import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npgs = plt.GridSpec(3,3)fig = plt.figure(figsize=(6,6))x1 = np.array([1,3,2,5])y1 = np.array([4,3,7,2]) ...
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2020-06-14 13:08:02
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import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dx = np.arange(8)y = np.random.randint(0,10,8)y2 = y + np.rando ...
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2020-06-14 12:29:23
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import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npN=8theta = np.arange(0.,2*np.pi,2*np.pi/N)radii = np.array([4,7,5,3,1,5,6,7])plt.axes([0.025,0.025,0. ...
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2020-06-14 10:51:23
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import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npindex = np.arange(5)values1 = [5,7,3,4,6]values2 = [6,6,4,5,7]values3 = [5,6,5,4,6]bw = 0.3plt.axis([ ...
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2020-06-13 23:42:50
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import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdx = 0.01; dy = 0.01x = np.arange(-2.0,2.0,dx)y = np.arange(-2.0,2.0,dy)X,Y = np.meshgrid(x,y)#def f( ...
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2020-06-13 23:26:17
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#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # # Numpy # In[1]: # numpy import numpy as np np.arange(10) # 0 ~ n-1的一维数组 # In[ ]: np.ones((2,3)) # 全1数组 # In[ ...
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2020-06-13 21:41:11
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题目链接 #解题思路 状压dp入门题，也是经典的tsp问题。因为tsp问题是np完全问题，所以我们只能考虑通过大量枚举来做。需要注意的一点是，如果走过了1->2->3这样一条路径，要到达第4个点的话，并不一定需要从3出发，只要从前面走过的点出发即可，所以我们并不需要把所以的点按前后顺序走出来的情况全 ...
1.手写数字数据集 from sklearn.datasets import load_digits digits = load_digits() digits = load_digits() X_data = digits.data.astype(np.float32) Y_data = digi ...
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2020-06-11 22:11:45
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初始化 分别使用0、随机数和抑梯度异常初始化参数，比较发现抑梯度异常初始化参数可以得到更高的准确度。 原始数据： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn import sklearn.datasets fro ...
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2020-06-11 22:09:49
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一、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'housing.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，读入的数据被转化成1维数组 d = np.fro ...
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2020-06-11 17:01:21
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