写完Numpy100道基础练习题后的错误总结和语法总结
numpy100题错误总结和语法总结！！我都已经踩了无数个雷了！！
深度学习03：PyTorch的数据类型Tensor
Tensor，即张量，它是PyTorch中基本的操作对象，简单的理解就是多维矩阵。Tensors与Numpy中的 ndarrays类似，但是在PyTorch中 Tensors 可以使用GPU进行计算。每个章节涉及的函数已经归纳在下方，可以随时查找用法。希望你能在此篇中有所收获
Python中[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]、[:,:,0]、[…,0]、[…,::-1] 的理解
在python中会出现[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]、[:,:,0]、[…,0]、[…,::-1]，他们分别是什么意思呢，这里就来详尽的说一下：下面的a = [1,2,3,4,5][-1]：列表最后一项[:-1]：从第一项到最后一项原型是[n : m]，前闭后开，索引从零开始，第
[世界杯]根据赔率计算各种组合可能性与赔率
根据赔率计算各种组合可能性与赔率
从感知机到神经网络
将输入信号的总和转换为输出信号输入：输入信号的加权总和激活函数：h（a）计算得到结果可以在神经元内部中明确的显示出激活函数的激活过程激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁函数输入大于0时，直接输出该值否则输出0。
python 中的np.zeros（）和np.ones（）函数
python 中的np.zeros（）和np.ones（）函数一、np.zeros() 的作用二、np.zeros() 举例说明1.创建一维数组2.创建多维数组3.创建int类型的数4.创建tumpy（元组）类型的数组三、np.ones()的作用和举例说明np.ones()举例说明由于小阿奇在写代码
Python中[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]、[:,:,0]、[…,0]、[…,::-1] 的理解
在python中会出现[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]、[:,:,0]、[…,0]、[…,::-1]，他们分别是什么意思呢，这里就来详尽的说一下：下面的a = [1,2,3,4,5][-1]：列表最后一项[:-1]：从第一项到最后一项原型是[n : m]，前闭后开，索引从零开始，第
Python通过二维数组制作单通道8位的索引图片
通过二维数组来生成单通道的索引图片，对生成的索引图片自己配置颜色，配置颜色的时候颜色表的数量如果小于17会使生成的图片位深度不是8。
python 矩阵运算
python 矩阵运算
NumPy数据分析基础：数组形态转换转置操作一文详解
作为数据分析三巨头Pandas、matplotlib、NumPy之一，必然要给足面子单独拿出来讲解一波。NumPy应用场景十分宽泛，Pandas很多函数转换后也都是NumPy数组类型的数据结构。在机器学习、深度学习以及一些数据处理操作中使用的频率甚至比Pandas都高。而且NumPy功能强大，使用起
Python 三维无预测拦截机动目标的实现
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NumPy模块——数组的创建与使用
本文主要讲述Python数据处理Numpy模块中的数组这一概念进行解释和说明，主要介绍数组的创建和使用方法，为方便理解，以列表与之作对比加深理解！
NumPy数据分析基础：ndarray数组运算基本操作及切片索引迭代
作为数据分析三巨头Pandas、matplotlib、NumPy之一，必然要给足面子单独拿出来讲解一波。NumPy应用场景十分宽泛，Pandas很多函数转换后也都是NumPy数组类型的数据结构。在机器学习、深度学习以及一些数据处理操作中使用的频率甚至比Pandas都高。而且NumPy功能强大，使用起
【Python数据科学快速入门系列 | 09】Matplotlib数据关系图表应用总结
本篇文章总结常用的数据关系图表。数据关系图表强调2个或以上变量的相关性关系。例如机器学习、深度学习时分析特征与标签的相关性分析。数据关系图表又分为数值关系、层次关系和网络关系三种。曲线图、散点图、散点矩阵图在机器学习和深度学习中应用到也较多，除了matplotlib可以绘制以外，pandas也带有很
【Python数据科学快速入门系列 | 08】类别比较图表应用总结
数据可视化是数据分析的重要手段，而不同的应用场景应选择不一样的图表。根据应用场景的不同，我们将图表分为6类：类别比较图表、数据关系图表、数据分布图表、时间序列图表、整体局部图表、地理空间图表。类别比较图表强调分类数据的规模对比数据关系图表强调2个或以上变量的相关性关系。例如机器学习、深度学习时分析特
NumPy和Pandas中的广播
在本文中介绍Numpy的广播机制和Pandas中的一些广播的函数，并使用泰坦尼克的数据集演示了pandas上常用的转换/广播操作。
写完Numpy100道基础练习题后的错误总结和语法总结
numpy100题错误总结和语法总结！！我都已经踩了无数个雷了！！
【Python 实战基础】Pandas如何统计每月某一数据的平均值
Python 中 Pandas如何统计每月某一数据的平均值文件读写基础语法Pandasgroupbymeanto_datetime
【数模之数据分析-1】
个人主页：欢迎关注个人感悟： “失败乃成功之母”，这是不变的道理，在失败中总结，在失败中成长，才能成为IT界的一代宗师。
碎纸片的拼接复原-基于边缘匹配思想
基于贪心策略的边缘匹配思想解决2013年数学建模碎纸片复原问题一(附Python代码)
