Python中Numpy包的用法

一、数组方法 创建数组:arange()创建一维数组;array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,如a.tolist() 创建数组:np.zeros((2,3)),或者np.ones((2,3)),参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘,a * b,得到一个新的矩阵,形状要一致;但是允许...
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Python中Matpoltlib包的用法

1.引入简单绘图的包import matplotlib.pyplot as plt,最后用plt.show()显示图像 2.基本画图方法: plt.plot(x,y), plt.xlabel(‘x轴注释’), plt.ylabel(‘y轴注释’), plt.title('图像标题'), plt.legend(添加图例) plt.xlim('x轴上下限'),plt.xlim('y轴上下...
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pandas包中的常用方法

本文由pandas官网提供的十分钟熟悉pandas包的介绍文档整理而成。 整理思路: 通过pandas包与现有分析工具在使用上的区别,让分析人员能从系统上了解pandas包的功能,以便后期快速上手。      相关资料: 1、10 minutes to pandas原文网址:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html 2、...
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Django分页实例

1.多页分页代码 def list(request): after_range_num = 5 bevor_range_num = 4 try: page = int(request.GET.get("page",1)) print('page----->',page) if page < 1: ...
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机器学习-算法

最近学习了集中机器学习中的算法,总结的代码;详情可见单个的算法详情~ import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.feature_extraction.tex...
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算法-数据预处理

算法中几种常用的数据预处理的方法~ import jieba from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer from sklearn.preprocessing import Min...
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算法-线性回归

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn import linear_model import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.externals import joblib from sklearn.linear_model import Lin...
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python实现一个区块链

01. 什么是区块? 首先区块链就是一种去中心化的分布式账本数据库,简单说就是一组区块组合的链条。那么里面每一个单元就是区块: 区块上面有几个重要的属性:一个数据data,一个pre_hash和自身的hash: class Block: ''' 区块链是有一个一个区块联合成的链条,所以叫区块链 每一个区块简单说:有两个属性 1.父区块哈希值:pre_hash ...
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web前端(一)

1.前端开发概述 互联网流程开发图: 2.HTML 2.1html概述和基本结构 html概述 html基本结构 html文档类型:xhtml1.0和html5.0 html注释<!-- 注释 --> 2.2html标题标签 <h1> ——<h6> 2.3html段落标签、换行标签、字符实体 段落标签<p&
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web前端(二)

4.1常用图片格式 图片是网页制作中很重要的素材,图片有不同的格式,每种格式都有自己的特性,了解这些特效,可以方便我们在制作网页时选取适合的图片格式,图片格式及特性如下: 1、psd photoshop的专用格式。 优点:完整保存图像的信息,包括未压缩的图像数据、图层、透明等信息,方便图像的编辑。 缺点:应用范围窄,图片容量相对比较大。 2、jpg 网页制作及日常使用最普遍的图像格式。 优点:图像...
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web前端(三)

6.HTML5与CSS3 6.1CSS权重 CSS权重 CSS权重指的是样式的优先级,有两条或多条样式作用于一个元素,权重高的那条样式对元素起作用,权重相同的,后写的样式会覆盖前面写的样式。 权重的等级 可以把样式的应用方式分为几个等级,按照等级来计算权重 1、!important,加在样式属性值后,权重值为 10000 2、内联样式,如:style=””,权重值为1000 3、ID选择器,如:#...
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web前端(四)

9.Javascript 9.1Javascript简介 JavaScript是运行在浏览器端的脚步语言,JavaScript主要解决的是前端与用户交互的问题,包括使用交互与数据交互。 JavaScript是浏览器解释执行的,前端脚本语言还有JScript(微软,IE独有),ActionScript( Adobe公司,需要插件)等。 前端三大块 1、HTML:页面结构 2、CSS:页面表现:元素大...
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web前端(五)

10.JQery 10.1jquery简介 jQuery是目前使用最广泛的javascript函数库。据统计,全世界排名前100万的网站,有46%使用jQuery,远远超过其他库。微软公司甚至把jQuery作为他们的官方库。 jQuery的版本分为1.x系列和2.x、3.x系列,1.x系列兼容低版本的浏览器,2.x、3.x系列放弃支持低版本浏览器,目前使用最多的是1.x系列的。 jquery是一个...
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微信小程序点击发送短信验证(60秒倒计时)

微信小程序点击发送短信验证(60秒倒计时)   /** * 执行计时,60s后可以重新发送短信验证码 */ countdown: function() { var nsecond = 60; var that = this; var appCount = setInterval(function() { nsecond -= 1; ...
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平凡的工作不平凡的价值,在写代码的同时创造了什么?

坚守平凡的岗位,铸就不平凡的人生 一个人的工作态度折射出人生态度,而人生态度决定一个人职场的成就。也许有的人觉得工作职位并不如你所愿,也许有的人觉得自己被大材小用,也许有的人觉得自己的岗位是太过于平淡无奇,但是,从本质上说,工作不仅仅是我们为了谋生才去做,而是实现自我的重要途径。在实现自我的道路上,作为芸芸众生之一的我们,做的大多是平凡的事,但是为什么有的人会做得很精彩,有的人做得却很失败呢...
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美国的学位制度以及各学位的英文简写

美国实行准学士、学士、硕士、博士学位制,分别代表本科和研究生两大类教育4级不同的学术水平。由于准学士学位只是读完两年初级或社区学院的资格证明,不是攻读学士学位的必经阶段,因此美国的学位制基本上还是三级水平结构。美国高等院校设置的学科专业名目繁多,学位五花八门,达两千种左右,但按学位性质,可以分学术(研究)学位和专业(专科)学位两种。 美国各学位及英文简写 Bachelor of Arts B....
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转:MATLAB编辑器风格定制

转:https://blog.csdn.net/lafengxiaoyu/article/details/72866982 此文借鉴了:matlab编辑器颜色风格设置一文 因为经常用到MATLAB,之前也是想把MATLAB编辑器弄得好看一点,发现从preferences修改确实是有点麻烦,而且经常自己都不知道修改的是啥,今天搜到了一些有用的模板可以直接用的,小伙伴们可以借鉴一下。 在math...
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为什么要使用href=”javascript:void(0);”

href=”javascript:void(0);”这个的含义是,让超链接去执行一个js函数,而不是去跳转到一个地址, 而void(0)表示一个空的方法,也就是不执行js函数。 为什么要使用href=”javascript:void(0);” javascript:是伪协议,表示url的内容通过javascript执行。void(0)表示不作任何操作,这样会防止链接跳转到其他页面。这么做往往是为了保留链接的样式,但不让链接执行实际操作, <a href="javascript:void(0)"
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【程序21】

题目:求1+2!+3!+...+20!的和 public class lianxi21 { public static void main(String[] args) { long sum = 0; long fac = 1; for(int i=1; i<=20; i++) { fac = fac * i; sum += fac; } System.out.println(sum); } }
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【论文阅读】Deep Adversarial Subspace Clustering

导读:   本文为CVPR2018论文《Deep Adversarial Subspace Clustering》的阅读总结。目的是做聚类,方法是DASC=DSC(Deep Subspace Clustering)+GAN(Generative Adversarial Networks)。本文从以下四个方面来对论文做个简要整理:   背景:简要介绍与本文密切相关的基础原理,DSC,GAN。   方法:介绍论文使用的方法和细节。   实验:实验结果和简要分析。   总结:论文主要特色和个人体会。
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