1.作用：重复数组2.格式：B = repmat(A,n)B = repmat(A,r1,...,rN)B = repmat(A,r)eg: 1、假设：A为M*N， 当B = repmat(A,n)时， B大小为M*n * N*n 当B = repmat(A,m,n)时, B大小为M*m * N*n 2、A可以为矩阵，也可为字符串>> a=...
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2021-06-18 14:26:14
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1.作用：重复数组2.格式：B = repmat(A,n)B = repmat(A,r1,...,rN)B = repmat(A,r)eg: 1、假设：A为M*N， 当B = repmat(A,n)时， B大小为M*n * N*n 当B = repmat(A,m,n)时, B大小为M*m * N*n 2、A可以为矩阵，也可为字符串>> a=...
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2022-02-23 17:57:55
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repmat全称是Replicate Matrix ，意思是复制和平铺矩阵，是MATLAB里面的一个函数。语法有B = repmat(A,m,n)，将矩阵 A 复制 m×n 块，即把 A 作为 B 的元素，B 由 m×n 个 A 平铺而成。B 的维数是 [size(A,1)*m, size(A,2)*n] 。...
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2022-05-23 16:52:09
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Repmat:Replicate and tile an array
Syntax
B = repmat(A,m,n)
B = repmat(A,[m n])
B = repmat(A,[m n p...])
Description
B = repmat(A,m,n) creates a large matrix B consisting of an m-by-n tiling of copie
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2016-01-07 17:41:00
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一、加载csv数据import numpy as npclose,amount=np.loadtxt("./data.csv",delimiter=
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2018-05-28 18:47:44
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B = repmat(A,m,n) %将矩阵A复制m×n块，即B由m×n块A平铺而成。B = repmat(A,[m n]) %与上面一致B = repmat(A,[m n p…]) %B由m×n×p×…个A块平铺而成repmat(A,m,n)
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2016-07-05 18:10:01
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1.输入一个人名，按照要求给出回应。name = input()
print(name + "同学,人生苦短,我学python")
print(name[0:1] + "大侠,学好python,走遍天下也不怕")
print(name[1:len(name)] + "小盆友,学好python,你最帅")2.按照1美元=6人民币的汇率编写一个美元和人民币的双向兑换程序money = input()
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2024-08-17 10:38:19
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使用用法如下：B = repmat(A,m,n)B = repmat(A,[m n])B = repmat(A,[m n p...])这是一个处理大矩阵且内容有重复时使用，其功能是以A的内容堆叠在（MxN）的矩阵B中，B矩阵的大小由MxN及A矩阵的内容决定，如果A是一个3x4x5的矩阵，有B = repmat(A,2,3)则最后的矩阵是6x12x5例如：>>B=repmat( [1 2
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2015-01-09 20:29:13
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矩阵x是x2的复制品，x的维度为[size(x2,1)*m, size(x2,2)*n] ...
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2021-09-08 13:47:00
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）matlab2c动态链接库下载 matlab库函数大全 mat
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2017-08-26 10:04:58
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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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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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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
183阅读
一 简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也是pandas等其他数据分析的工具的基础，基本所有的数据分析的包都用过它。Numpy为python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本
原创
2021-07-30 13:36:53
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之前学的： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 29 11:51:15 2020 @author: Administrator """ import numpy as np import random t1=np.array([2,3,4,5
原创
2022-06-16 09:45:49
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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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