您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. numpyTrain (1).html 练习使用python-numpy的方法——东北大学大数据班数据挖掘Python基础二(1)

  2. 练习使用python-numpy的方法——东北大学大数据班数据挖掘Python基础二(1) 实训项目:练习使用numpy的方法。 (1)用0~19的数字生成(4,5)的数组命名为a,查看a的维度;查看a的轴的个数;查看a元素的总个数; (2)创建元素为1,2,3,4的(2,2)的数组 b,查看b中元素类型。 (3)创建一个全1的(4,4)的数组c;创建一个内容随机的(3,2)数组d,并打印d。 (4)用0~11的数,创建一个3*4的数组n1,计算每一列的和;计算每一行的最小值。 (5)生成一个3
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2020-03-29
    • 文件大小:333824
    • 提供者:weixin_43124279
  1. numpy基本使用方法示例

  2. numpy基本使用方法示例
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2016-12-16
    • 文件大小:49152
    • 提供者:nnnnnnnnnnnny
  1. python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法

  2. 下面小编就为大家带来一篇python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-21
    • 文件大小:36864
    • 提供者:weixin_38663036
  1. 对python numpy数组中冒号的使用方法详解

  2. 下面小编就为大家分享一篇对python numpy数组中冒号的使用方法详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:62464
    • 提供者:weixin_38722464
  1. Python中Numpy包的安装与使用方法简明教程

  2. 主要介绍了Python中Numpy包的安装与使用方法,结合简单实例形式分析了Python使用pip命令在线与离线whl包安装,以及使用numpy打印随机数矩阵的操作技巧,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:41984
    • 提供者:weixin_38667849
  1. NumPy 基本切片和索引的具体使用方法

  2. 主要介绍了NumPy 基本切片和索引的具体使用方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:109568
    • 提供者:weixin_38586279
  1. numpy linalg模块的具体使用方法

  2. 主要介绍了numpy linalg模块的具体使用方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:63488
    • 提供者:weixin_38524246
  1. 详解numpy.meshgrid()方法使用

  2. 主要介绍了详解numpy.meshgrid()方法使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:289792
    • 提供者:weixin_38524851
  1. Python astype(np.float)函数使用方法解析

  2. 我的数据库如图 结构 我取了其中的name age nr,做成array,只要所取数据存在str型,那么取出的数据,全部转化为str型,也就是array阵列的元素全是str,不管数据库定义的是不是int型。 那么问题来了,取出的数据代入公式进行计算的时候,就会类型不符,这是就用到astype(np.float) 代码如下 import pymysql import numpy as np conn = pymysql.connect(host='39.106.168.84', user='
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:38912
    • 提供者:weixin_38689857
  1. python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

  2. 用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:64512
    • 提供者:weixin_38743235
  1. Python中Numpy包的安装与使用方法简明教程

  2. 本文实例讲述了Python中Numpy包的安装与使用方法。分享给大家供大家参考,具体如下: Numpy包的安装 准备工作 1. Python安装 2. pip安装(如使用pip安装命令:pip install numpy) 3. 将pip所在的文件夹添加到环境变量path路径中 4. 下载相应的Numpy安装包,.whl格式。下载链接. 以上准备工作准备完毕之后,进行Numpy安装,先进入whl安装包的存放目录。比如在C盘: cd C:\ 再使用命令行安装: pip install num
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_38553275
  1. numpy使用fromstring创建矩阵的实例

  2. 使用字符串创建矩阵是一个很实用的功能,之前自己尝试了很多次的小功能使用这个方法就能够简单实现。 创建长度为16的字符串,是为了方便能够在各种数据类型之间转换。 >>> s = "mytestfromstring" >>> len(s) 16 这个功能其实是比较让我兴奋的一个小功能,因为这个简单的转换实现了ASCII码的转换 >>> np.fromstring(s,dtype=np.int8) array([109, 121, 116,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:37888
    • 提供者:weixin_38669729
  1. 对python numpy数组中冒号的使用方法详解

  2. python中冒号实际上有两个意思:1.默认全部选择;2. 指定范围。 下面看例子 定义数组 X=array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]) 输出为5×4二维数组 第一种意思,默认全部选择: 如,X[:,0]就是取矩阵X的所有行的第0列的元素,X[:,1] 就是取所有行的第1列的元素 第二种意思,指定范围,注意这里含左不含右 如,X[:, m:n]即取矩阵X的所有行中的的第m到n-1列数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-24
    • 文件大小:64512
    • 提供者:weixin_38506713
  1. python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法

  2. 翻译: 用法:zeros(shape, dtype=float, order=’C’) 返回:返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组; 参数:shape:形状 dtype:数据类型,可选参数,默认numpy.float64 dtype类型: t ,位域,如t4代表4位 b,布尔值,true or false i,整数,如i8(64位) u,无符号整数,u8(64位) f,浮点数,f8(64位) c,浮点负数, o,对象, s,a,字符串,s24 u,unicode,u24 order:可选参数
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:37888
    • 提供者:weixin_38691453
  1. 详解numpy.meshgrid()方法使用

  2. 一句话解释numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵。 关键词:网格点,坐标矩阵 网格点是什么?坐标矩阵又是什么鬼? 看个图就明白了: 图中,每个交叉点都是网格点,描述这些网格点的坐标的矩阵,就是坐标矩阵。 再看个简单例子 A,B,C,D,E,F是6个网格点,坐标如图,如何用矩阵形式(坐标矩阵)来批量描述这些点的坐标呢? 答案如下: 这就是坐标矩阵——横坐标矩阵XXX中的每个元素,与纵坐标矩阵YYY中对应位置元素,共同构成一个点的完整坐标。如B点坐标 下面可以
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:287744
    • 提供者:weixin_38690545
  1. numpy常用方法

  2. numpy 的使用 数据的加载 #常用参数 np.loadtext(frame,delimiter,dtype,skiprows,usecols,unpack) #eg file_path = “” np.loadtext(file_path,delimiter=”,”,dtype=”int”,skiprows=0,usecols=(0,),unpack=ture) 参数 注释 frame 文件、字符串或产生器,可以是.gz或bz2压缩文件,可以加载多种文件类型 delimit
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:47104
    • 提供者:weixin_38730840
  1. python zip()函数使用方法解析

  2. 这篇文章主要介绍了python zip()函数使用方法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 参数iterable为可迭代的对象,并且可以有多个参数。该函数返回一个以元组为元素的列表,其中第 i 个元组包含每个参数序列的第 i 个元素。返回的列表长度被截断为最短的参数序列的长度。只有一个序列参数时,它返回一个1元组的列表。没有参数时,它返回一个空的列表。 当没有参数的时候 import numpy as np zz=zip()
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-03
    • 文件大小:38912
    • 提供者:weixin_38559646
  1. Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法

  2. 本文实例讲述了Python机器学习之scikit-learn库中KNN算法的封装与使用方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、工具准备,python环境,pycharm 2、在机器学习中,KNN是不需要训练过程的算法,也就是说,输入样例可以直接调用predict预测结果,训练数据集就是模型。当然这里必须将训练数据和训练标签进行拟合才能形成模型。 3、在pycharm中创建新的项目工程,并在项目下新建KNN.py文件。 import numpy as np from math import
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:89088
    • 提供者:weixin_38658086
  1. 对pandas replace函数的使用方法小结

  2. 语法:replace(self, to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method=’pad’, axis=None) 使用方法如下: import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('emp.csv') df #Series对象值替换 s = df.iloc[2]#获取行索引为2数据 #单值替换 s.replace('?'
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:77824
    • 提供者:weixin_38500572
  1. Python爬虫之pandas基本安装与使用方法示例

  2. 本文实例讲述了Python爬虫之pandas基本安装与使用方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 一、简介: Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 官网: http:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:46080
    • 提供者:weixin_38592502
« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 31 »