摘要：
import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit #创建函数f(x) = ax + b def func(x,a,b): return a*x+b #创建干净数据 x = np.linspace(0,10,100) y = func(x, 阅读全文
posted @ 2020-11-22 22:35
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摘要：
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') X, 阅读全文
posted @ 2020-11-22 22:25
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摘要：
import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.float_).reshape(3,3) print ('第一个数组：') print (a) print ('\n') print ('第二个数组：') b = np.array([10,10,10]) 阅读全文
posted @ 2020-11-22 22:24
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from random import random def printInfo(): print("这个程序模拟两个选手A和B的乒乓比赛") print("程序运行需要A和B的能力值（以0到1之间的小数表示）") def getInputs(): a = eval(input("请输入选手A的能力值 阅读全文
posted @ 2020-11-22 20:13
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