原博文2020-02-24 16:27 −np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列，如[1,2,3,4,5]，起点是1，终点是5，步长为1。参数个数情况： np.arange()函数分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况1）一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1。2）两个参数时，第一个参数为起点，第二...02913相关推荐2019-12-08 13:01
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2023-08-03 21:43:37
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1、*args表示将参数作为元组传给函数通过一个函数的定义来理解’*args’的含义修改函数的定义:>>> def fun(*args):
... print args
...传一个位置参数调用此函数>>> fun(13)
(13,)传多个参数调用此函数>>> fun(11,93,43)
(11, 93, 43)‘*args’在函数定义
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2023-05-31 12:49:24
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1.绘制2D简单函数import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(0,4*np.pi,100) #从0到4π均匀取100个值组成数组
wave=np.cos(x) #对x数组的每个数进行cos运算，算出来的值组成数组
plt.plot(x,wave) #对x和wave的每个相同索引的值作为坐标进行描点，然后使用直
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2023-05-28 19:10:21
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在Python中，绘制函数图像一般要用到Numpy和 Matplotlib两个模块，这两个模块需要另外安装。numpy模块： 是一个科学计算包，其中包括很多数学函数，如三角函数、矩阵计算方法、矢量运算、线性代数等。 通过该模块中的arange函数可以创建一个等差数列。  
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2023-08-11 17:29:20
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对python中arange()和linspace()的区别说明arange()类似于内置函数range()，通过指定开始值、终值和步长创建表示等差数列的一维数组，注意得到的结果数组不包含终值。linspace()通过指定开始值、终值和元素个数创建表示等差数列的一维数组，可以通过endpoint参数指定是否包含终值，默认值为True，即包含终值。补充知识：python实现n阶乘0尾数计算案例我就废
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2023-12-04 22:48:48
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1.python中np.array(),np.arange(),np.range(),numpy.random.rand(), numpy.random.randn(),numpy.random.randint()import numpy as np
#np.array()
#np.array构造函数
#用法：np.array([1,2,3,4,5])
d = np.array([[
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2023-11-29 01:22:15
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range(start, end, step)，返回一个list对象，起始值为start，终止值为end，但不含
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2022-09-10 01:12:28
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一、理解函数举一个例子，当我们需要重复使用一个功能的时候，不可能每次都去复制一次代码，这个时候就需要用到函数了，所谓的函数，简单来说就是给函数取一个名字，当需要用到这个功能的时候，就可以通过这个名字去执行这个函数了。通常函数可以接受零或者多个参数，也能返回零个或多个值，对于函数的调用者，不需要了解函数内部的实现细节，只需要给函数传入参数和接受返回值就可以了。函数调用如图：对于函数的定义者来说，需要
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2024-01-30 06:59:44
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1.range()返回的是range object，而np.arange()返回的是numpy.ndarray() range尽可用于迭代，而np.arange作用远不止于此，它是一个序列，可被当做向量使用。 2.range()不支持步长为小数，np.arange()支持步长为小数 3.两者都可用于
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2017-02-21 22:45:00
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# 使用Python绘制多元函数图的入门指南
在这篇文章中，我将为刚入行的开发者讲解如何使用Python绘制多元函数图。我们将使用`matplotlib`和`numpy`这两个库来实现我们的目标。以下是实现的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
| 1 | 安装所
原创
2024-08-18 04:13:33
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# 如何使用Python绘制函数图
在科学计算和数据可视化中，绘制函数图是一项常见任务。Python提供了许多强大的库，如Matplotlib和Seaborn，可以帮助我们轻松绘制各种类型的函数图。在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制函数图，并通过一个示例解决一个实际问题。
## 准备工作
在开始之前，确保已经安装了Python以及以下库：
- Matplotlib
- NumPy
原创
2024-06-01 06:59:47
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# 用Python绘制函数梯度图
在数学和机器学习领域，函数的梯度是指函数在某一点的变化率或者斜率。绘制函数的梯度图可以帮助我们更直观地理解函数在不同点的变化情况。在本文中，我们将使用Python编程语言来绘制函数的梯度图。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库。我们将使用`numpy`来进行数学计算，`matplotlib`来绘制图形。
```markdown
原创
2024-02-26 03:24:05
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# 理解损失函数及其图形可视化
在机器学习和深度学习中，损失函数（或代价函数）是衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。它的值越小，表明模型的预测越准确。因此，优化损失函数是训练机器学习模型的核心任务之一。本文将介绍损失函数的性质，并用 Python 代码进行可视化，帮助大家更好地理解损失函数的构造和应用。
## 什么是损失函数？
损失函数是用于评估机器学习模型表现的工具。常见的损失函数主要分
前言最近开始学习数学了，有一些题目的函数图像非常有特点，有一些函数图像手绘比较麻烦，那么有没有什么办法做出又标准又好看的数学函数图像呢？答案是有很多的，有很多不错的软件都能画出函数图像，但是，我想到了Python的数据可视化。Python在近些年非常火热，在数据分析以及深度学习等方面得到广泛地运用，其丰富的库使其功能愈加强大。这里我们使用Python的NumPy库以及Matplotlib库进行绘图
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2023-05-26 23:10:57
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用Python画损失函数图怎么画
在机器学习和深度学习的开发过程中，损失函数的可视化是非常重要的，因为它能够帮助我们理解模型的训练过程和调优效果。假设我正在开发一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类模型。在训练的过程中，我希望能够及时监控损失函数的变化情况，以便做出相应的调整。这就出现了“如何用Python画损失函数图”这个问题。
引用块:
> "可视化损失函数的变化趋势，可以帮助我们更好
我们想将我们手里的数据通过图形的方式展示出来，这样我们更直观的，更可以发现数据带给我们的信息。今天给大家介绍要给python中pyplot
绘制函数。一般我们想将手里的数据绘制成图形，分为四大步：
1.准备数据
2，配置画板
3，绘制
4，保存
好啦，上代码：
import matplotlib.pyplot as plt#导入绘制函数
import numpy as np#导入数组库
fr
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2023-06-17 20:43:25
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在本期内容中，我们先从条形图开始，条形图实际上是用来表示分组（或离散）变量的可视化，可以使用matplotlib模块中的bar函数完成条形图的绘制。一、简单垂直条形图案例一：直辖市GDP水平中国的四个直辖市分别为北京市、上海市、天津市和重庆市，其2017年上半年的GDP分别为12406.8亿、13908.57亿、9386.87亿、9143.64亿。对于这样一组数据，我们该如何使用条形图来展示各自的
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2024-05-20 17:40:07
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# 用Python绘制指数函数图像
## 介绍
指数函数是一种常见的数学函数，在数学、物理、工程等领域都有着重要的应用。指数函数的一般形式为：$y = a^x$，其中$a$为底数，$x$为指数。在本文中，我们将通过使用Python的Matplotlib库来绘制指数函数的图像。
## Matplotlib简介
Matplotlib是一个用于绘制数据可视化图形的Python库，可以绘制线图、散点图
原创
2024-04-27 04:02:12
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# Python画损失函数收敛图
在机器学习和深度学习的过程中，损失函数的收敛速度是评估模型训练效果的重要指标之一。通常，我们会使用图表将损失函数的变化过程可视化，以便更直观地观察模型训练的趋势。在这篇文章中，我们将介绍如何用Python绘制损失函数收敛图。
## 什么是损失函数？
损失函数是量化模型预测值与实际值之间误差的一种指标。在机器学习中，模型的目标是最小化损失函数。通过最小化损失函
# 使用Python绘制高斯函数图
**引言**
高斯函数，又称为正态分布，是概率论和统计学中最重要的分布之一。它在自然科学、社会科学，以及工程学中的许多领域都广泛应用。在实际问题中，我们常常需要可视化高斯函数，以便更好地理解数据分布特征。本文将介绍如何使用Python绘制高斯函数图，并通过一个具体示例来演示其应用。
## 高斯函数的定义
高斯函数通常表示为：
$$
f(x) = \fr
