- Python_NumPy——入门学习(numpy基本操作)
初次知晓
Python学习pythonnumpy学习
作者:初次知晓邮箱:
[email protected]笔记分享:百度网盘分享链接百度云盘链接:https://pan.baidu.com/s/1VXHLlMsRvrzcY0d6W0LPsA?pwd=b8m1提取码:b8m1本人为中职在读学生,博客内容或有错误,我愿意接受并吸取任何人的意见学习来源参考以下网站或视频:菜鸟教程,千锋教育系列视频,黑马程序员系列视频目录Numpy的索引操
- python_numpy库_ndarray的聚合操作、矩阵操作等
蜀道之南718
numpypython矩阵
一、ndarray的聚合操作1、求和np.sum()importnumpyasnpn=np.arange(10)print(n)s=np.sum(n)print(s)n=np.random.randint(0,10,size=(3,5))print(n)s1=np.sum(n)print(s1) #全部数加起来s2=np.sum(n,axis=0)print(s2) #表示每一列的多行求和s
- python_numpy库_ndarray的创建
蜀道之南718
numpypython开发语言
目录1、使用np.array()创建2、使用np的routines函数创建(1)、np.ones(shape,dtype=None,order='C')(2)、np.zeros(shape,dtype=float,order='C')(3)、np.full(shape,fill_value,dtype=None,order='C')(4)、np.eye(N,M=None,k=0,dtype=flo
- python_numpy库_ndarray的属性
蜀道之南718
pythonnumpy开发语言
目录1、ndim(维度)2、shape(形状)3、size(总长度)4、dtype(元素类型)1、ndim(维度)n=np.random.rand(3,4)print(n)w=n.ndimprint(w)2、shape(形状)*三个数字分别表示各个维度的长度n=np.random.rand(3,4)print(n)w=n.ndimprint(w)x=n.shapeprint(x)3、size(总长
- Python_Numpy库的Ndarray对象有哪些数据类型?数值范围分别为多少?
昊虹AI笔记
Python基础numpy数据类型
Python_Numpy库的Ndarray对象有哪些数据类型?数值范围分别为多少?看下面这张图就知道了:为了方便复制数据类型,文字版如下:bool_布尔型数据类型(True或者False)int_默认的整数类型(类似于C语言中的long,int32或int64)intc与C的int类型一样,一般是int32或int64intp用于索引的整数类型(类似于C的ssize_t,一般情况下仍然是int32
- python_numpy库_ndarray的基本使用
蜀道之南718
pythonnumpy开发语言
1、索引一维和列表索引的操作一致。2、根据索引修改数据(1)、将第二行全部数字改为0.88n=np.random.rand(3,4)print(n)#将第二行全部数字改为0.88n[1]=0.88print(n)(2)、将第二行最后一个数改为0.88a=np.random.rand(3,4)print(a)#将第二行最后一个数改为0.88a[1][3]=0.88print(a)3、切片import
- 【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
くらんゆうき
【头歌】——数据分析与实践答案数据分析pythonnumpy
【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基础及取值操作第1关ndarray对象第2关形状操作第3关基础操作第4关随机数生成第5关索引与切片NumP
- python读书报告_python_Numpy读书报告
weixin_39994461
python读书报告
什么是NumPy?NumPy(NumericalPython)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,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy的前身Numeric最早是由JimHugunin与其它协作者共同开发,2005年,TravisOliphant在Numeric中结合了另一个同性质的程序库Numarray的特色,并加入了其它扩展而开发了NumPy。NumP
- Python_numpy学习随记
Yong2019
numpy的适用基本与matlab类似,尽量采用数组计算,采用循环时间消耗太大(尤其当数组较大时)importnumpyasnpaa=np.random.rand(100,100)numpy数组输出(扩展名.npy,二进制储存)np.save(filename,aa)aa=np.load(filename)#直接读取文件输出txt文档np.savetxt(filename,aa)#最多输出二维数组
- Python_Numpy库中各种矩阵基本运算(加、减、乘、点乘、点除、乘方、转置等)
昊虹AI笔记
python基础图像处理原理工具代码Numpy-矩阵基本运算
Numpy中矩阵基本运算的实现。目录01-两个矩阵相加02-矩阵与标量(常数)相加03-两个矩阵相减04-矩阵与标量(常数)的减法运算05-求矩阵中每个元素的相反数06-矩阵元素乘法(点乘)06-1两种方法实现矩阵元素乘法(点乘)06-2-浮点数和unit8型矩阵做点乘的结果是什么数据类型的矩阵?07-矩阵乘法运算08-矩阵元素乘方运算09-矩阵的元素除法(点除)[也叫真除-结果既有整数部分也有小
- 吴恩达视频-第一门课第2周2.16节-关于 python _ numpy 向量的说明(A note on python or numpy vectors)
越努力越幸运@
深度学习PythonNumpypython矩阵开发语言
2.16关于python_numpy向量的说明(Anoteonpythonornumpyvectors)参考视频:本节主要讲Python中的numpy一维数组的特性,以及与行向量或列向量的区别。并介绍了老师在实际应用中的一些小技巧,去避免在coding中由于这些特性而导致的bug。Python的特性允许你使用广播(broadcasting)功能,这是Python的numpy程序语言库中最灵活的地方
- 吴恩达深度学习第一门课第二周:神经网络的编程基础
老干妈拌士力架
深度学习深度学习神经网络机器学习
文章目录前言一、二分类二、逻辑回归三、逻辑回归的代价函数四、梯度下降法五、导数六、更多的导数例子七、计算图八、使用计算图求导数九、逻辑回归中的梯度下降十、m个样本的梯度下降十一、向量化十二、向量化的更多例子十三、向量化逻辑回归十四、向量化逻辑回归的梯度输出十五、Python中的广播十六、关于python_numpy向量的说明第二周作业前言吴恩达深度学习第一门课第二周:神经网络的编程基础一、二分类逻
- numpy有什么功能python_Numpy的介绍与基本使用方法
weixin_39624360
1、什么是NumpyNumPy是一个功能强大的Python库,主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词--Numerical和Python。它是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数据科学相关的一些主要软件包(如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)都以NumPy作为其架构
- Python_Numpy库的ndarray对象的属性有哪些?如何获取它们的值?
昊虹AI笔记
python基础ndarray
Python_Numpy库的ndarray对象的属性有哪些?如何获取它们的值?Python_Numpy库的ndarray对象的常用属性有如下这些:ndim—矩阵的维度;shape—矩阵的形状;size—矩阵的元素个数;dtype—矩阵元素的数据类型;T-矩阵的转置其它不常用的属性值还有以下这些:buffer—矩阵的数据头;itemsize—每个矩阵元素占用的内存空间;flags—字典类型,显示矩阵
- python_numpy中矩阵的表示方法
qq_30343275
python
np.array[1,2,3,4,]X=np.mat(‘1,2,3,4;4,5,6,7;7,8,9,10’)X=np.mat([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]])importnumpyasnpW=np.array([1,2,3,4])#X=np.mat('1,2,3,4;4,5,6,7;7,8,9,10')X=np.mat([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[
- Python_Numpy
Chung King
Numpynumpy基础概念什么numpy?快速、方便的科学计算基础库(主要是对数值的计算,多维数组的运算);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(nestedliststructure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))轴的理解(axis):0轴,1轴,2轴一维数组:[1,2,3,4,5]---->0轴二维数
- python_numpy的矩阵运算及对应的matlab写法
潜水的飞鱼baby
python_numpy
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省采用矩阵方式计算,用法和matlab十分类似。不过一般用户很容易将NumPy中同时存在的ndarray和matrix对象弄混,一般不建议在大程序中使用。下面简单介绍python
- python_numpy
瓦砾
python
Numpy的数组对象ndarray属性属性说明.ndim秩。即轴的数量或维度的数量.shape对象的尺度.size对象元素的个数.dtype对象的元素类型.itemsize对象中每个元素的大小,以字节为单位>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])>>>aarray([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])>>>
- python_numpy基础
Kedi
1.矩阵的创建In:a=np.arange(1,5)a=np.array([1,2,3,4,5])printa,a.dtype,a.shape,a.size,a.ndimOut:[1234]np.arange类似range函数np.array用来生成矩阵dtype是数据类型,有int64,complex,uint16等shape是个元组属性,表示每一维的宽度size是所有元素个数ndim是维数li
- python_numpy实用的最小二乘法理解
Kedi
最小二乘法解决的问题:Ax=C无解下的最优解例子1:一条过原点的直线OA,C是直线外一点,求C在OA上的投影点P例子1例子2:已知三个不在一条直线上的点A,B,C,求一条直线,使A,B,C到直线的距离和最小例子2例子3:已知三个不在一条直线上的点A,B,C,求一点,到A,B,C的距离和最小例子3其实这3个例子的本质都是一样的。都是求未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
- Python_Numpy库知识点总结
LimitOut
Python
1.np.arange()用法np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列,如[1,2,3,4,5],起点是1,终点是5,步长为1。参数个数情况:np.arange()函数分为一个参数,两个参数,三个参数三种情况1)一个参数时,参数值为终点,起点取默认值0,步长取默认值1。2)两个参数时,第一个参数为起点,第二个参数为终点,步长取默认值1。3)三个参数时,第一个参数为起点,第二个
- Python_numpy
三秋树eyh
1.导入包importnumpy#直接导入整个包importnumpyasnp#导入numpy包并且取别名npfromnumpyimportarray#从numpy中单独导入array2.array()把list变为array型的list>>>height=[1.73,1.68,1.71,1.98,1.79]>>>weight=[65.4,59.2,63.6,88.4,68.7]>>>np_hei
- python_numpy最小二乘法的曲线拟合
Kedi
在了解了最小二乘法的基本原理之后python_numpy实用的最小二乘法理解,就可以用最小二乘法做曲线拟合了1.直线拟合直线拟合已知图中拟合数据的坐标,对图中的拟合数据进行直线拟合。依旧使用最小二乘法求解Ax=b——————1无解下的最优解。已知点的个数为n,所求直线的方程为y1=ax1+b,A由方程右边的a,b的系数构成构成(nx2)的矩阵,每行为(x1,1),b由已知点的y1坐标构成矩阵(nx
- 2.16 关于python_numpy向量的说明
透明的红萝卜123
实际上就我在代码中表现的事情而言,我从来不使用一维数组。1、不要使用一维数组。2、总是使用(n,1)维矩阵(基本上是列向量),或者(1,n)维矩阵(基本上是行向量),这样你可以减少很多assert语句来节省核矩阵和数组的维数的时间。3、为了确保你的矩阵或向量所需要的维数时,不要羞于reshape操作。4、关于np.dot()np.multiply()*的区别用法:python中np.multipl
- python_numPy学习
Dl_毛良伟
原文链接numPy维基百科特点NumPy引用CPython(一个使用字节码的解释器),而在这个Python实现解释器上所写的数学算法代码通常远比编译过的相同代码要来得慢。为了解决这个难题,NumPy引入了多维数组以及可以直接有效率地操作多维数组的函数与运算符。因此在NumPy上只要能被表示为针对数组或矩阵运算的算法,其运行效率几乎都可以与编译过的等效C语言代码一样快。[1]NumPy提供了与MAT
- python_numpy,在命令窗口python.exe和python shell中的效果不一样?
xiao_lxl
python
Python下安装numpy遇到问题我的python安装的是2.7版本的,相应的numpy安装的是numpy-1.8.1-win32-superpack-python2.7.exenumpy下载网址为http://sourceforge.net/projects/numpy/files下载后,直接安装在python的安装目录下F:\Python27,执行下一步即可,安装成功后,测试。在python
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数