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编程语言 时间：
2020-06-06 10:47:24
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import numpy as np a=np.array([1,2 ,3, 4]) print(len(a)) b=np.array([[ 1000, 100, 10, 1], [35, 9, 1, 5], [22, 12, 3, 2]]) print(len(b)) 当是向量时，len函数返回向 ...
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编程语言 时间：
2020-06-05 23:11:03
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173
import numpy as npa=[4,5,6,7,8]a=np.array(a)D2=5.5b=abs(a-D2)bmin=min(b)index=np.where(b==bmin)c=a[index]d=max(c)print(d) 向量是a，输入的特定是D2是5.5，向量里最接近5.5的 ...
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2020-06-05 22:40:15
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Python数据分析主要软件包： 1、python -m pip install numpy 2、python -m pip install pandas 3、python -m pip install matplotlib 4、python -m pip install scipy 5、pytho ...
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编程语言 时间：
2020-06-05 21:23:35
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pytorch 中的view、reshape、permute、transpose？ view相当于numpy中resize()的功能，但是用法可能不太一样.可以参考：https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81949843 view只能用在con ...
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2020-06-05 21:07:28
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1.梯度下降法 是一种基于搜索的最优化方法，作用是最小化一个损失函数。 但不是所有的函数都有唯一的极值点。 解决方案：多次运行，随机初始化点 梯度下降法的初始点也是一个超参数 线性回归法的损失函数具有唯一的最优解。 模拟实现梯度下降法 1 import numpy as np 2 import ma ...
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2020-06-05 21:05:44
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import numpy as np a=[] n=1 a=np.hstack((a,n)) n=2 a=np.hstack((a,n)) print(a) b=np.empty((0,1),int) n=1 b=np.vstack((b,n)) n=2 b=np.vstack((b,n)) pri ...
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2020-06-05 20:58:31
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.02) y = np.sin(x) y1 = np.sin(2*x) y2 = np.sin(3*x) ym1 = np.ma.masked_ ...
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2020-06-05 19:32:27
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import numpy as np a=np.array([[ 1000, 100, 10, 1], [35, 9, 1, 5], [22, 12, 3, 2]]) b=np.log10(a) print(b) 结果为 ...
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2020-06-05 19:32:10
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99
import numpy as np a1=np.array([1000, 100, 10, 1]) a2 = np.array([[1000], [100], [10], [1]]) a3=np.array([[ 1000, 100, 10, 1], [35, 9, 1, 5], [22, 12, ...
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2020-06-05 19:28:55
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