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Numpy 学习之矩阵、函数、二元运算及数组读写

矩阵 # --*--coding:utf-8--*-- import numpy as np """ 矩阵 """ # mat(array),将二维数组转化为矩阵 a = np.array([[1,2,4...np.vectorize(sinc) print('向量化:', sinc1(x)) x = np.linspace(-10, 10, 50) plt.plot(x, sinc1(x)) plt.show() 二元运算...np.logical_or.accumulate(a)) # reduceat方法 # op.reduceat(a, indices),将操作符运用到指定的下标上,返回一个与indices大小相同的数组...) 保存多个数组,有压缩的 .npz 格式 读取的方法: load(file, mmap_mode=None) 对于 .npy,返回保存的数组,对于 .npz,返回一个{名称-数组}对组成的字典...""" # 单个数组的读写 a = np.array([[1,2,4],[9,3,0]]) np.save('file2.txt', a) # 保存多个数组 b = np.array(100) np.savez

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使用Python绘制二元函数图像

1 问题 在对复杂的二元函数进行绘图的时候,往往无法手动绘制出图像。那么该如何通过Python绘制出二元函数图像呢?...2 方法 在这里可以用到两个库:一个是matplotlib库,它是Python中的绘图库,使用它来绘制图像;另一个是NumPy库,它是Python中科学计算的基础包,提供多维数组对象,各种派生对象(如掩码数组和矩阵...),以及用于数组快速操作的各种API,有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数,基本统计运算和随机模拟等等。...使用上述的两个库,即可通过Python绘制出简单的二元函数图像。...绘制出二元函数图像的问题,经过测试,发现使用Matplotlib库和NumPy库是有效的,可以绘制出所需的二元函数图像。

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Python写算法:二元决策树

二元决策树就是基于属性做一系列的二元(是/否)决策。每次决策对应于从两种可能性中选择一个。每次决策后,要么引出另外一个决策,要么生成最终的结果。一个实际训练决策树的例子有助于加强对这个概念的理解。...代码清单6-1为使用Scikitlearn的DecisionTreeRegressor工具包针对红酒口感数据构建二元决策树的代码。图6-1为代码清单6-1生成的决策树。...1.4 二元决策树的过拟合 上节介绍了如何训练任意深度的二元决策树。那么有没有可能过拟合一个二元决策树?本节介绍如何度量和控制二元决策树的过拟合。二元决策树的过拟合原因与第4章和第5章的有所不同。...二元决策树的参数(树的深度、最小叶节点规模等等)可以用来控制模型的复杂度,类似过程已经在第4章和第5章看到。 二元决策树过拟合的度量 图6-8展示了决策树的深度增加到6会发生什么。...本节了提供二元决策树的背景知识,二元决策树本身就是一个很好的预测工具,值得深入研究。但是这里提出的目的是将其作为集成方法的背景。集成方法包含了大量的二元决策树。

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【集合论】二元关系 ( 二元关系记法 | A 到 B 的二元关系 | 二元关系个数 | 二元关系示例 )

文章目录 一、 二元关系 二、 二元关系记法 三、 A 到 B 的二元关系 四、 A 到 B 的二元关系个数 五、 A 到 B 的二元关系举例 一、 二元关系 ---- n 元关系 : 元素 都是 有序...---- 如果 F 是二元关系 ( F 是有序 2 元组集合 ) 则有 : \in F \Leftrightarrow x 与 y 有 F 关系 \Leftrightarrow...---- A 到 B 的二元关系概念 : A \times B 的 任意子集 是 A 到 B 的二元关系 \Leftrightarrow R \subseteq A \times B...A 到 B 的二元关系个数 ---- A 到 B 的二元关系个数 : |A| = m , |B| = n A 集合元素个数 m 个 , B 集合元素个数 n 个 ; 有序对个数...: |A \times B| = mn 二元关系 个数 : |P(A \times B) = 2^{mn}| , 即 上述 mn 个有序对总集合的 幂集 个数 ; A 到 B 的二元关系个数

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Python数组切片_python print数组

文章目录 关于索引 一维数组(冒号:) 1、一个参数:a[i] 2、两个参数:b=a[i:j] 3、三个参数:格式b = a[i:j:s] 4、一个例子 二维数组(逗号,) 取元素...,是 python 最通用的复合数据类型。 关于索引 从左到右索引默认 0 开始,从右到左索引默认 -1 开始。...类似的,X[n0,n1,n2]表示取三维数组,取N维数组则有N个参数,N-1个逗号分隔。...21,22]]; 切片特殊情况 X[:e0,s1:] 特殊情况,即左边从0开始可以省略X[:e0,s1:e1],右边到结尾可以省略X[s0:,s1:e1],取某一维全部元素X[:,s1:e1],事实上和Python...blog.csdn.net/Arry_Lee/article/details/83108442 推荐博客:https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/95027651 python

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【集合论】二元关系 ( A 上二元关系 | A 上二元关系示例 )

文章目录 一、 A 上二元关系 二、 A 上二元关系个数 三、 A 上二元关系 示例 ( 集合中有两个元素 ) 四、 A 上二元关系 示例 ( 集合中有两个元素 ) 一、 A 上二元关系 ---- A...上二元关系 : 是 A \times A 卡氏积的任意子集 R 是 A 上的二元关系 \Leftrightarrow R \subseteq A \times A \Leftrightarrow...1 个元素 , A 上的二元关系有 2^{1^2} = 2 个 ; 如果 A 集合中有 2 个元素 , A 上的二元关系有 2^{2^2} = 16 个 ; 如果 A...集合中有 3 个元素 , A 上的二元关系有 2^{3^2} = 512 个 ; 三、 A 上二元关系 示例 ( 集合中有两个元素 ) ---- B = \{ b \} 集合 B 的元素个数是...2^{1^2} = 2 个 ; 0 个 有序对 的二元关系 : R_1 = \varnothing 1 个 有序对 的二元关系 : R_2 = \{ b , b \} 四、 A 上二元关系 示例

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python数组如何定义_Python创建数组

1、Python数组分三种类型: (1) list 普通的链表,初始化后可以通过特定方法动态增加元素。...定义方式:arr = [元素] (2) Tuple 固定的数组,一旦定义后,其元素个数是不能再改变的。 定义方式:arr = (元素) (2) Dictionary 词典类型, 即是Hash数组。...定义方式:arr = {元素k:v} 2、下面具体说明这些数组的使用方法和技巧: (1) list 链表数组 a、定义时初始化 a = [1,2,[1,2,3]] b、定义时不初始化 一维数组: arr...] 在不指定下标的情况下,是允许用 += 增加数组元素的。...,下面实例来说明: #下面例子中 a 是整数, b 是字符串, c 是数组,这个例子充分说明哈希数组的适用性。

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