python代码 结果 结算过程, 行 * 列 1 3 2 2 1*2 + 3 * 3 1 * 2 + 3 * 1 11 51 4 3 1 1*2 + 4 * 3 1 * 2 + 4 * 1 14 6 ...
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2017-10-03 10:43:52
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1 import numpy as np 2 # 将二维数据降成1维 3 num = [(2.5, 2.4), (0.5, 0.7), (2.2, 2.9), (1.9, 2.2), (3.1, 3.0), (2.3, 2.7), (2, 1.6), (1, 1.1), (1.5, 1.6), (1... ...
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2017-10-02 20:18:20
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1. mat() mat()与array的区别： mat是矩阵，数据必须是2维的，是array的子集，包含array的所有特性，所做的运算都是针对矩阵来进行的。 array是数组，数据可以是多维的，所做的运算都是针对数组来进行的 （1） 数据能表示的维度不同，array数据可以是多维的，mat的数据 ...
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2017-10-01 21:07:34
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1. mat() mat()与array的区别： mat是矩阵，数据必须是2维的，是array的子集，包含array的所有特性，所做的运算都是针对矩阵来进行的。 array是数组，数据可以是多维的，所做的运算都是针对数组来进行的 （1） 数据能表示的维度不同，array数据可以是多维的，mat的数据 ...
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2017-10-01 18:38:03
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range()返回的是range object，而np.nrange()返回的是numpy.ndarray() range尽可用于迭代，而np.nrange作用远不止于此，它是一个序列，可被当做向量使用。 range()不支持步长为小数，np.arange()支持步长为小数 两者都可用于迭代 两者都 ...
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2017-10-01 14:48:57
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在算法实现过程中，尽量避免使用for loop 在计算例如矩阵乘法中，使用numpy写好的方法 1、计算两个矩阵相乘 np.dot(A，B) 2、对一个向量中的每一项做指数运算 np.exp(A) 类似的函数 np.log() np.abs() 一看就清楚，具体就不写了 3、计算向量中的每一项与某一 ...
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2017-09-30 20:56:04
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 生成测试数据x = np.linspace(0, 10, 11)y = 11-x # 绘制柱状图plt.bar(x, y)# 循环，为每个柱形添加文本标注 # 居中对齐for xx, yy in ...
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2017-09-30 16:19:28
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Step 0：导入必要的库 Step 1：获取图片文件名以及对应的标签 函数注释： 1）np.hstack： 函数原型：numpy.hstack(tup) tup可以是python中的元组（tuple）、列表（list），或者numpy中数组（array），函数作用是将tup在水平方向上（按列顺序） ...
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2017-09-29 01:50:23
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2017-09-29 00:31:10
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