获得一个网格 nx,ny = (3,2) x = np.linspace(0,1,nx) #[ 0. 0.5 1. ] y = np.linspace(0,1,ny) # [0. 1.] xv,yv = np.meshgrid(x,y) ''' xv [[ 0. 0.5 1. ] [ 0. 0.5 ...
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2020-07-24 15:28:48
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1.激活函数 1 #激活函数 2 z1=torch.linspace(-100,100,10) 3 print(z1) #tensor([-100.0000, -77.7778, -55.5556, -33.3333, -11.1111, 11.1111, 33.3333, 55.5556, 77. ...
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2020-07-10 00:23:25
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show() #在一张图纸里绘制多个图形，一起跑就OK了，简简单 ...
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2020-07-09 19:23:50
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第三章 线性回归 3.1 问题引入 线性回归就是使用曲线(直线，真曲线)来拟合数据点，进而得到数据中因变量与自变量的关系达到预测的目的。是值到值得预测。 import numpy as np #生成20个点 x = np.linspace(0,10,20) #映射为2纬数据关系 y = np.arr ...
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2020-07-08 23:25:09
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#numpy使用matplotlib实现可视化绘图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#线性图x= np.linspace(-10,10,100)y = np.sin(x)plt.plot(x,y)plt.show()#饼状图arr=np ...
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2020-07-04 22:44:58
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import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = torch.linspace(-10,10,60) fig = plt.figure(figsize ...
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2020-06-30 11:16:42
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1、开口向上的抛物面 fig = plt.figure(figsize=(9,6), facecolor='khaki' ) ax = fig.gca(projection='3d') # 二元函数定义域平面集 x = np.linspace(start=-3, stop=3, num=100 ) ...
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2020-06-28 13:20:21
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背景 学习numpy知识 import numpy as np # 产出300个在[-1, 1]之间等分的数据，shape为 （300，1） x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis] # 产出正太分布下的随机数，函数normal参数为（均值，标准 ...
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2020-06-25 13:44:58
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* odd and even rows in a matrix a=linspace(1,20,20) a=a' a_even = a(2:2:end,:) a_odd=a(1:2:end,:) ...
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2020-06-24 21:56:30
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代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) x = 16 * np.sin(t) ** 3 y = 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - ...
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2020-06-19 19:22:53
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