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# 导入相关模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 设置 figure Matplotlib 绘制的图形都在一个默认的 figure 中，我们可以自己创建 figure，可以控制更多的参数，常见的就是控制图形的大小 plt.figu 阅读全文
posted @ 2019-11-08 21:24
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# 导入相关模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。 官方网 阅读全文
posted @ 2019-11-08 17:16
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# 导包 import numpy as np Fancy Indexing 应用在一维数组 x = np.arange(16) x[3] # 3 x[3:9] # array([3, 4, 5, 6, 7, 8]) x[3:9:2] # array([3, 5, 7]) [x[3], x[5], 阅读全文
posted @ 2019-11-08 16:44
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# 导包 import numpy as np 排序 .sort() x = np.arange(16) # array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]) # 随机打乱顺序，且x顺序改变 np.random.shuffl 阅读全文
posted @ 2019-11-08 15:57
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# 导包 import numpy as np sum np.random.seed(10) L = np.random.random(100) sum(L) np.sum(L) min np.min(L) max np.max(L) 多维度聚合 X = np.arange(16).reshape( 阅读全文
posted @ 2019-11-08 15:22
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简单运算 现在有有个需求，给定一个数组，让数组中每一个数乘以2，怎么做呢 n = 10 L = [i for i in range(n)] L # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 2 * L # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 阅读全文
posted @ 2019-11-08 14:48
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# 导包 import numpy as np numpy.array 的合并 .concatenate() 一维数组 x = np.array([1, 2, 3]) # array([1, 2, 3]) y = np.array([3, 2, 1]) # array([3, 2, 1]) np.c 阅读全文
posted @ 2019-11-08 11:52
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import numpy as np np.random.seed(0) x = np.arange(10) x """ array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) """ X = np.arange(15).reshape((3, 5)) X """ array([ 阅读全文
posted @ 2019-11-08 10:51
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# 导包 import numpy as np numpy.array nparr = np.array([i for i in range(10)]) nparr # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) zeros .zeros(shape=(x,y), d 阅读全文
posted @ 2019-11-08 10:14
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