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杂七杂八

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Matplotlib 绘3D图

Matplotlib 也可以绘制 3D 图像，与二维图像不同的是，绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现。但是，使用 Matplotlib 绘制三维图像实际上是在二维画布上展示，所以一般绘制三维图像时，同样需要载入 pyplot 模块。 mplot3d 模块下主要包含 4 个大类，分别是： mpl_toolkits.mplot3d.axes3d() mpl_toolkits.mplot3d.axis3d() mpl_toolkits.mplot3d.art3d() mpl_toolkits.mpl

2018-04-27

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Matplotlib 绘2D图

python matlab numpy

Matplotlib 是一个非常简单而又完善的开源绘图库。那么它到底有多简单呢？基本知识首先官方文档奉上下面，我们通过 3 行代码绘制一张简单的折线图。 from matplotlib imp

2018-04-27

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numpy.nonzero()函数

官方文档如下： numpy.nonzero(a) Return the indices of the elements that are non-zero. Returns a tuple of arrays, one for each dimension of a, containing the indices of the non-zero elements in that dimension. The values in a are always tested and returned in r

2018-04-27

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python解决八数码问题

python 存储编程算法 numpy

八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字，不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格，与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是：给出一个初始状态和一个目标状态，找出一种从初始状态转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤一开始也是两眼一抹黑，连八数码是什么都不知道，经过度娘得到如上结果。那该如何实现呢？如果移动数字的话，8个数字，每次移动有4种选择，那就是32个种移动方案。那移动空格就只有4种选择，一下子清楚了很多。至于存储方案当然是数组了，交换起

2018-04-27

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numpy科学计算包的使用2

numpy 数据处理 python

利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级利用数组进行数据处理将条件逻辑表述为数组运算传统方式缺点：列表推导的局限性纯Python代码，速度不够快。无法应用于高维数组解决方法：where # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import numpy.random as n

2018-04-27

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numpy中的乘法（*，dot）

numpy 编程算法

numpy中数据表示有数组和矩阵两种数据类型，他们的乘法计算也是多种形式，下面我们主要来说一下numpy中的乘法计算 numpy.ndarray 运算符 *用于计算数量积（点乘），函数 dot()用于计算矢量积（叉乘）数量积就是点积，也就是对应位置相乘，矢量积就是我们通常所说的矩阵乘法，下面是例子 import numpy as np a = np.arange(1,5).reshape(2,2)#[[1, 2], [3, 4]] b = np.arange(5,9).reshape(2,2)#

2018-04-27

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