经典电磁波理论与德布罗意关系波函数的性质波函数是平方可积函数（归一化条件）波函数和波函数的导数是连续的波函数的单值的波函数在势场奇点以外的地方连续力学量的平均值与期待值粒子动量的期望值Ehrenfests th…

数据分析：数据分析篇

文章目录第一章科学计算库Numpy1.1 认识Ndarray1.2 Ndarray的属性1.3 Numpy中的数据类型1.4 Numpy数组1.4.1 Numpy数组的创建1.4.2 Numpy数组的基本索引和切片1.4.3 Numpy布尔索引1.4.4 数组运算和广播机制1.4.5 Numpy数组的赋值和Copy复制1.4.6 Numpy数组的形状变换1.4.7 Nu…

图片批量编辑器，轻松拼接多张图片，创意无限！

你是否曾经遇到这样的问题：需要将多张图片拼接成一张完整的画面，却缺乏专业的图片编辑技能？现在，我们为你带来一款强大的图片批量编辑器——让你轻松实现多张图片拼接，创意无限！ 这款图片批量编辑器可以帮助…

numpy学习大纲

文章目录前言1. numpy初识1.win10安装anaconda2.简介前言本章主要为numpy的学习。主要根据B站视频整理而来。保姆级numpy教程（从入门到实践） 1. numpy初识 1.win10安装anaconda 安装过程略去，但是有个问题点，如何在vscod…

numpy详解

Numpy 简介 Numpy（Numerical Python）是一个在Python领域做数值计算非常重要的库， Pandas、Matplotlib、Statmodels、Scikit-learn和其它一些科学计算库都依赖Numpy 也就是说有时候你可能没有直接import numpy as np，但是却在背后…

【博弈论】混合策略纳什均衡

上一章中遇到了划线法无法找到均衡的情况，例如盖硬币博弈，盖方盖硬币，猜方猜正反。那是因为考虑的都是纯策略，就是每个策略要么选，要么不选。本章考虑混合策略，就是每个策略都有一个选择的概率。考虑还是这…

人工智能（8）：Numpy的使用

1 Numpy介绍 Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。 Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。 Numpy使用ndarray对象来处理…

numpy 基础使用

NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变…

上海亚商投顾：沪指失守3000点新能源赛道逆势反弹

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数上一交易日低开低走，沪指失守3000点关口，深成指、创业板指午后跌超1%&#xf…

python opencv之图像分割、计算面积

以下代码是一个基于K-means聚类算法进行图像分割的实现。通过读取一个彩色图像，将其转化为二维数组形式。然后使用K-means算法对像素点进行聚类，聚类个数为7。根据聚类后的标签值对像素点进行着色，并创建掩膜图像。接着使用形态学开运算和闭运…

主题模型LDA教程：一致性得分coherence score方法对比（umass、c_v、uci）

文章目录主题建模潜在迪利克雷分配（LDA）一致性得分 coherence score1. CV 一致性得分2. UMass 一致性得分3. UCI 一致性得分4. Word2vec 一致性得分5. 选择最佳一致性得分主题建模主题建模是一种机器学习和自然语言处理技术，用于确定文档…

Python常用插件之emoji表情插件的用法

目录一、概述二、安装三、基本用法四、高级用法 1、自定义emoji表情 2、使用表情符号列表 3、结合使用Emoji和输入文本 4、动态添加emoji表情 5、自定义Emoji的样式总结一、概述在Python中，使用emoji表情已经成为了一种非常流行的趋势。许多开发者…

Numpy数组基础知识_Python数据分析与可视化

Numpy数组基础知识创建数组基本运算向量与向量之间向量与标量之间切片与索引数组堆叠改变数组形状数组的堆叠数组拆分创建数组在 Python 中创建数组有许多的方法，这里我们使用 Numpy 中的arange方法快速的新建一个数组： import numpy as np a np…

pandas教程：Data Aggregation 数据聚合

文章目录 10.2 Data Aggregation（数据聚合）1 Column-Wise and Multiple Function Application（列对列和多函数应用）2 Returning Aggregated Data Without Row Indexes（不使用行索引返回聚合数据） 10.2 Data…

python之计算平面点集的的面积

在当今数据驱动的世界中，计算平面点集的最小外接轮廓面积被广泛应用于各种实际场景中。它是一项重要而魅力十足的任务，旨在找到一个最小的矩形或多边形区域，能够完全包围给定的离散点集。这个看似简单的问题背后隐藏着许多挑战，需…

上海亚商投顾：三大指数小幅上涨 HBM概念股全天强势

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数早盘窄幅震荡，午后集体拉升翻红，黄白二线走势分化，题材热点快速轮…

【神经网络】Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法

主要介绍了Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法,结合实例形式分析了神经网络结构的原理及Python 具体实现方法,涉及Python使用numpy扩展进行数学运算的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法。分享给大家供大家参…

31 数据分析（中）numpy介绍

文章目录工具excelTableauPower Queryjupytermatplotlibnumpy安装导入包快速掌握（bushi）array和list的相互转化 np的range多维数组的属性array的改变形状array升降维度array内元素的类型数和array的运算array之间的加减法认识轴切片条件与逻辑修改值app…

高效解决 TypeError : ‘ numpy._DTypeMeta‘ object is not subscriptable 问题

文章目录问题描述解决问题问题描述解决问题参考博文打开报错位置 AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\cv2\typing\ 添加single-quotes，即单引号博主说The trick is to use single-quotes to avoid the infamous TypeError: ‘numpy._DTypeMeta’…

似然和概率

前言高斯在处理正态分布的首次提出似然，后来英国物理学家，费歇尔概率是抛硬币之前，根据环境推断概率似然则相反，根据结果推论环境 P是关于x的函数，比如x为正面朝上的结果，或者反面朝上的结果&#xf…

求解仿射变换矩阵

仿射变换是图形学中经常用到的方法，通常但是仿射变换的系数是未知的，需要找到变换前后的三对对应点进行求解。 from affine import Affine import numpy as np参考文献矩阵最小二乘法求解仿射变换矩阵 def solve_affine(init_points, goal_points) -&…

【移植代码】matlab.engine报错、numpy+mkl安装、Qt platform plugin报错总结

文章目录 numpy报错numpy安装PyQt5报错matlab.engine无法加载确认配置版本进行配置 matlab文件路径缺失vscode无法debug3.7以下版本总结今天的任务是复现师姐的代码，代码在服务器的环境下可以跑，而我要做的，就是将环境和源码配置好&#xff…

day02_numpy_demo

Numpy Numpy的优势ndarray属性基本操作 ndarray.func() numpy.func()ndarray的运算：逻辑运算、统计运算、数组间运算合并、分割、IO操作、数据处理,不过这个一般使用的是pandas Numpy的优势 Numpy numerical数值化 python 数值计算的python库，用于快…

【生物信息学】Notears Linear算法在线性结构方程模型中的因果关系估计

目录一、实验介绍二、实验环境 1. 配置虚拟环境 2. 库版本介绍 3. IDE 三、实验内容 0. 导入必要的工具 1. set_random_seed 2. notears_linear a. 输入参数 b. 内部函数_adj c. 内部函数_loss d.内部函数_h e.内部函数_func f. 函数主体部分 3. 主程序数…

python科研绘图：条形图

条形图（bar chart）是一种以条形或柱状排列数据的图形表示形式，可以显示各项目之间的比较。它通常用于展示不同类别的数据，例如在分类问题中的不同类别、不同产品或不同年份的销售数据等。条形图中的每个条形代表一个类别或一个数…

python数据处理——numpy

Numpy简介 NumPy库的一些主要特点： NumPy的核心数据结构是数组对象（ndarray），可以快速高效地对数组执行各种数学运算操作。NumPy的数组对象是同质性的，即数组中所有元素的数据类型必须相同。NumPy的数组对象可以支持…

上海亚商投顾：沪指缩量震荡超导概念股强势爆发

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪指数昨日高开后震荡回落，三大股指盘中集体翻绿，创业板指一度跌近1%，随后探…

[已解决]AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘float‘

1、问题： AttributeError: module numpy has no attribute float np.float was a deprecated alias for the builtin float. To avoid this error in existing code, use float by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifica…

Python的NumPy库（二）进阶用法

接续前面的基础用法，本文学习NumPy的一些进阶用法，部分方法或函数或有重复，但主要是侧重于换个角度对这些方法的组织和学习。数组迭代器 NumPy 提供了一个 nditer 迭代器对象，可以使用迭代器对数组进行遍历、修改等操作遍历数…

c++ 代码连接激光雷达，使用 pybind11 得到python模块，可以直接在python中连接雷达，获取 numpy 格式激光数据

注意：这个程序最后需要编译为 python 的一个模块，然后导入python中使用底层原理是python调用c++程序连接激光雷达，然后把获取的数据转换为numpy格式，因为用python太慢了 C++函数，用于获取一个帧的数据并将其转换为Python中的NumPy数组（`py::array_t<float>`）。…

【数学基础】P问题-NP问题-NP-c问题-NP-hard问题常见辨析

P问题、NP问题、NP-complete问题和NP-hard问题是计算机科学中关于计算复杂性的重要概念。在日常学习和工作中经常用到，常常感到迷糊，近日乘着辨析整理了下。下面是它们的基本概念、相互关系，以及典型示例： P问题（Poly…

【python海洋专题十七】读取几十年的OHC数据，画四季图

本期内容读取多年数据，画四季图 Part01. 多年数据处理图片多年年平均的OHC分布图片春夏秋冬： ohc_all_new np.reshape(ohc_new, (12, 80, 29, 27), order‘C’) ohc_all_season_mean np.mean(ohc_all_new, axis1) ohc_season np.reshape(o…

理解交叉熵(Cross Entropy)

交叉熵（Cross-Entropy）是一种用于衡量两个概率分布之间的距离或相似性的度量方法。在机器学习中，交叉熵通常用于损失函数，用于评估模型的预测结果与实际标签之间的差异。在分类问题中，交叉熵损失函数通常用于多分类问…

浅析Python数据处理的相关内容及要点

文章目录前言一、Numpy1.Numpy属性2.Numpy创建3.Numpy运算4.Numpy索引5.Numpy其他二、Pandas1.Pandas数据结构2.Pandas查看数据3.Pandas选择数据4.Pandas处理丢失数据5.Pandas合并数据6.Pandas导入导出三、Matplotlib关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Pyt…

Numpy根据国家名称对手机号码进行前缀匹配

df2[手机号码] df2[手机号码].apply(lambda x: re.sub(r\D, , str(x)))使用正则表达式去除"手机号码"列中的非数字字符，并将结果重新赋值给"手机号码"列。re.sub()函数的第一个参数是要替换的正则表达式模式，\D表示匹配所有非数字字…

Python中Numpy的应用技巧

目录 1. 什么是 NumPy?2. NumPy 中的数组2.1. 创建数组2.2. 用Numpy的数据2.2.1. OpenCV2.2.2. Pandas 3. 数学计算3.1. 四则计算3.1.1. 矩阵乘法3.1.2. 点乘 3.2. 求逆矩阵与伪逆矩阵3.3. 判断矩阵相等3.4. np.eye()函数生成对角阵 4. 统计4.1. 最大值、最小值、均值条件4.2.…

上海亚商投顾：沪指震荡调整转基因概念股逆势大涨

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指昨日低开低走，深成指、创业板指均跌超1%，双双创出年内新低。转基因概念股逆势大涨…

python之SPC：计算Cpk

目录 1、Ca、Cp和Cpk的理解 2、python计算Cp,Cpk与Pp,Ppk 3、总结 1、Ca、Cp和Cpk的理解 Ca、Cp和Cpk是制程能力指数，它们分别代表制程准确度、制程精密度和制程能力指数。制程准确度（Ca）反映实际平均值与规格中心值之一致性。对于单边…

python 构建数组的方法

生成0和1的数组 np.ones() np.ones_like() 从现有数组中生成 np.array – 深拷贝 np.asarray – 浅拷贝生成固定范围数组 np.linspace() nun – 生成等间隔的多少个 np.arange() step – 每间隔多少生成数据 np.logspace() 生成以10的N次幂的数据生成随机数组正态分布里…

pandas教程：GroupBy Mechanics 分组机制

文章目录 Chapter 10 Data Aggregation and Group Operations（数据汇总和组操作）10.1 GroupBy Mechanics（分组机制）1 Iterating Over Groups（对组进行迭代）2 Selecting a Column or Subset of Columns (选中…

【知识】稀疏矩阵是否比密集矩阵更高效？

转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] 问题提出有些地方说，稀疏图比密集图的计算效率更高，真的吗？ 原因猜想这里的效率高，应该是有前提的：当使用稀疏矩阵的存储格式(如CSR)时，计…

python的numpy科学库

当使用python的NumPy库时，以下是一些常见的多维数组操作的示例代码： 创建多维数组： import numpy as np# 从列表创建多维数组 arr1 np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr1)# 从元组创建多维数组 arr2 np.array((1, 2, 3, 4, 5)) print(ar…

已解决error: (-215:Assertion failed) inv_scale_x ＞ 0 in function ‘cv::resize‘

需求背景欲使用opencv的resize函数将图像沿着纵轴放大一倍，即原来的图像大小为(384, 512), 现在需要将图像放大为(768, 512)。源码 import cv2 import numpy as np# 生成初始图像 img np.zeros((384, 512), dtypenp.uint8) img[172:212, 32:-32] 255 H, W …

【Python】np.save()和np.load()函数详解和示例

本文通过函数原理和运行示例，对np.save()和np.load()函数进行详解，以帮助大家理解和使用。更多Numpy函数详解和示例，可参考【Python】Numpy库近50个常用函数详解和示例，可作为工具手册使用目录 np.save （&#xff…

DataFrame的使用

查看数据类型及属性 # 查看df类型 type(df) # 查看df的shape属性，可以获取DataFrame的行数，列数 df.shape # 查看df的columns属性，获取DataFrame中的列名 df.columns # 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型 df.dtypes df.i…

python用于数学计算的工具介绍：scipy和numpy

SciPy入门指南这个教程是为了帮助初学者掌握scipy并且肯能快地实际使用。什么是scipy、numpy、matplotlib？它们是用来干什么的？如何使用scipy工作学习使用scipy示例会话交互工作运行脚本一些关于导入(import)的笔记什么是scipy、numpy、matplotlib…

第二证券：数据要素概念活跃，零点有数“20cm”涨停，皖通科技3连板

数据要素概念27日盘中强势拉升，到发稿，零点稀有“20cm”涨停，易华录涨超10%，兴正确通、德生科技、皖通科技、中远海科等亦涨停，三维六合涨近10%。值得注意的是，皖通科技已接连3个生意日涨停。消息面上&am…

深度学习——第3章 Python程序设计语言（3.7 matplotlib库）

3.7 matplotlib库目录 1 matplotlib库简介 2 pyplot的plot函数 3 matplotlib基础绘图函数示例数据可视化有助于深度理解数据。本节介绍绘制图形的基本方法。 1. matplotlib库简介 matplotlib官网 1.1 matplotlib库概述 matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库&a…

梯度爆炸实验

造成简单循环网络较难建模长程依赖问题的原因有两个：梯度爆炸和梯度消失。一般来讲，循环网络的梯度爆炸问题比较容易解决，一般通过权重衰减或梯度截断可以较好地来避免；对于梯度消失问题，更加有效的方式是改变模型&…

卷积的计算 - numpy的实现 2

卷积的计算 - numpy的实现 2 flyfish PyTorch计算用于验证结果 import torchconv torch.nn.Conv2d(in_channels1, out_channels1, kernel_size2, stride1)# 定义一个卷积核 W torch.arange(1, 5).view(-1, 1, 2, 2).float()# 创建一个二维图像数据（4x4 像素&a…

【数据分析之Numpy】Numpy中复制函数numpy.repeat()与numpy.tile()的使用方法及区别

一、简介 numpy.repeat()与numpy.tile()都是Numpy库中的复制函数，用于将数组中的元素重复指定的次数。 numpy.repeat()函数接受三个参数：要重复的数组、重复的次数和重复的轴。 numpy.tile()函数接受两个参数：要重复的数组和重复的次数。二…

【数据分析之Numpy】Numpy随机抽样函数random.choice()的使用方法

一、简介 numpy.random.choice() 是 NumPy 库中的一个函数，用于从给定的数组或整数范围中随机选择一个元素或数组。这个函数可以用于生成随机数、随机选择数组中的元素等。二、基本语法函数的基本语法如下： numpy.random.choice(a, sizeNone, replac…

numpy-learn

创建数组 import numpy as np import pandas as pd import mathvalue float(nan)# 使用 math.isnan() if math.isnan(value):print("Value is NaN")# 使用 numpy.isnan() if np.isnan(value):print("Value is NaN")np.array([1, 2, 3, 4, 5]) np.linspac…

Python子进程内numpy.random失效

问题描述：子进程内调用 np.random.randint()，生成的随机数相同问题分析：Random seed is replication across child processes Issue #9650 numpy/numpy GitHub 向大佬致敬解决办法：在子进程调用的函数的首行添加 np.rand…

[鹏程杯2023]复现

SecretShare X的20个值和R的21个值已经被全部泄露，X和R都是1024bit的值，此时X总共泄露了32*20 640，于是，此时我们可以使用mt19937将其还原，还原之后，我们往前推20个1024bit的值，便可以求得A的…

python之计算市场技术指标

1、MA MA指标是一种常用的技术指标，它是通过计算一定时间内的股价平均值来反映股价趋势的指标。通常，MA指标越平滑，就能更好地反映出股价的长期趋势。 MA指标的作用是帮助投资者识别股票价格的趋势。当股票价格的MA指标向上运动时&#xff…

使用new_zeros和zeros_like分别返回与输入相同尺寸/类型/device的tensor和ndarray

torch.Tensor.new_zeros(size, dtypeNone, deviceNone) 返回尺寸为size的全为0的tensor，默认，返回的tensor与该tensor具有相同的dtype和device，可以用于在模型训练过程中创建新tensor，并保证该tensor在对应的device上 1&#xff0…

机器学习2（Numpy）

1、numpy ndarray 案例演示可以在创建的时候就指定元素类型生成0/1数组从现有数组中生成生成固定数组生成随机数组

numpy机器学习深度学习常用函数

Python numpy(np)创建空的字符串数组、矩阵。解决数组中每个元素仅保留单个字符，无法完整填入字符串。 matrix1np.zeros(shape(31,22)).astype(np.str_) matrix1[matrix1 0.0] 1.reshape()方法作用是将数据按照指定的维度重新组织并返回。也就是reshape&#x…

上海亚商投顾：沪指震荡反弹，机器人、芯片板块集体爆发

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数上个交易日震荡反弹，沪指盘中涨超1%，创业板指涨超1.5%，科创50指数…

如何使用 Python（NumPy 和 OpenCV）对图像进行 Funkify

如何使用 Python（NumPy 和 OpenCV）对图像进行 Funkify 作者|Luke Tambakis 编译|Flin 来源|medium 在这篇博客中，我将解释如何制作一个 Python 脚本来使用 Python 代码“funkify”图像。该程序速度足够快，甚至可以处理实时视频&am…

numpy教程：Array-Oriented Programming with Arrays 数组导向编程

文章目录 1 Expressing Conditional Logic as Array Operations (像数组操作一样表示逻辑条件)2 Mathematical and Statistical Methods (数学和统计方法)3 Methods for Boolean Arrays（布尔数组的方法）4 Sorting（排序）5 Unique a…

Pandas数据预处理python 数据分析之4——pandas 预处理在线闯关_头歌实践教学平台

Pandas数据预处理python 数据分析之4——pandas 预处理第1关数据读取与合并第2关数据清洗第3关数据转换第1关数据读取与合并任务描述本关任务：加载 csv 数据集，实现 DataFrame 合并。编程要求根据提示，在右侧编辑器补充代码&#…

分享Python的十大库，这你一定得知道！

文章目录前言关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道前言 Python为我们提供了非常完善的基础库&#…

Matplotlib数据可视化综合应用Matplotlib图形配置在线闯关_头歌实践教学平台

Matplotlib数据可视化综合应用图形配置第1关配置颜色条第2关设置注释第3关自定义坐标刻度第4关配置文件与样式表第1关配置颜色条任务描述本关任务：使用colorbar绘制一个热成像图。编程要求在右侧编辑器Begin-End处补充代码，根据输入数据绘制…

Python 3D建模指南【numpy-stl | pymesh | pytorch3d | solidpython | pyvista】

想象一下，我们需要用 python 编程语言构建某个对象的三维模型，然后将其可视化，或者准备一个文件以便在 3D 打印机上打印。有几个库可以解决这些问题。让我们看一下如何在 python 中从点、边和图元构建 3D 模型。如何执行基本 3D 建模技术&…

主题模型LDA教程：LDA主题数选取：困惑度preplexing

文章目录 LDA主题数困惑度 LDA主题数 LDA作为一种无监督学习方法，类似于k-means聚类算法，需要给定超参数主题数K，但如何评价主题数的优劣并无定论，一般采取人为干预、主题困惑度preplexing和主题一致性得分coherence score&#…

向量的点积和外积

参考：https://www.cnblogs.com/gxcdream/p/7597865.html 一、向量的内积（点乘） 定义： 两个向量a与b的内积为 ab |a||b|cos∠(a, b)，特别地，0a a0 0；若a，b是非零向量，…

【numpy】数据类型

1、Numpy Python 的扩展库（数学函数库），主要用于数组计算。 N维数组对象ndarray广播功能函数整合C/C/Fortran代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能通常与SciPy（开源算法库和数学工具包）和Matplotlib&a…

python中Numpy库dot（）函数

函数的语法定义： import numpy as np#对numpy计算库进行缩写后面方便引用 np.dot(x,y)#该函数的作用是获取两个函数的乘积既x*y 当然也有其他的引用方法： import numpy as np x.dot(y)#也是x*y 这是numpy库提供了用于矩阵乘法的dot函数。在矩阵的乘…

上海亚商投顾：沪指震荡反弹鸿蒙、算力概念股集体爆发

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指昨日窄幅震荡，创业板指冲高回落，市场热点继续轮动。华为鸿蒙概念股继续活跃&#…

Numpy实践_数组的创建

文章目录依据现有数据来创建 ndarray（a）通过array()函数进行创建（b）通过asarray()函数进行创建（c）通过fromfunction()函数进行创建依据 ones 和 zeros 填充方式（a）零数组&#xff…

linux 给根目录扩容（lvm CentOS 7.6 kylinx86）

问题：Linux系统挂载到根目录的磁盘空间满了，如何扩容？用命令:lsblk 可以查看磁盘和分区情况，可以发现磁盘vda下面的还有大部分空间没有使用。操作步骤 1、使用 fdisk -l 查看硬盘序号，并用 fdisk 对硬盘操作，格式化成lvm的格式（用命令lsblk可以看到，挂载到根目录…

科学与随机的奇妙交汇：玩转 Python 的itertools、random、numpy 与 scipy

前言在现代编程和数据科学领域，迭代、排列组合以及随机数处理是解决各种问题的关键技能。Python提供了强大的工具和库，如itertools、random、numpy以及scipy，使得处理这些任务变得高效而灵活。本文将引导您深入了解这些工具的使用方法&…

python数据处理作业11：建一个53的随机数组和一个32的数组，其元素为1，2，3，4，5，6，求两矩阵的积

每日小语打碎的杯子，烫伤的手，对菩萨是堪忍，因为他在里面得悟甚深之法，心生欢喜。可是对一般人来说，一生何止打破千百个杯子？何止烫伤过千百次手？他只是痛苦地忍受，只记得下次要…

python数据处理作业4：使用numpy数组对象，随机创建4*4的矩阵，并提取其对角元素

每日小语真理诚然是一个崇高的字眼，然而更是一桩崇高的业绩。如果人的心灵与情感依然健康，则其心潮必将为之激荡不已。——黑格尔难点：如何创建？取对角元素的函数是什么？ gpt代码学习 import numpy as np# 随机创…

python科研绘图：带正态分布的直方图

带正态分布的直方图是一种用直方图表示数据分布的图表，其中数据经过了正态分布的拟合。正态分布是一种常见的概率分布，具有平均值和标准差。在带正态分布的直方图中，数据被分成不同的区间，每个区间的频数或频率可以用颜色或标签表…

在python中分别利用numpy，tensorflow，pytorch实现数据的增加维度（升维），减少维度（降维）

文章目录前言一、使用numpy实现升维度，降维度二、使用TensorFlow实现升维度，降维度三、使用PyTorch实现升维度，降维度总结前言我们明确一下升维和降维的概念： 升维（Dimensionality Augmentation）&…

Python-Numpy中的repmat

np.tilePython numpy 下的 np.tile有些类似于 matlab 中的 repmat函数。不需要 axis 关键字参数，仅通过第二个参数便可指定在各个轴上的复制倍数。>> a np.arange(3) >> np.tile(a, 2) array([0, 1, 2, 0, 1, 2]) >> np.tile(a, (2, 2)) array([…

Pandas-pd.to_numeric函数知识点总结

前言本文是该专栏的第38篇，后面会持续分享python数据分析的干货知识，记得关注。我们在处理数据分析项目的时候，通常会需要处理各种类型的数据，比如说“时间日期，字符串，布尔值”等等类型。有的时候，恰巧需要用Pandas将这些数据转换为数值类型，以便于后期进行统计或计…

python tkinter 使用(二)

python tkinter 使用(二) 本篇文章着重讲下tkinter中messagebox的使用。 1：提示框 def showinfo(event):messagebox.showinfo("这是个提示框","this is message content")2：错误提示框 def showerror(event):messagebox.showerr…

我在Vscode学OpenCV 几何变换（缩放、翻转、仿射变换、透视、重映射）

几何变换指的是将一幅图像映射到另一幅图像内的操作。 cv2.warpAffine：使用仿射变换矩阵对图像进行变换，可以实现平移、缩放和旋转等操作。cv2.warpPerspective：使用透视变换矩阵对图像进行透视变换，可以实现镜头校正、图像纠偏等…

2. PyTorch——Tensor和Numpy

2.1Tensor和Numpy Tensor和Numpy数组之间具有很高的相似性，彼此之间的互操作也非常简单高效。需要注意的是，Numpy和Tensor共享内存。由于Numpy历史悠久，支持丰富的操作，所以当遇到Tensor不支持的操作时，可先转成Numpy…

【anaconda】numpy.dot 向量点乘小技巧

假设向量A[1,1], 向量B[2,3]。如果想知道他们的内积就可以输入如下代码: 当然，如果是两个列向量相乘，肯定是不对的但是如果没有维度也一样可以求得内积，而且结果不会套在列表里

centos 查看磁盘分区的文件系统类型

1 lsblk -f 这个命令是查看系统可以识别出的所有分区的文件系统类型 # lsblk -f NAME FSTYPE LABEL UUID MOUNTPOINT vda └─vda1 ext4 8c02a225-e14c-44a9-a9d8-4b60c4b…

指数移动平均EMA

指数移动平均EMA 介绍示例代码补充：torch.lerp 介绍指数移动平均（Exponential Moving Average，简称 EMA）是一种常用的平滑方法，通常用于时间序列数据的平滑处理。EMA 可以减小噪声的影响，使得数据更加平…

使用Python构造VARIMA模型

简介 VARMA(p,q)结合了VAR和VMA模型，其中p是向量自回归(VAR)模型的滞后期数，q是VMA模型的移动平均的阶数。 VARMA是ARMA的推广，它将ARMA模型扩展到多个时间序列变量的情况，通过VAR和VMA的线性组合来描述多个时间序列变量之间的联…

pandas教程：Creating Model Descriptions with Patsy 利用Patsy创建模型描述

文章目录 13.2 Creating Model Descriptions with Patsy（利用Patsy创建模型描述）1 Data Transformations in Patsy Formulas（Patsy公式的数据变换）2 Categorical Data and Patsy（Categorical数据和Patsy） 1…

python入门学习之Numpy函数详解！

python入门学习之Numpy函数详解！ 前言一、创建数组1、Array2、Linspace3、Arange4、Uniform5、Random.randint6、Random.random7、Logspace8、zeroes9、ones10、full11、Identity 二、数组操作12、min13、max14、unique15、mean16、medain 前言 Numpy是python中最有…

上海亚商投顾：沪指延续调整两市上涨个股不足500只

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。市场情绪三大指数昨日继续调整，午后集体跌超2%，临近尾盘略有回升。半导体芯片股集体走低&#xf…

Python机器学习预测房价

🔗 运行环境：Python 🚩 撰写作者：左手の明天 🥇 精选专栏：《python》 🔥 推荐专栏：《算法研究》 🔐#### 防伪水印——左手の明天 ####🔐 💗 大家…

Python|OpenCV-性能测试以及优化方法(9)

前言本文是该专栏的第9篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。在面对图像处理的项目需求时，要知道程序每秒都会处理大量的数据工作，而我们想要让程序达到实用的效果。必须要让自己的代码能提供最准确的解决方法，且该方法能以最快的效率去执行完成。所…

Numpy实践_索引与切片

文章目录一、整数索引1.要获取数组的单个元素，指定元素的索引即可： 二、切片索引1.对一维数组的切片：2.对二维数组切片：3.通过对每个以逗号分隔的维度执行单独的切片，你可以对多维数组进行切片。因此，对于…

np.array无法直接用matplotlib画图，因为需要借用np.squeeze先转化

文章目录前言一、使用步骤1.没使用np.squeeze转化2.使用np.squeeze转化前言实际工作中，时而难免会遇见np.array无法直接用matplotlib画图的情况，这个时候，是因为在画图之前少了一个步骤，需要先借用np.squeeze先转化一、使用步…

pandas教程：Date Ranges, Frequencies, and Shifting 日期范围，频度，和位移

文章目录 11.3 Date Ranges, Frequencies, and Shifting（日期范围，频度，和位移）1 Generating Date Ranges（生成日期范围）2 Frequencies and Date Offsets（频度和日期偏移）Week of mo…

解决报错：error: (-215:Assertion failed) inv_scale_x ＞ 0 in function ‘cv::resize‘

需求背景欲使用opencv的resize函数将图像沿着纵轴放大一倍，即原来的图像大小为(384, 512), 现在需要将图像放大为(768, 512)。源码 import cv2 import numpy as np# 生成初始图像 img np.zeros((384, 512), dtypenp.uint8) img[172:212, 32:-32] 255 H, W …

please upgrade numpy version to ＞=1.20

升级 upgrade numpy_升级numpy-CSDN博客 pip install numpy --upgrade 没有pip conda install numpy --upgrade 会报错 conda list numpy来查看numpy版本似乎这个numpy要看numpy-base这个似乎没有pip

【五分钟】熟练使用np.interp函数函数（干货！！！）

引言 np.interp函数可对一维数组进行线性插值。具体来说，如果已知xp和yp，并且xp和yp具有确定的对应关系(比如ypsin(xp))，那么对于新的一维数组x，可通过np.interp函数得到数组y，y是基于 xp和yp的映射关系通过【线性插…

【Python】Numpy库近50个常用函数详解和示例，可作为工具手册使用

本文以yolo系列代码为基础，在其中查找用到的numpy函数，包含近50个函数，本文花费多天，三万多字，通过丰富的函数原理和示例对这些函数进行详解。以帮助大家理解和使用。目录 np.array()运行示例 np.asarray()函数解析运…

使用arcpy移除遥感影像云层

先讲思路，然后上代码： 去除云层思路1： 如果同一地理区域的多个图像，其中一些部分有丰富的云，而另一些部分没有云，则可以将它们组合起来，以便无云的部分替代多云的部分。这种方法很简单&…

Python从门到精通(九):numpy科学计算库

Numpy 这是一个三方的库，是很多科学与工程库的基础。在机器学习中应用广泛。 import numpy as np。数组运算 import numpy as npax np.array([1, 2, 3, 4]) ay np.array([5, 6, 7, 8])type(ax) print(f{ax} * 2 {ax * 2}) #[2 4 6 8] print(f{ax} 10 {a…

Python卡尔曼滤波器OpenCV跟踪和预测物体的轨迹

模拟简单物体二维运动和预测位置预测数学式想象一下你正坐在一辆汽车里，在雾中行驶。你几乎看不到路，但你有一个 GPS 系统可以告诉你你的速度和位置。问题是，这个 GPS 并不完美； 它有时会产生噪音或不准确的读数。您如何知…

【Python篇】python库讲解(pickle | random | numpy)

文章目录 🎄pickle模块🛸样例 🎄random🛸样例 🎄numpy库🛸例子 🎄pickle模块 pickle模块是Python标准库中的一个模块，用于序列化和反序列化Python对象。它可以将Python对象转化为字…

torch.tensor vs torch.from_numpy()

torch.tensor函数和torch.from_numpy()函数都可以将numpy array转换为torch tensro，不同之处在于前者共享内存（torch的底层实现就是numpy，所以可以共享），后者开辟新的空间 anp.ones(4) btorch.from_numpy(a)a[0]2 b[1…

python numpy较大值较小值

目录较大值： 较小值： 较大值： if __name__ __main__:import numpy as nparray1 np.array([2, 5, 9, 12])array2 np.array([3, 7, 6, 10])result np.maximum(array1, array2)print(result) 较小值： if __name__ __main__:…

【Python】—— Numpy 初体验

Numpy 初体验第1关：Numpy 创建数组第2关：Numpy 数组的基本运算第3关：Numpy 数组的切片与索引第4关：Numpy 数组的堆叠第5关：Numpy 的拆分第1关：Numpy 创建数组任务描述本关任务：使用 Numpy创…

设置随机种子以确保结果的可复现性（pytorch、numpy、random、os）

在机器学习和深度学习任务中，随机性是一个常见的因素。在某些情况下，我们希望能够获得可复现的结果，以便于调试、复现实验结果或确保结果的一致性。为了实现这一目标，设置随机种子是一种常用的方法。在本篇博客中，将…

Numpy和Pandas知识点总结

1.python常见的开源库介绍 1.1numpy 一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算 1.2pandas 一个强大的“分析结构化数据”的工具集，底层依赖numpy 用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能 pandas主要有两种数据结构&#xf…

NumPy 高级教程——性能优化

Python NumPy 高级教程：性能优化在处理大规模数据集或进行复杂计算时，性能是关键的考虑因素。NumPy 提供了一些工具和技巧，帮助用户优化代码以提高执行效率。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的性能优化技术，并…

Pycharm安装numpy库失败解决办法

一、出现错误（以matplotlib为例）： 二、解决办法： 方法一（失败）：PyCharm中有一个安装库的方法是：Settings>>Python Interpreter>>点击右侧的加号第二个图失败原因&am…

pybind11实现numpy和OpenCV Mat的数据交互

1、编译安装pybind11 下载源代码：https://github.com/pybind/pybind11， 文档：https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/compiling.html 解压后进入到命令行，如果有conda环境，就先进入想要的conda环境&#xff0c…

OpenCV-19图像的仿射变换

放射变换是图像旋转，缩放，平移的总称，具体的做法是通过一个矩阵和原图片坐标进行计算，得到新的坐标，完成变换，所以关键就是这个矩阵。一、仿射变换之图像平移使用API------warpAffine（src &…

利用numpy+sklearn+matplotlib演示如何创建和训练线性回归模型

通过一个具体的业务场景来演示如何创建和训练线性回归模型。让我们考虑一个房地产市场的例子，其中我们想要根据房屋的大小（平方英尺）来预测其市场价格。业务场景假设你的任务是帮助一个房地产公司预测不同大小房屋的市场价格。你有一份包…

从零开始学习Python基础语法：打开编程大门的钥匙

文章目录一、引言1.1 Python作为一种流行的编程语言的介绍1.2 Python的应用领域和适用性二、为什么选择Python2.1 Python的简洁性和易读性2.2 Python的跨平台特性三、Python在数据科学和人工智能领域的应用3.1 第一个Python程序3.1.1 Hello, World!：编写并运行你…

手撕乘积(Multiplication Product): 穷举和图示(2) 点积的几何意义

手撕乘积(Multiplication & Product): 穷举和图示(2) 点积的几何意义点乘 x 3 y 5 xNda np.arange(x) >>> array([0, 1, 2]) x2Nda xNda*21 >>> array([1, 3, 5]) yNda np.arange(1, y) >>> array([1, 2, 3, 4]) xyNda np.meshgrid(xN…

Python数据分析（1）Matrix Manipulation

主要根据的是这学期修的一门data science and analysis课程里的lab，自己做完lab之后会反思一下自己学到的内容吧。然后这周lab的话主要是用numpy来处理矩阵（毕竟numpy可以有效地处理数组）。创建矩阵 np.zeros(k), np.ones(k) #一维矩阵 …

matlab模型变量一般说明，标定和显示量，以及产生a2l文件，自动填充a2l地址，并使用标定工具ati进行标定（推荐重要）

注意我是用的是matlab2019b 1，输入标定量，使用constant，用cal函数包裹 2，输出显示量，在划线上标注，然后用display函数包裹， 第一步和第二步完成以后，生产标定量a2l 3，输入…

OpenCV-24双边滤波

一、概念双边滤波对于图像的边缘信息能够更好的保存。其原理为一个与空间距离相关的高斯函数与一个灰度距离相关的高斯函数相乘。空间距离：指的是当前点与中心点的欧式距离。空间域的高斯函数及其数学形式为： 其中（xi，yi&…

【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.array函数

大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。而大数据分析的基础是学好编程语言。本文和你一起来探索Python中的array函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理…

Python从入门到熟练

文章目录 Python 环境Python 语法与使用基础语法数据类型注释数据类型介绍字符串列表元组集合字典类型转换标识符运算符算数运算符赋值运算符复合运算符字符串字符串拼接字符串格式化判断语句bool 类型语法if 语句if else 语句if elif else 语句循环语句while循环for 循环r…

Python3，除Pandas、Numpy之外，有一款受到数据科学家和数据分析师青睐的库。

orange3 1、引言2、orange3介绍2.1 定义2.2 特点2.3 常用功能2.3.1 安装2.3.2 数据可视化2.3.3 数据导入2.3.4 机器学习建模 3、总结 1、引言 **小屌丝：**鱼哥，你看这是啥。小鱼： 小砂糖橘，是广西的吗。小屌丝：……

Pandas-滑动窗口知识点总结及数据可视化展示

前言本文是该专栏的第42篇，后面会持续分享python数据分析的干货知识，记得关注。众所周知，pandas作为一款功能强大的数据分析处理工具，它的高级用法为数据科学领域提供了非常丰富且便捷的分析方法，在现在数据大爆炸的时代，pandas大大提高了数据处理的效率。而在本文中，…

OpenCV-18图像的翻转和旋转

一、图像的翻转使用API---cv.flip（src, flipCode） flipCode 0表示上下翻转 flipCode > 0表示左右翻转 flipCode < 0上下左右翻转或者使用np的翻转src[: : -1,: : -1]实现上下翻转。示例代码如下： import cv2 import numpy…

使用numpy处理图片——分离通道

大纲读入图片分离通道堆叠法复制修改法生成图片在《使用numpy处理图片——滤镜》中，我们剥离了RGB中的一个颜色，达到一种滤镜的效果。如果我们只保留一种元素，就可以做到PS中分离通道的效果。读入图片 import numpy as np import PIL.…

OpenCV-23中值滤波

一、概念中值滤波原理比较简单，假设有一个数组[1556789],取其中的中间值（即中位数）作为卷积后的结果即可，中值滤波对胡椒噪音（也叫椒盐噪音）效果明显。对下面带胡椒噪声的图片进行处理。注意点&#x…

python中none的替换方法：pandasnumpy

none的替换方法： 1.pandas # 将缺失的id值替换为None merged_df[id].fillna(None, inplaceTrue) #这行代码使用了Pandas库中的fillna方法，对DataFrame中的id列进行了填充操作。具体来说，它将该列中的缺失值用字符串None进行填充&#xff0c…

pclpy Ransac平面分割算法输出的索引从点云中提取点云的子集

pclpy Ransac平面分割算法输出的索引从点云中提取点云的子集一、算法原理二、代码三、结果1.sor统计滤波2.Ransac内点分割平面3.Ransac外点分割平面四、相关数据一、算法原理 1、Ransac介绍 RANSAC(RAndom SAmple Consensus,随机采样一致)算法是从一组含有“外点”(outlier…

Python之Numpy 和 Pandas

目录 2.1 numpy import numpy as np array np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) print(array) print(number of dim:,array.ndim) print(shape:,array.shape) print(size:,array.size)pandas 1,pandas 基本介绍 df2 pd.DataFrame({A:1.,B:pd.Timestamp(20130102),C:pd.Series(1,i…

《Python 3 基础》- numpy的array，python的list、tuple的区别与联系再辨析

这里写自定义目录标题一、基本认识一、list与传统数组（以C为例）的联系与区别一维list切片规则二维list类似于二维数组，但表达方式需适应二、list与元组的联系与区别一、基本认识 Python本身没用传统意义上的数组，但暂可把list看…

【五分钟】熟练使用numpy.cumsum()函数（干货！！！）

引言 numpy.cumsum()函数用于计算输入数组的累积和。当输入是多维数组时，numpy.cumsum()函数可以沿着指定轴计算累积和。计算一维数组的累计和代码如下： # 计算一维数组的累计和 tmp_array np.ones((4,), dtypenp.uint8) # [1, 1, 1, 1] print(&…

机器学习 | 深入探索Numpy的高性能计算能力

目录初识numpy numpy基本操作数组的基本操作 ndarray运算数组间运算矩阵初识numpy Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务&…

NumPy必知必会50例 | 21. 在 NumPy 中使用 Cython 进行加速：结合 Python 的灵活性和 C 的速度

继续我们的探索之旅，现在我们将探讨如何使用 Cython 来加速 NumPy 操作。Cython 是一种编程语言，用于编写 C 扩展的 Python 代码，它可以显著提高 Python 代码的运行速度。文章目录 21. 在 NumPy 中使用 Cython 进行加速：结合 Pyt…

深度学习——第4.3章深度学习的数学基础

第4章深度学习的数学基础目录 4.7 指数函数和对数函数 4.7 指数函数和对数函数深度学习经常会用到Sigmoid函数和Softmax函数，这些函数是通过包含exp(x)的指数函数创建的。后面我们需要求解这些函数的导数。 4.7.1 指数指数是一个基于“乘以某个数多少次”&a…

docker 定时检查磁盘并清理

使用Docker容器部署镜像，可能需要定时检查磁盘空间。编写 shell 脚本 threshold_script.sh #!/bin/bashLOG_FILE"/home/sh/threshold_script.log"# 定义记录日志的函数 log() {local timestamp$(date "%Y-%m-%d %H:%M:%S")local log_message…

人工智能基础-Numpy矩阵运算-聚合操作

加、减、乘、除、整除幂、取余、倒数、绝对值三角函数 e的x次方、3的x次方、logx、log2为底、log10为底矩阵运算加、减、乘（对应数相乘）、矩阵相乘运算、转至向量和矩阵的运算加法对应相加改变维度后相加乘法矩阵的逆聚合操作 …

numpy模块：从基础到高级的完整指南【第88篇—NumPy数组操作】

numpy模块：从基础到高级的完整指南在Python的科学计算领域，NumPy模块是一个不可或缺的利器。它提供了丰富的数学函数和矩阵操作，使得数据处理、分析和科学计算变得更加高效。本文将带你初步了解NumPy模块，并通过实例代码深入解析…

阿里巴巴1688.item_password API助力电商行业实现数据驱动营销

阿里巴巴1688平台上的item_password API通常不是直接用于数据驱动营销的。通常，item_password这样的API可能是用于商品访问控制的，例如，确保只有拥有正确密码或权限的用户才能查看或编辑特定的商品信息。在数据驱动营销的背景下&#xff0c…

【Openstack Train安装】八、placement安装

Placement 肩负着这样的历史使命，最早在 Newton 版本被引入到 openstack/nova repo，以 API 的形式进行孵化，所以也经常被称呼为 Placement API。它参与到 nova-scheduler 选择目标主机的调度流程中，负责跟踪记录 Resource Provide…

【数据分析之Numpy基础002】如何访问与修改ndarray对象

ndarray对象的访问与修改十分容易，跟list对象的操作一样，直接通过索引或切片操作就可以实现。 ndarray数组的下标也是从0开始，因此可以设置start，stop以及step参数即可从原数组中切割出一个新的数组。例： 一维数组的…

python numpy np.log 底数

np.log()，以e为底的对数根据对数函数的性质，如果要以3位底的对数，需要除以np.log(3)，即np.log(x)/np.log(3)

【Numpy】P2 Ndarray 对象

目录 Ndarray 概述 Ndarray 概述 Ndarray（n-dimensional array），是一种数据结构，用于存储多维数组。这种数据结构支持任意维度的数组，且提供了一系列的属性和方法来操作这些数组。 Ndarray 的关键特性在于&#xff1…

Numpy极速入门学习

Numpy极速入门学习 1. 常用方法方法说明zeros(m,n)创建一个m行n列的数组（元素都是0）ones(m,n)v创建一个m行n列的数组（元素都是1）shape()获取数组的大小arrange(a,b)创建一个从[a,b)的数组linspace(a,b,n)创建一个从a到b&#x…

np.argsort排序问题(关于位次)-含GitHub上在numpy项目下提问的回复-总结可行方案

np.argsort 与获取位相关问题位次: 数组中的数据在其排序之后的另一个数组中的位置 [1,0,2,3] 中 0的位次是1 1的位次是2 2的位次是3 3的位次是4 这里先直接给出结论，np.argsort()返回的索引排序与实际位次在确实在某些情况下会出现一致，但后来numpy的开…

机器学习之numpy库

机器学习之numpy库 numpy库概述numpy库历史numpy的核心numpy基础ndarray数组内存中的ndarray对象ndarray数组对象的特点ndarray数组对象的创建ndarray对象属性的基本操作数组的维度元素的类型数组元素的个数数组元素索引(下标) ndarray对象数组的自定义类型切片操作一维数组切片…

numpy的学习之1

列表生成式需要学习 //常规方法 import time a list(range(int(10e6))) t1 time.time() a2 [i * 2 for i in a] t2 time.time() print(type(t1)) #type float print(t2-t1) # 0.601 second //numpy方法 import time import numpy as np na np.array(range(int(10e6))) t1…

OpenCV书签 #余弦相似度的原理与相似图片/相似文件搜索实验

1. 介绍余弦相似度（Cosine Similarity），又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余弦相似度仅仅与向量的指向方向相关，与向量的长度无关，它将向量根据坐标值绘制到向量空间…

机器学习-numpy

机器学习–numpy Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。 Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。 Numpy使用ndarray对象来…

Python3 交叉编译 numpy pandas scipy scikit-learn

1. 概述由于需要将Python3.7 和一些软件包交叉编译到 armv7 平台硬件，如果是arm64位的系统，很多包都有预编译好的版本，可直接下载。本文主要在基于 crossenv(https://github.com/benfogle/crossenv)环境下交叉编译。 2. 编译环境搭建创建…

NumPy必知必会50例 | 1. NumPy 简介：您的数据科学之旅的起点

文章目录 1. NumPy 简介：您的数据科学之旅的起点欢迎来到 NumPy 世界安装 NumPy如何安装导入 NumPy开始使用创建您的第一个数组创建和探索数组属性下一步 1. NumPy 简介：您的数据科学之旅的起点欢迎来到 NumPy 世界 NumPy（发音为“Numb…

上海亚商投顾：北证50指数大涨机器人概念股掀涨停潮

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数昨日震荡反弹，黄白二线有所分化，题材热点轮动表现。北证50指数大涨超3%&#…

AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘int‘.

1：numpy的numpy.int在1.20已经启用，在1.24已经删除，降低版本到1.20之下： pip uninstall numpy 删除现有版本 pip install numpy1.19.0 但是我在安装1.19.0的时候报错： error: metadata-generation-failed 整了…

Python np.argsort() 函数的用法

np.argsort 函数的用法调用方法示例1示例2 调用方法 numpy.argsort(a, axis-1, kindNone, orderNone)各个参数意义： a：输入数组，该数组将会被排序。 axis：沿着哪个轴排序，默认轴为 -1，即最后一个轴。如果…

OpenCV-40 绘制直方图

一、使用matplotlib画直方图可以利用matplotlib把OpenCV统计得到的直方图绘制出来示例代码如下： import cv2 import matplotlib.pyplot as pltlena cv2.imread("beautiful women.png") # 变为黑白图片 gray cv2.cvtColor(lena, cv2.COLOR_BGR2GRAY…

numpy和pandas的遍历

梳理： numpy的遍历： np.ndenumerate(l1) np.nditer pandas的遍历： pd.iterrows() 遍历行 pd.itertuples(indexFalse)遍历行 data.iteritems()遍历列 data.columns遍历列 pandas的apply、applymap()、map map() 是一个Series的函数&#xff0c…

数据分析综合案例讲解，一文搞懂Numpy，pandas，matplotlib，seaborn技巧方法

文章目录 NBA综合案例1 基本数据介绍2.数据相关性3.球员数据分析（1）基本分析（2）薪资最高的10名运动员（3）效率值最高的10名运动员（4）出场时间最高的10名运动员 4.Seaborn常用的三个数…

使用numpy处理图片——图片拼接

大纲左右拼接上下拼接在《使用numpy处理图片——图片切割》一文中，我们介绍了如何使用numpy将一张图片切割成4部分。本文我们将反其道而行之，将4张图片拼接成1张图片。基本的思路就是先用两张图以左右结构拼接成上部，另外两张图也以左右拼…

上海亚商投顾：沪指涨超3% 深成指和创指双双飙涨超6%

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪今日A股三大指数一改近期低迷状态，早盘小幅低开后一路高歌猛进集体大涨，沪指涨超3%&am…

OpenCV-22高斯滤波

一、高斯函数的基础要理解高斯滤波首先要直到什么是高斯函数，高斯函数是符合高斯分布的（也叫正态分布）的数据的概率密度函数。高斯函数的特点是以x轴某一点（这一点称为均值）为对称轴，越靠近中心数据发生…

【附代码】NumPy加速库NumExpr（大数据）

文章目录相关文献测试电脑配置数组加减乘除数组乘方Pandas加减乘除总结作者：小猪快跑基础数学&计算数学，从事优化领域5年，主要研究方向：MIP求解器、整数规划、随机规划、智能优化算法如有错误，欢迎指正。如有…

上海亚商投顾：沪指冲高回落旅游板块全天强势

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指昨日冲高回落，创业板指跌近1%，北证50指数跌超3%。旅游、零售板块全天强势&#xf…

连续读取文件夹中若干CSV文件最后一行数据，并求出最大最小平均标准差

数据格式为： 行表头 1 2 3 … n import osimport numpy as np import pandas as pd# 设置存储 CSV 文件的文件夹路径 # 这里修改为你自己的文件夹路径 # folder_path your file path folder_path ./data/testing result# 初始化一个空列表来存储所有的数据帧 dfs…

Numpy笔记：安装Numpy+ndarray基本属性+常用方法+索引和切片+广播+轴+范数

Numpy Python库，用于数组快速操作的各种API 支持常见的数组和矩阵操作ndarray处理多维数组安装Numpy 检查PyCharm的Python运行环境 File–>Settings–>Project–>Python Interpreter检查Python Interpreter环境，例如base 点击Anaconda Prom…

【头歌】 —— 数据分析与实践-python_NumPy基础及取值操作-NumPy数组的高级操作-Numpy初体验-亲和性分析——商品推荐

【头歌】 —— 数据分析与实践-python_NumPy基础及取值操作-NumPy数组的高级操作-Numpy初体验-亲和性分析——商品推荐 Numpy 初体验第1关 Numpy 创建数组第2关 Numpy 数组的基本运算第3关 Numpy 数组的切片与索引第4关 Numpy 数组的堆叠第5关 Numpy 的拆分 NumPy基础及取值操作…

OpenCV-38 图像金字塔

目录一、图像金字塔 1. 高斯金字塔 2. 拉普拉斯金字塔一、图像金字塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说，图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图…

找负环（图论基础）

文章目录负环spfa找负环方法一方法二实际效果负环环内路径上的权值和为负。 spfa找负环两种基本的方法统计每一个点的入队次数，如果一个点入队了n次，则说明存在负环统计当前每个点中的最短路中所包含的边数，如果当前某个点的最短路所…

政安晨：【示例演绎】【Python】【Numpy数据处理】快速入门（二）

环境准备大家如果第一次看到，可以先从我这个演绎系列的第一篇文章开始，包括准备环境等等。第一篇文章如下： 政安晨：【示例演绎】【Python】【Numpy数据处理】快速入门（一）https://blog.csdn.net/snowd…

python数据分析numpy基础之mean用法和示例

1 python数据分析numpy基础之mean用法和示例 python的numpy库的mean()函数，用于计算沿指定轴(一个轴或多个轴)的算术平均值。用法 numpy.mean(a, axisNone, dtypeNone, outNone, keepdims<no value>, *, where<no value>)描述返回数组元素的平均值…

numpy数据读取保存及速度测试

目录数据保存及读取速度比对测试数据保存及读取代码示例： # 导入必要的库 import numpy as np # 生成测试数据 arr_disk np.arange(8) # 打印生成能的数据 print(arr_disk) # numpy保存数据到本地 np.save("arr_disk", arr_disk) # 加载本地数据…

人工智能基础-Numpy.array基本操作

基本属性查看维度 x.ndim查看维度（元组形式） x.shape元素个数 x.size数据访问子矩阵内容同步修改加是copy（）则不同步修改 Reshape 修改维度参数为-1时自动识别个数合并 np.concatenate([x, y])沿着列合并 np.co…

机器学习复习（6）——numpy的数学操作

加减法运算 # 创建两个不同的数组 a np.arange(4) #list(0,1,2,3 b np.array([5,10,15,20]) # 两个数组做减法运算 b-a 运行结果： 计算数组的平方 #b*2代表数组b每个元素乘以2 #b**2代表数组b每个元素的2次方 b**2 运行结果： 计算数组的正弦值 #…

stm32--simulink开发之--timer的学习，硬件输入中断，触发事件

总体的参考链接是： https://ww2.mathworks.cn/help/ecoder/stmicroelectronicsstm32f4discovery/ref/timer.html 输入： 1，配置项：Enable frequency input 缩写：freq conunt 说明：“freq count — Frequency…

数据分析 — Numpy 数组处理

目录一、简介1、概念2、优点3、特点4、作用5、引用二、创建数组1、创建一维数组3、创建二维数组三、属性和数组运算1、基本属性2、数据类型3、数组运算四、索引和切片1、基本索引2、多维数组索引3、基本切片4、多维数组切片5、布尔索引6、花式索引7、修改元素值五、统计函…

NumPy 数组对象

NumPy 数组对象 1. Example 12. Example 2References NumPy 数组一般是同质的 (但有一种特殊的数组类型例外，它是异质的)，即数组中的所有元素类型必须是一致的。这样有一个好处：如果我们知道数组中的元素均为同一类型，该数组所需的…

菜鸟笔记-Numpy函数-full/random.randint/random.choice

full函数 numpy.full 是 NumPy 库中的一个函数，它用于创建一个具有指定形状、数据类型和填充值的数组。此函数非常有用，因为它允许你快速生成一个具有相同值的数组，而无需手动设置每个元素。 1函数介绍 numpy.full(shape, fill_value, dty…

如何使用NumPy处理数组翻转与变形

NumPy是Python中一个强大的库，主要用于处理大型多维数组和矩阵的数学运算。处理数组翻转与变形是NumPy的常用功能。 1.对多维数组翻转 n np.random.randint(0,100,size(5,6))n# 执行结果array([[ 9, 48, 20, 85, 19, 93], [ 1, 63, 20, 25, 19, 44], …

1分钟带你学会使用NumPy对数组的级联合并操作

1.np.concatenate() 参数是列表或元组级联的数组维度必须相同可通过axis参数改变级联的方向注意，np.concatenate函数要求所有输入数组在沿着连接轴的维度上具有相同的形状 # 导包import numpy as np# 创建两个二维数组n1 np.random.randint(0,100,size…

Python---Numpy线性代数

1.数组和矩阵操作： 创建数组和矩阵：np.array, np.matrix 基本的数组操作：形状修改、大小调整、转置等 import numpy as np# 创建一个 2x3 的数组 A np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print("数组 A:\n", A)# 将数组 A 转换为矩阵…

PyTorch、NCNN、CV::Mat三者张量的shape

目录一、PyTorch二、NCNN三、CV::Mat 一、PyTorch 在 PyTorch 中，张量（Tensor）的形状通常按照 (N, C, H, W) 的顺序排列，其中： N 是批量大小（batch size） C 是通道数（channel numb…

在开启 selinux 和配置防火墙的情况下安装和使用 nginx

添加 nginx 仓库配置文件 sudo vi /etc/yum.repos.d/nginx.repo添加内容: nginx] namenginx repo baseurlhttp://nginx.org/packages/OS/OSRELEASE/$basearch/ gpgcheck0 enabled1其中 OS 替换成 rhel 或者 centos, OSRELEASE 替换成 6 或者 7. 例如: nginx] namenginx repo…

numpy基础之swapaxes

1 numpy基础之swapaxes ndarray数组元素都可以用轴的索引进行唯一标识。 numpy中ndarray.transpose()的入参axes轴数量需要ndarray.ndim个(轴数量个，有多少个轴就要送多少个)，而swapaxes()只需要2个。即，transpose()可以一次交换全部轴&…

NumPy：Python的强大数值计算库

NumPy：Python的强大数值计算库 NumPy（Numerical Python）是Python中最常用和最强大的数值计算库之一。它提供了高性能的多维数组对象和广泛的数学函数，使得在Python中进行科学计算和数据分析变得更加简单和高效。本文将介绍NumPy的…

Numpy数组1 -- 创建数组

目录一、优势二、创建数组 -- np模块 1、引用numpy 2、对一些函数进行说明 array： 注：多维数组 arange： 修改形状不改变值reshape： 构建相同数字的数组三、生成随机数组 -- random模块 1、引用 2、randn&#xff1…

pytorch张量和numpy数组相互转换

pytorch张量和numpy数组相互转换 🌵文章目录🌵 🌳引言🌳🌳将numpy数组转换为Pytorch张量🌳1. 功能介绍2. 用法 🌳将Pytorch张量转换为numpy数组🌳1. 功能介绍2. 用法 🌳P…

你真的了解—————NumPy吗

🌈个人主页：小田爱学编程 🔥 系列专栏：opencv 🏆🏆关注博主，随时获取更多关于IT的优质内容！🏆🏆 😀欢迎来到小田代码世界~ 😁 喜欢的…

Numpy应用-股价分析实战

股价统计分析数据样本股价常用指标极差越高说明波动越明显股价近期最高价的最大值和最小值的差价成交量加权平均价格英文名VWAP（Volume-Weighted Average Price，成交量加权平均价格）是一个非常重要的经济学量，代表着金融…

open3d 网格表面法线估计和渲染

open3d 网格表面法线估计和渲染一、算法原理1.简介2.主要函数二、代码三、结果1.原点云数据2.表面法线估计3.渲染颜色四、相关数据一、算法原理 1.简介表面法线估计是计算三维点云或网格中每个点处表面方向的基本任务。它涉及根据每个点周围的局部几何信息计算表面的方向…

python_数据分析_numpy库

一、创建ndarray *ndarray是NumPy中表示数组的重要类型 1、使用np.array()创建 *参数列表：[1,2,3,4] 注：(1)、numpy默认ndarray的所有元素的类型是相同的 (2)、如果传入的数据类型不同，会被按照优先级强制转换为同一类型，其…

pclpy 可视化点云（多窗口可视化、单窗口多点云可视化）

pclpy 可视化点云（多窗口可视化、单窗口多点云可视化） 一、算法原理二、代码三、结果1.多窗口可视化结果2.单窗口多点云可视化四、相关数据五、问题与解决方案1.问题2.解决一、算法原理原理看一下代码写的很仔细的。。目前在同一个窗口最多建立2个窗…

从新手到高手：用NumPy学习网站打造你的数据处理超能力！

介绍：NumPy是一个用于数值计算的Python库，特别擅长处理多维数组和矩阵。以下是对NumPy的详细介绍： 起源和发展：NumPy由Travis Oliphant在2005年创建，它是基于原来的Numeric模块和Numarray模块发展而来的。它的大部分代…

详述numpy中的np.random各个函数的用法

文章目录引言np.random.rand()np.random.randn()np.random.randint(low，high，size，dtype)np.random.uniform(low，high，size)参考文献引言在机器学习还有深度学习中，经常会用到这几个函数，为…

【Numpy】P1 概述与安装

目录概述安装Windows MacOS 环境下Linux 环境下概述 NumPy（Numerical Python），是一个对 Python 进行增强的库。它为 Python 提供了强大的多维数组对象和丰富的数学函数库，主要用于处理高维数组和矩阵计算。其核心功能包括&…

python怎么安装第三方库，python国内镜像源，终于找到最全的安装教程啦；如Requests，Scrapy，NumPy，matplotlib，Pygame，Pyglet，Tkinter

目录 Windows控制台安装第三方库 PyCharm控制台安装第三方库 PyCharm内置安装第三方库 Anaconde Navigator安装第三方库较大型第三方库安装方法（如Numpy，Dlib等） python国内镜像源 Windows控制台安装第三方库第一步：打开…

PIL图像,NumPy ndarray,torch.Tensor。Tensor是什么

目录 PIL图像、NumPy ndarray和torch.Tensor PIL图像 NumPy ndarray torch.Tensor Tensor是什么

Pytorch实用教程：torch.from_numpy(X_train)和torch.from_numpy(X_train).float()的区别

在PyTorch中，torch.from_numpy()函数和.float()方法被用来从NumPy数组创建张量，并可能改变张量的数据类型。两者之间的区别主要体现在数据类型的转换上： torch.from_numpy(X_train)：这行代码将NumPy数组X_train转换为一个PyTorch张…

numpy二维与三维数组简单操作示例

1.运行PowerShell然后输入python 2.在python命令行输入 import numpy as np进入导入numpy库并添加别名为np 3.使用numpy的zeros函数创建一个2行4列的全0矩阵 4.查看上面创建的全0矩阵 5.查看矩阵类型 6.使用numpy的ones函数创建一个2行4列全1的矩阵 ,并查看类型及矩阵中的数据 …

语音特征的反应——语谱图

语谱图的横坐标为时间，纵坐标为对应时间点的频率。坐标中的每个点用不同颜色表示，颜色越亮表示频率越大，颜色越淡表示频率越小。可以说语谱图是一个在二维平面展示三维信息的图,既能够表示频率信息,又能够表示时间信息。创建和绘制语谱图的…

OpenCV-27 Canny边缘检测

一、概念 Canny边缘检测算法是John F.Canny与1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，也被很多人认为是边缘检测的最优算法。最优边缘检测的三个主要评价标准是： 低错频率：表示出尽可能多的实际边缘，同时尽可能的减小噪声产生的误…

使用numpy处理图片——90度旋转

在《使用numpy处理图片——镜像翻转和旋转》一文中，我们介绍了如何将图片旋转的方法。本文将使用更简单的方法旋转图片90度。左旋转90度 import numpy as np import PIL.Image as Imagedata np.array(Image.open(the_starry_night.jpg))# left 90 rot90LeftWith…

OpenCV-41 使用掩膜的直方图

一、掩膜掩膜即为与原图大小一致的黑底白框图。如何生成掩膜？ 先生成一个全黑的和原始图片大小一样大的图片。mask np.zeros(img.shape, np.uint8)将想要的区域通过索引方式设置为255.mask[100:200, 200:300] 示例代码如下： import cv2 import ma…

NumPy 2 要来了，一定记得这样做！

你好，我是坚持分享干货的 EarlGrey，翻译出版过《Python编程无师自通》、《Python并行计算手册》等技术书籍。如果我的分享对你有帮助，请关注我，一起向上进击。 NumPy 的下一个大版本 NumPy 2，就快要来了！ …

上海亚商投顾：创业板指失守1600点全市场超5000只个股下跌

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪沪指昨日低开低走，深成指跌超2%，创业板指失守1600点，续创年内新低。脑机接…

Arduino开发 esp32cam＋opencv人脸识别距离+语音提醒

效果低于20厘米语音提醒字体变红 QQ录屏20240406131651 Arduino代码可直接复制使用（修改自己的WIFI) #include <esp32cam.h> #include <WebServer.h> #include <WiFi.h> // 设置要连接的WiFi名称和密码 const char* WIFI_SSID "gumou&q…

NumPy入门(一)

NumPy入门(一) 工具: jupyter notebook jupyter notebook 功能 : 数据处理 （python 处理数据功能） coding文字型的描述富文本 word可视化支持官网: https://jupyter.org/ 启动命令 jupyter notebook 1.1 numpy简介 Python的拓展库, 提供数据对象 nda…

numpy，matplotilib学习（菜鸟教程）

所有内容均来自于： NumPy 教程 | 菜鸟教程 Matplotlib 教程 | 菜鸟教程 numpy模块 numpy.nditer NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。 for x in np.nditer(a, orderF):Fortran order，即是列序优先&#x…

lightgbm中使用“early_stopping_rounds”和“verbose_eval”出现 UserWarning

python lightgbm中使用“early_stopping_rounds”和“verbose_eval”出现 UserWarning import lightgbm cv_results lightgbm.cv( metrics‘auc’, ### early_stopping_rounds30, verbose_evalTrue ### ) 两个UserWarning如下： UserWarning: ‘early_stopping_r…

Python数据分析可视化之NumPy的使用

NumPy（Numerical Python）是用Python编写的科学计算库，用来存储大型矩阵和执行大型矩阵的科学计算，在数据处理特别是科学计算方法具有独特优势，它包含： 一个强大的N维数组对象ndarray。丰富的广播功能函数整…

NumPy必知必会50例 | 24. NumPy 在生物信息学中的应用：解析生命之谜的数据工具

我们的探索之旅继续深入。现在，让我们探讨 NumPy 在生物信息学中的应用。生物信息学是一个快速发展的领域，它依赖于强大的数学和统计方法来处理和分析生物数据。文章目录 24. NumPy 在生物信息学中的应用：解析生命之谜的数据工具生物信息学&…

【Python】人工智能-机器学习——不调库手撕贝叶斯分类问题

1. 作业内容描述 1.1 背景数据集大小150该数据有4个属性，分别如下 Sepal.Length：花萼长度(cm)Sepal.Width：花萼宽度单位(cm)Petal.Length：花瓣长度(cm)Petal.Width：花瓣宽度(cm)category：类别&#xff0…

一文学会python实现四元数、欧拉角、旋转矩阵变换

文章目录前言实现前言本文主要是将python实现四元数、欧拉角、旋转矩阵变换的所有转换做了一个整理，方便大家调用实现变换。实现 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from scipy.spatial.transform import Rotationdef quaternion2eule…

【Python】进阶学习：基于Matplotlib--使用plt.savefig()实现图形文件的保存

【Python】进阶学习：基于Matplotlib–使用plt.savefig()实现图形文件的保存 🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程…

上海亚商投顾：沪指三连阴创新药、资源回收概念逆势走强

上海亚商投顾前言：无惧大盘涨跌，解密龙虎榜资金，跟踪一线游资和机构资金动向，识别短期热点和强势个股。一.市场情绪三大指数昨日冲高回落，深成指、创业板指午后跌超1%，临近尾盘跌幅有所收窄。创新药板块…

深度学习入门基于python的理论与实现-第四章神经网络的学习（个人向笔记）

文章目录从数据中学习损失函数均方误差(MSE)交叉熵误差mini_batch学习mini_batch版交叉熵误差的实现梯度概念梯度法神经网络的梯度从数据中学习神经网络的"学习"的学习是指从训练数据自动获取最有权重参数的过程。神经网络的特征就是可以从数据中学习即由数据自…

pclpy 最小二乘法拟合平面

pclpy 最小二乘法拟合平面一、算法原理二、代码三、结果1.左边原点云、右边最小二乘法拟合平面后点云投影四、相关数据一、算法原理平面方程的一般表达式为： A x B y C z D 0 ( C ≠ 0 ) Ax By Cz D 0 \quad (C\neq0) AxByCzD0(C0) 即： …

Seaborn学习网站：解锁数据可视化的无限可能！

介绍：Seaborn是一个基于Python的高级数据可视化库，它建立在Matplotlib之上，并与Pandas数据结构紧密集成，为用户提供了一种更加方便的方式来创建具有吸引力和信息丰富的统计图形。 Seaborn的特点包括： 高级API&#xff…

Python进阶学习：axis=0和axis=1的区别和用法

Python进阶学习：axis0和axis1的区别和用法 🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈 希望得到您的订阅和…

Android修行手册-Chaquopy中opencv、numpy的初步应用

Unity3D特效百例案例项目实战源码Android-Unity实战问题汇总游戏脚本-辅助自动化Android控件全解手册再战Android系列Scratch编程案例软考全系列Unity3D学习专栏蓝桥系列ChatGPT和AIGC 👉关于作者专注于Android/Unity和各种游戏开发技巧，以及各种资源分…

python数据分析numpy基础之cumsum求数组累计和

1 python数据分析numpy基础之cumsum求数组累计和 python的numpy库的cumsum()函数，用于获取数组沿指定轴每个位置的累计和。本文的累计和是指第1个数到第n个数的和。比如数组a[a1,a2,a3,a4,a5]，那么第1个数的累计和为a1，第2个数的累计和为a…

numpy数据操作

numpy数据操作读取数据 # numpy读取数据np.loadtxt(fname, 文件、字符串或产生器, 也可以是压缩文件dtypenp.float, 数据类型, 可选, 即确认csv的字符串以什么数据类型读入数组中, 默认为np.floatdelimiterNone, 分割读取的字符串, 默认是…

七.pandas处理第三方数据

目录七.pandas处理第三方数据 1.Pandas读取文件 1.1 csv文件操作 1.1.1 CSV文件读取自定义索引(inde_col) 查看每一列的dtype 更改文件标头名(列的标签) 跳过指定的行数 1.1.2 CSV文件写入 1.2 Excel文件操作 1.2.1 Excel文件读取 1.2.2 Excel文件写入 1.3 SQL操…

$Python-Numpy-计算向量间的欧式距离$