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arange
python:pandas之DataFrame创建
1、方案一:importpandasaspdimportnumpyasnpt=pd.DataFrame(np.
arange
(12).reshape((3,4)))#不指定列索引和行索引#t为一个二维数组
书生_Scholar
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2023-10-15 23:19
matplotlib示例
importmatplotlib%matplotlibinline#如果输入上面一行,则会在输出结果中产生插图,而不是独立的图importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.
arange
荔枝葡萄干
·
2023-10-14 21:34
Numpy库快速入门
使用
arange
()创建递增数列和递减数列递增数列递减数列使用np.linspace()创建等距离分布的数组使用np.random.rand()生成数值在0~1之间的随机数组。
Corone
·
2023-10-12 21:53
Python数据分析
numpy
利用spyder多区域的绘图
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdeff(t):returnnp.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)a=np.
arange
(0,5,0.02
日落与朝霞
·
2023-10-12 04:46
python
matplotlib
开发语言
深度学习_1_基本语法
数据结构代码:importtorchx=torch.
arange
(12)##产生长度为12的一维张量print(x)##X=x.resize(3,4)##被弃用##print(X)y=torch.reshape
Narnat
·
2023-10-12 00:03
深度学习
人工智能
【Python】reshape里的-1
举例:首先生成一个4*4的Tensor:importtorchx=torch.
arange
(16)x=x.reshape(4,4)print(x)tensor([[0,1,2,3],[4,5,6,7],
北京地铁1号线
·
2023-10-11 00:25
python
深度学习
numpy
python numpy库关键函数说明
>>>x=np.
arange
(6).reshape(2,3)>>>xarray([[0,1,2],[3,4,5]])>>>np.argwhere(x>1)array([[0,2],[1,0],[1,1]
十碗阳春面
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2023-10-10 23:27
python
numpy
开发语言
pytorch第二天(矩阵的乘法和求导)lm老师版
importtorchA=torch.
arange
(20).reshape(5,4)print(A)print(A.T)#A的转置#not矩阵乘A=torch.
arange
(20,dtype=torch.float32
ElE rookie
·
2023-10-10 04:20
pytorch
矩阵
人工智能
机器学习|深度学习|重磅推出---全网最全Numpy简明教程(一)
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.linspace2.7、np.
arange
2.8
chris只会写bug
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2023-10-08 21:09
数据分析三剑客Numpy
Pandas
Matplotlib
机器学习
深度学习
numpy
人工智能
python
Python 绘制玫瑰花
frommatplotlibimportcmimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(projection='3d')[x,t]=np.meshgrid(np.array(range(25))/24.0,np.
arange
Lamb!
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2023-10-08 12:36
Python
python
开发语言
python利用numpy成绩进行处理
,存储在numpy,使用学生的编号["01","02",......,"50"]importnumpyasnpdefcrateGrades():G=np.zeros((50,5))G[:,0]=np.
arange
小源0
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2023-10-08 07:51
python爬虫
numpy
python
开发语言
Python学习笔记(7):Pandas的drop方法
importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportSeries,DataFrameobj=Series(np.
arange
(5.),index=['a','b
刘爱玛
·
2023-10-08 04:05
Python的NumPy库(二)进阶用法
importnumpyasnpa=np.
arange
(0,60,5).reshape(3,4)#使用nditer迭代
spiritx
·
2023-10-06 19:09
python
numpy
开发语言
numpy库
importnumpyasnparray=np.array([[1,2,3],[2,4,6]])array1=np.
arange
(6).reshape((2,3))print(array)print(array1
护国寺小学生
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2023-10-06 01:41
【Python/绘图】python绘图
一、二维图1、柱形图1.1、基础柱形图importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#模拟一些数据np.random.seed(3)x1=0.5+np.
arange
第五季度
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2023-10-05 11:31
python
python
matplotlib
numpy
认识matplotlib—基础绘图语法
y=x2,y=x4的图形importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt##%matplotlibinline表示在行中显示图片,在命令行运行报错data=np.
arange
王吉林
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2023-10-05 10:42
Python plt画图设置
'''https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy第三方库网站'''#给contor图设置范围x=np.
arange
(10,20,1)y=np.
arange
hgy8969
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2023-10-05 09:22
python
python
辛霄龙的作业1
importnumpyasnpc=np.
arange
(1,13).reshape(6,2)carray([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10],[11,12]])np.vsplit
嘻哈嘻嘻哈o
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2023-10-05 03:21
python
如何实现torch.
arange
的tensor版本
文章目录背景实现方案不可行的情况背景importtorch我们都知道,torch.
arange
只支持数字,不支持tensor,如下:torch.
arange
(0,5,1)tensor([0,1,2,3,4
音程
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2023-10-05 01:32
Pytorch简单
pytorch
人工智能
python
2019-12-08
2、梯度法解线性回归--简单例子x=np.
arange
(-2,2,0.1)y=2*x+np.random.random(len(x))x=x.reshape((len(x),1))y=y.reshape
xias147
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2023-10-04 19:43
第3章 Python 数字图像处理(DIP) - 灰度变换与空间滤波2 - 图像反转、对数变换
一些基本的灰度变换函数如下图显示了在图像处理中频繁使用的3类基本函数:线性(反转和恒等变换)函数对数(对数和反对数变换)函数幂律(次幂和次根变换)函数#灰度变换函数为了图像好看,归一化后再乘于255,缩放到相同的数值范围x=np.
arange
jasnei
·
2023-10-04 06:59
使用matplotlib绘制简单图表
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi']#设置中文样式plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#防止变成方块x=np.
arange
我像影子一样
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2023-10-03 07:19
python
matplotlib
可视化
python
matplotlib
12.数据透视
重塑的索引;columns,重塑的列名;values,生成新列的值;1.stack&unstackimportnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.DataFrame(np.
arange
B0ZZ
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2023-10-03 03:15
python调用matlab慢,python – 为什么numpy在数字化示例上比matlab慢得多?
数组上的简单操作,如绝对值,乘法和总和等).我们来看看下面的例子,这是一个令人震惊的例子,涉及函数digitalize(我打算用来同步时间戳):importnumpyasnpimporttimescale=np.
arange
BJJ割不完的韭菜
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2023-10-03 02:11
python调用matlab慢
锚框_的标定
一、查漏补缺、熟能生巧:1.关于fix.axis.add_patch在原来图像的坐标系同添加边框的函数的使用:2.torch.
arange
(h,device)生成tensor的等差数组:3.torch.T
诚威_lol_中大努力中
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2023-10-02 15:41
人工智能
索引、选择与过滤
索引In[39]:obj=pd.Series(np.
arange
(4.),index=['a','b','c','d'])In[40]:objOut[40]:a0.0b1.0c2.0d3.0dtype:
庵下桃花仙
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2023-10-02 12:46
scipy特殊包
fromscipy.specialimportlogsumexpimportnumpya=np.
arange
(10)res=logsumexp(a)print(res)9.45862974443
爱昕昕的猫先生
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2023-10-01 21:38
pytorch第一天(tensor数据和csv数据的预处理)lm老师版
tensor数据:importtorchimportnumpyx=torch.
arange
(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())X=x.reshape(3,4
ElE rookie
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2023-10-01 11:10
pytorch
人工智能
python
用python画玫瑰
然后,你可以使用下面的代码来画出一朵玫瑰:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成数据theta=np.
arange
(0,2*np.pi,0.01)r
战神哥
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2023-09-30 23:38
python
matplotlib
开发语言
numpy
python numpy 多条件筛选
numpy条件筛选np.where–array中满足条件的索引importnumpyasnpa=np.
arange
(10)print(np.where(a>5))print(a[np.where(a>5
嘿,不许笑
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2023-09-30 06:35
python小工具
python
PyTorch Tensor 创建
#ndarray>>>n=np.
arange
(3)>>>torch.tensor(n)tensor([0,1,2])可以额外指定数据类型和设
jiang_huixin
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2023-09-29 21:59
PyTorch
pytorch
深度学习
python
PyTorch meshgrid 生成网格坐标
torch.meshgrid(*tensors,indexing=None)使用输入的1-D张量创建网格坐标示例indexing=‘xy’importtorcha=torch.
arange
(3)b=torch.
arange
jiang_huixin
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2023-09-29 21:26
PyTorch
pytorch
numpy运算
name__=='__main__':#x=np.random.randint(1,10,size=8)#printx#print2**x#得到新的数组每个元素为2的(x元素)次方#基本运算x=np.
arange
abc渐行渐远
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2023-09-29 05:34
matplotlib画圆
”"defpint(r,x,y):plt.figure()#创建一个空白窗体plt.title('Circle')plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')#点的横坐标为aa=np.
arange
d__yz
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2023-09-29 01:35
画圆
matplotlib
坐标轴
sin
圆的及本公式
动手学深度学习--基础知识上篇
importtorchastcA=torch.
arange
Li&&Tao
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2023-09-28 10:28
深度学习
人工智能
numpy
2.numpy基础创建数组,得到ndarray的类型a=np.array([1,2,3,4,5])b=np.array(range(1,6))c=np.
arange
(1,6)
arange
相当于array
Daily_Note
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2023-09-28 06:50
NumPy Ndarray 对象
ndarry:多维数组对象数据切片是原始数组的视图,数据不会被复制,试图上的任何修改都会直接反映到源数据上:a=np.
arange
(10)aOut[11]:array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9
ZhenKuanJiang
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2023-09-27 18:10
TypeError: meshgrid() got an unexpected keyword argument ‘indexing‘
解决方法原先代码yv,xv=torch.meshgrid([torch.
arange
(hsize),torch.
arange
(wsize)],indexing="ij")删除indexing="ij"即可
canpian7
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2023-09-27 18:43
python错误解决
python
NumPy 简介及基础教程 2
importnumpyasnpa=np.
arange
(9,dtype=np.float_).reshape(3,3)
Elvin_yang
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2023-09-27 18:38
人工智能
python
机器学习
问题一:tensor.gather()函数讲解
,dim,index)根据index,在dim维度上选取数据,输出的size与index一样文章摘自:一、PyTorch基础:Tensor和Autograd_白水小琪七ya的博客-CSDN博客a=t.
arange
白水小琪七ya
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2023-09-26 19:44
Pytorch
python
机器学习
深度学习
人工智能
Python需学习的函数
arange
()
沉醉于夏夜的风中
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2023-09-25 22:57
python绘制立体玫瑰花
frommatplotlibimportcmimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(projection='3d')[x,t]=np.meshgrid(np.array(range(25))/24.0,np.
arange
不打小怪兽
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2023-09-25 16:25
python
开发语言
玫瑰花
情人节
动手学深度学习(pytorch版)第二章2.1 Note-ndarray
1.入门x=torch.
arange
(12)//首先,我们可以使用`
arange
`创建一个行向量`x`。这个行向量包含以0开始的前12个整数,//它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。
Wall-E99
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2023-09-25 00:37
深度学习
pytorch
人工智能
动手学深度学习(pytorch版)第二章-2.3线性代数Note-linear-algebra
A=torch.
arange
(20).reshape(5,4)A.T//转置张量:是描述具有任意数量轴的n维数组的通用方法X=torch.
arange
(24).reshape(2,3,4)张量算法的基本性质张量与张量
Wall-E99
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2023-09-25 00:36
深度学习
pytorch
线性代数
基础练习
字符串创建数字矩阵fromnumpyimport*A=mat('123;456;789')print("Creatingfromstring:\n",A)BaseTestMat1numpy数组创建数字矩阵mat(
arange
Xindolia_Ring
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2023-09-25 00:34
np.clip()函数
可以为None但a_min和a_max必须保留一个out:为array类型数据二、实例>>>a=np.
arange
(10)>>>np.cli
6.11
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2023-09-24 19:44
【李沐深度学习笔记】自动求导实现
自动求导#创建变量importtorchx=torch.
arange
(4,dtype=torch.float32)#只有浮点数才能求导#计算y关于x的梯度之前,需要一个地方存储梯度x.requires_grad
魔理沙偷走了BUG
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2023-09-24 16:47
李沐深度学习
深度学习
笔记
人工智能
numpy快速入门(3):算术运算
1.减法相同维度的两个矩阵相减,相当于对应位置上的元素相减a=numpy.array([30,20,10])b=numpy.
arange
(3)c=a-b#减去一个数值时:c=c-1#对所有元素都-1print
大锅烩菜
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2023-09-23 08:49
Python画图系列——折线图
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成随机数据#np.random.seed(42)#设置随机种子以确保可重复性sample_numbers=np.
arange
Catherinemin
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2023-09-23 05:47
Python
python
解决使用ployfit拟合曲线得到折线图(不够光滑)的问题
ployfit拟合曲线得到折线图(不够光滑)的问题使用polyfit拟合曲线,代码如下importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义x、y散点坐标x=np.
arange
Flyforever-Tang
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2023-09-23 05:39
Python
python
plt
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