numpy.isclose(a, b, rtol=1e-05, atol=1e-08, equal_nan=False)[source]Returns a boolean array where two arrays are element-wise equal within a tolerance.The tolerance values are positive, typically ...
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2021-08-12 22:23:19
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open() 方法Python open() 方法用于打开一个文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出 OSError。注意： 使用 open() 方法一定要保证关闭文件对象，即调用 close() 方法。open() 函数常用形式是接收两个参数：文件名(file)和模式(mode)。open(file, mode='r')完整的语法格式为：op
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2023-08-30 11:26:52
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Python之NumPy一、NumPy是什么？二、安装NumPy三、引入NumPy库四、NumPy数组1. 生成NumPy数组（numpy.ndarray）a. 使用array()函数b. 使用arange()函数2. N维NumPy数组a. 二维数组（矩阵）b. 多维数组（张量）3. 访问NumPy数组元素4. NumPy数组切片a. 一维数组切片b. 二维数组切片及多维数组切片5. NumP
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2023-08-08 10:49:42
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Python math模块中定义了一些数学函数。由于这个模块属于编译系统自带，因此它可以被无条件调用。该模块还提供了与用标准C定义的数学函数的接口。本文主要介绍Python math.isclose() 方法的使用，以及相关示例代码。原文地址：Python math.isclose() 方法...
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2022-06-08 05:10:36
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字符串函数操作isprintable()：判断一个字符串中所有字符是否都是可打印字符的. 与isspace()函数很相似如果字符串中的所有字符都是可打印的字符或字符串为空返回 True，否则返回 False str1 = 'gheruiv';
str2 = '\n\t';
print(str1.isprintable()); //True
print(str2.isprintable());
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2024-01-08 11:56:23
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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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前言Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下：Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu
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2024-09-25 12:33:26
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NumPy模块；原生数组，创建数组；随机数数组：设定取值范围，设定输出格式和精度；操作数组：多维数组的切片和访问，数组属性，操作（变形、排序、拼接、统计、转置、反转、旋转）
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2019-02-25 11:01:39
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NumPy基本操作，参考《Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with NumPy, SciPy and matploatlib》 ——Second Edition, Robert Johansso... ...
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2021-07-29 12:48:00
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Numpy提供多维数组对象（以存储同构或者异构<即结构数组>数据）以及操作这些对象的优化函数/方法。
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2022-08-16 15:21:01
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①创建数组import numpya = numpy.array([[1,2,3,5,6,7,8],
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2022-11-18 19:02:06
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NumPy广泛用于科学计算，提供了ndarray(n-dimension array, n维数组)对象以及作用于ndarray上的一系列操作。通常按如下方式导入NumPy： import numpy as np 1. 创建ndarray ndarray有多种创建方式。可以直接通过Python的列表创 ...
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2021-09-05 00:37:00
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Numpy
一、Numpy优势
1.Numpy介绍
2.ndarray介绍
3.ndarray与Python原生list运算效率对比
4.ndarray的优势
5.小结
二、N维数组-ndarray
1.ndarray的属性
2.ndarray的形状
3.ndarray的类型
4.总结
三、基本操作
1.生成数组的方法
2.数组的索引、切片
3.形状修改
4.类型修改
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2021-08-13 23:34:15
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Numpy 1.创建ndarray ndarray指的是n维数组 array01 = numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0) # ndmin最小维度 a = np.a ...
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2021-07-27 10:36:00
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numpy 为什么numpy运算比纯Python要块 属性 数组维数,一维是1，二维是2... 数组中的元素 数量,总的数据量 二维矩阵5行8列数量为40 一个数组元素的 空间大小（字节） ndarray的类型 创建数组的时候指定类型 若不指定，整数默认int64，小数默认float64 字符串 n
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2019-09-08 09:20:00
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本篇文章目录一、简介二、安装三、数组的创建3.1 array创建3.2 arange创建3.3 随机数创建数组3.3.1 创建随机小数3.3.2 创建随机整数3.3.3 创建标准正态分布数组3.3.4 创建指定期望与方差的正态分布数组四、ndarray对象的属性五、其他形式创建数组5.1 zeros ...
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2021-10-14 10:31:00
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random numpy.random.rand(3,2) 内存操作 numpy.getbuffer() numpy.frombuffer(） list to npy numpy.fromiter(llb,np.int)
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2022-05-19 21:12:42
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数据分析之numpy数组的形状In[01]：import numpy as npIn[02]: t1 = np.arange
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2022-12-21 11:37:33
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用ndarray进行存储： import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69] ...
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2021-07-28 15:28:00
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## 常规创建方法a = np.array([2,3,4])b = np.array([2.0,3.0,4.0])c = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型print a, a.dtypeprint b, b.dtypeprint c, c.dtypeprint d, d
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2023-02-25 15:13:20
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