标题的名字起的有点大，其实就是给自己的电脑配置Java环境。。。最近被安排了非深度学习算法的活，主要做回归预测，幸好上学那会搞过一段时间数据挖掘、数据分析，上手也比较快，没有太折磨人。。。训练好的机器学习模型需要导出为PMML格式的文件，然后给搞开发的人调用，他们指定要PMML格式的文件。在导出的过程中，需要Java环境，因此做一个记录，仅此而已，技术含量为0。还有，Java版本也被限定为1.8，
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy可以很自然的使用数组合矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。roll沿给定轴滚动数组元素。超出最后位置的元素将在第一个位置重新引入。numpy.roll(a, shift, axis=None)参数：a： array_like 输入数组shift：
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2024-05-24 10:36:54
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1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims )经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例：
axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵
2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式3、data.T：将矩阵进行转置4、
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2020-04-04 14:36:00
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一、python NumPy教程1.简介NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。2.NumPy Ndarray对象NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。（可以用来组织矩阵）1）创建Nda
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2023-08-28 15:56:48
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NumPy 官方文档 ( 快速开始，用户手册、参考 )：https://numpy.org/doc/stable/index.htmlNumPy 中文文档：https://www.numpy.org.cn/index.html
：https://numpy123.com/
NumPy 教程：http://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html
demo展示这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。如何拥有较为平滑的移植体验？保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 搜索关键词）。可选阅读，《动手学深度学习》，掌握解决常见学习问题时，Pytorch 和 TensorFl
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2023-08-27 00:29:52
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（1）NumPy - 切片和索引l ndarray对象中的元素遵循基于零的索引。 有三种可用的索引方法类型： 字段访问，基本切片和高级索引。l 基本切片 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展。切片只是返回一个观图。l 如果一个ndarray是非元组序列，数据类型为整数或布尔值的ndarray，或者至少一个元素为序列对象的元组，我们就能够用它来索引ndar
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2023-10-18 20:35:23
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目录1.Numpy介绍2.数组2.1创建数组2.2数组的属性 2.3创建特殊的数组2.4数组切片操作 2.4.1——一维数组的切片2.4.3——二维数组的切片2.4.4——三维数组的切片2.5——reshape与resize 3.数组运算4.个人总结 1.Numpy介绍NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩
## Java中实现类似NumPy的库
NumPy是Python中一个强大的数值计算库，而Java虽然在数值计算方面不如Python那么方便，但我们也能利用一些库来实现类似的功能。本文将指导你如何在Java中创建类似NumPy的功能，并通过步骤展示如何实现这一目标。
### 整体流程
首先，我们将通过一个表格来展示实现“Java中类似NumPy库”的整体流程：
| 步骤 | 描述
一、NumPy是什么？NumPy是科学计算基础库，提供大量科学计算相关功能，如数据统计，随机数生成，其提供最核心类型为多维数组（ndarray），支持大量的维度数组与矩阵运算，支持向量处理ndarray对象，提高程序运算速度。NumPy安装pip install numpy二、利用array创建数组numpy模块中的array函数可生成多维数组，若生成一个二维数组，需要向array函数传递一个列表
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2024-06-18 06:09:29
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什么是 NumPyNumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于在数组上进行快速操作的各种例程，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。NumPy 包的核心是 ndarray 对象。它封装了 python 原生的同数据类
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2023-09-11 10:52:26
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Numpy 中clip函数的使用 numpy.clip(a, a_min, a_max, out=None)[source]其中a是一个数组，后面两个参数分别表示最小和最大值，怎么用呢，老规矩，我们看代码：import numpy as np
x=np.array([1,2,3,5,6,7,8,9])
np.clip(x,3,8)
print(x)
print(np.clip(x,3,8))
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2024-07-11 22:10:07
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赋值：仅仅创建了对同一数组的一个新引用，修改任何一个都会影响另一个。复制：创建了一个新的、独立的数组，修改副本不会影响原始数组。
原创
2024-10-22 16:33:01
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NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。NumPy中的ndarray是一个多维数组对象，该对象由两部分组成：实际的数据；描述这些数据的元数据。大部分的数组操作仅仅修改元数据部分，而不改变底层的实际数据。1.创建数组NumPy 中的
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2023-08-10 14:17:35
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二、numpy不带括号的基本属性arr.dtype
arr.shape # 返回元组
arr.size
arr.ndim # 维度arr.reshape/arr.resize/np.resizearr.reshape(不同维度size...)有返回值，不会改变原数值；arr.resize((不同维度size...))无返回值，会直接改变原数组；np.resize(arr, (不同维度size..
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2024-03-11 21:48:40
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关于Python Numpy库基础知识请参考博文：Python NumPy学习（1）——numpy概述 关于Python Numpy函数知识请参考博文：Python numpy总结（3）——常用函数用法Python矩阵的基本用法 mat（）函数将目标数据的类型转化成矩阵（matrix）1，mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型（矩阵matrix
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2023-05-23 19:34:10
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本篇文章给大家带来的内容是关于Python的numpy中常用函数的详细介绍，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
numpy是python中一个与科学计算有关的库，本文将介绍一些常用的numpy函数，使用numpy之前需要先引入，输入import numpy as np，我们一般将numpy简化为np。1.np.arange(n)：生成0至n-1个整数。2.a.
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2023-08-05 11:35:19
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Numpy学习笔记002 目录Numpy学习笔记002四、Numpy数组的基本使用1.什么是数组2.Numpy如何创建数组(ndarray对象)2.1 根据`Python`中的列表生成：2.2 使用`np.random`生成随机数的数组2.3 numpy原生数组的创建2.3.1 `numpy.arange`生成2.3.2 `numpy.zeros()`函数2.3.3 `numpy.ones()`函
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2023-08-10 23:11:48
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目录 一、sum函数通用格式二、sum函数相关参数三、sum函数举例1、普通求和2、按单个属性（轴）求和3、按多个指定属性（轴）求和四、sum函数总结 一、sum函数通用格式sum函数的调用格式如下：numpy.sum(a, axis = None, dtype = None, out = None, keepdims = <no value>, initial = <
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2023-12-13 20:50:16
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文章目录1. 一个典型例子2. 数组的创建3. 打印数组4. 基本操作5. 通用函数6. 索引、切片、迭代 NumPy的数组类被称为ndarray。别名为 array。
ndarray.ndim：数组的轴（维度）的个数。又称为rank。
ndarray.shape：数组的维度。是一个整数的元组，对于有n行和m列的矩阵，shape将是(n,m)。因此，shape元组的长度就是rank或维度的个数
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2023-12-21 07:05:57
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