2025年8月26日
安装sklearn
摘要： python -m pip install scikit-learn 阅读全文
posted @ 2025-08-26 16:11 李大嘟嘟 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
第五章 线性回归（3）
摘要： 线性回归 y=k1x1+k2x2+b import random import numpy as np 数据获取 xs1 = np.array([i for i in range(2003, 2023)]) # 年份，2003-2022 xs2 = np.array([random.randint( 阅读全文
posted @ 2025-08-26 15:59 李大嘟嘟 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)
Python reshape() 函数用法
摘要： reshape（）函数用于在不更改数据的情况下为数组赋予新形状。 参考： https://blog.csdn.net/weixin_43937759/article/details/106605680 https://blog.csdn.net/mingyuli/article/details/81 阅读全文
posted @ 2025-08-26 15:52 李大嘟嘟 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
np.stack
摘要： dstack方法的主要作用是将两个或更多的数组沿着第三个轴（深度方向）堆叠起来。 import numpy as np # 创建两个二维数组（具有相同的行数和列数） a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用d 阅读全文
posted @ 2025-08-26 15:49 李大嘟嘟 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
np.array
摘要： np.array 是 NumPy 中最基础、最核心的函数之一，用于创建一个 NumPy 数组（ndarray）。下面我们详细讲解它的用法、参数、示例以及常见注意事项。 一、基本语法 numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok 阅读全文
posted @ 2025-08-26 15:39 李大嘟嘟 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)
python中shape属性的理解
摘要： shape函数是Numpy中的函数，它的功能是读取矩阵的长度。 直接用.shape可以快速读取矩阵的形状， shape[0]代表行数， shape[1]代表列数。 参考：https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/126022909 阅读全文
posted @ 2025-08-26 15:31 李大嘟嘟 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)