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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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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] ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            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
                                                                                    
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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
                                                                                    
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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)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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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            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。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ①创建数组import numpya = numpy.array([[1,2,3,5,6,7,8],            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                                                                                        转载
                                                                                    
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                                                                                        转载
                                                                                    
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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)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.1NumPy是什么?NumPy是一个开源的Python科学计算库,NumericalPython简写。             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            numpy.sumnumpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=Parameters:a : array_like Elements to sum.axis : None or int or tuple ofng which a sum is performed. Th            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-06-07 00:15:19
                            
                                98阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            NumPy是一个开源的Python库,主要用在数据分析和科学计算,基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础,因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。比如:Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image 等。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-05-20 12:16:49
                            
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