例子: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @version: python3.5 @author: ‘zsj‘ @time: 2018/2/3 18:58 """ import numpy as np array = np.array([[1, ... ...
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2018-02-03 20:54:43
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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 创建数组 a = np.array([2,23,4]) # list 1d print(a) # ... ...
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2018-02-03 20:50:45
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今天尝试了在notepad上运行Python 和C 以及 java，倒腾了好久终于成功了 1.notepad上运行Python 首先需要安装一个插件：NppExec， 下载地址：https://sourceforge.net/projects/npp-plugins/files/NppExec/Np ...
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2018-02-01 23:06:44
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#源码下载地址：https://files.cnblogs.com/files/cnfan/jump.rarimport os import cv2 import numpy as np import time import random # 使用的Python库及对应版本： # python 3.... ...
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2018-02-01 20:37:45
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# 23 Batch Normalization import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt ACTIVATION = tf.nn.tanh N_LAYERS = 7 N_HIDDEN_UNIT... ...
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2018-02-01 00:26:35
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): #重复观看一样东西 # reproducible np.random.seed(seed) # make up data建立数据 fix_seed(1) ... ...
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2018-02-01 00:13:19
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TSP——模拟退火解法 都知道TSP是经典的NP问题，从一个点开始遍历所有点，不重复，求最短路径。 可以用枚举终点，跑流量为2的最小费用，图论来做，时间复杂度为 ? 费用流已经用到堆优化了。显然点，边较多将无法承受。 如果不要求精确解，使用模拟退火也是一个不错的选择。模型简单，转移很暴力。 先随机生 ...
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2018-01-31 22:18:33
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统计学与线性代数用Numpy进行简单的描述性统计计算import numpy as npfrom scipy.stats import scoreatpercentiledata=np.loadtxt("mdrtb_2012.csv",delimiter=',',usecols=(1,),skipr... ...
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2018-01-31 20:14:43
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问题：1.如何将array保存到txt文件中？2.如何将存到txt文件中的数据读出为ndarray类型？ 需求：科学计算中，往往需要将运算结果（array类型）保存到本地，以便进行后续的数据分析。 解决：直接用numpy中的方法。 1:numpy.savetxt(fname,X):第一个参数为文件名 ...
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2018-01-31 16:38:43
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在机器学习中参数初始化需要进行随机生成，同时样本也需要随机生成，或者遵从一定规则随机生成，所以对随机生成的使用显得格外重要。有的是生成随机数，有的是随机序列，有点是从随机序列中选择元素等等。简单的随机数据rand(d0, d1, ..., dn)随机值>>> np.random.rand(3,2)a... ...
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2018-01-31 14:31:21
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