博主是高中生，前几天学到了初级的线性回归方程。总用卡西欧敲然后带入公式实在有些麻烦。于是心血来潮用Python实现了一下~ 原理：求线性回归方程： 求决定系数： 代码： # -*- coding:UTF-8 -*- import numpy as np #输入开始 li = list(input(" ...
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2020-05-09 21:44:22
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一、创建Series # 参数# - Series (Series)是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引。 - data 参数 - index 索引 索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同。 默认np.arange(n)如果没有索 ...
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2020-05-09 21:22:33
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展开在机器学习和神经网络中，常常会利用Numpy库中的随机函数来生产随机数，比如随机初始化神经网络中的参数权重W（备注：W是不能全部初始化为0的，这样会引起symmetry breaking problem，这样隐藏层设置多个神经元就没有任何意义了）。在Numpy库中，常用使用np.random.r ...
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2020-05-09 00:47:56
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numpy——科学计算库的讲解（二） np.zeros()创建全零数组np.empty()创建数值不定的数组（数组元素值取决于内存）np.ones()创建全一数组np.linspace()创建任意长度的一维数组np.arange()与python中的range使用方法相同，返回的是一个数组np.ar ...
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2020-05-08 21:17:21
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1 import tensorflow as tf 2 import os 3 import numpy as np 4 from matplotlib import pyplot as plt 5 from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchN ...
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2020-05-08 21:17:05
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题目啊常规解法(DFS)在此就不赘述了。。。 直接进入正题。 众所周知，N皇后是NP完全类问题，n稍微大了点求解过程就会变得很长。 算法方面很难再有质的效率突破，但这不妨在其他细节上下下功夫。 揆诸常规解法，采用了数组来做mark,以行为每一层进行回溯算法，每个操作周期中无非就做了下面这些事情： 更 ...
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2020-05-08 20:03:15
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import numpy as np # 生成一个随机数组 np.random.randint(0,6,3) # array([1, 1, 3]) # 生成一个随机数组(二维数组) np.random.randint(0,6,(3,3)) ''' array([[4, 4, 1], [2, 1, 0 ...
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2020-05-07 20:10:05
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# 重采样 多索引 标准差 协方差 import pandas as pd import numpy as np import copy # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("di ...
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2020-05-07 20:08:44
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import numpy as np n = np.arange(10) # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # 查看数组的大小 n.size # 10 # 将数组分为两行五列 n.shape = 2,5 ''' array([[0, 1, 2, 3, 4 ...
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2020-05-07 20:06:52
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import numpy as np x = np.array((1,2,3,4,5)) # 使用 * 进行相乘 x*2 # array([ 2, 4, 6, 8, 10]) # 使用 / 进行相除 x / 2 # array([0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5]) 2 / x # a ...
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2020-05-07 20:06:08
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