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查询Tags标签: np,共有 812条记录
  • python画盒图(csdn上最简洁的代码之一附上)

    python画盒图(csdn上最简洁的代码之一附上)画好后效果图实现代码如下 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import pyplot plt.style.use(seaborn-whitegrid) palette = pyplot.get_cmap(Set1) font1 = {family : …

    2022/1/2 17:07:22 人评论 次浏览
  • python画盒图(csdn上最简洁的代码之一附上)

    python画盒图(csdn上最简洁的代码之一附上)画好后效果图实现代码如下 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import pyplot plt.style.use(seaborn-whitegrid) palette = pyplot.get_cmap(Set1) font1 = {family : …

    2022/1/2 17:07:22 人评论 次浏览
  • python实验

    1 #1.回文数2 number = input("请输入数字:")3 r-num = number[::-1]4 if number == r-num :5 print(f"{number}是回文数")6 #######################7 #2.水仙花8 for i in range(100,1000):9 a = i // 100 10 b = i //10 % 10 11 …

    2021/12/31 20:37:35 人评论 次浏览
  • python实验

    1 #1.回文数2 number = input("请输入数字:")3 r-num = number[::-1]4 if number == r-num :5 print(f"{number}是回文数")6 #######################7 #2.水仙花8 for i in range(100,1000):9 a = i // 100 10 b = i //10 % 10 11 …

    2021/12/31 20:37:35 人评论 次浏览
  • 绘制图形--python

    # -*- coding: utf-8 -*- #1.matplotlib小测试import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图第三方案 plt.plot([4,1.4,4,3.5,2],[1,1,5,-5.5,2],[1,1,5,-5.5,2],[4,1.4,4,3.5,2]) #给图形拐点坐标赋值,并绘制2D图形 plt.savefig(test1,dpi=600) #存储图…

    2021/12/31 17:08:07 人评论 次浏览
  • 绘制图形--python

    # -*- coding: utf-8 -*- #1.matplotlib小测试import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图第三方案 plt.plot([4,1.4,4,3.5,2],[1,1,5,-5.5,2],[1,1,5,-5.5,2],[4,1.4,4,3.5,2]) #给图形拐点坐标赋值,并绘制2D图形 plt.savefig(test1,dpi=600) #存储图…

    2021/12/31 17:08:07 人评论 次浏览
  • Python SimpleItk 多线程 统计医学图像数据集中mask区域的mean和std

    import time import os import numpy as np import SimpleITK as sitk from multiprocessing import Pooldef get_image_from_mask_area(image_path, mask_path):image = sitk.ReadImage(image_path)mask = sitk.ReadImage(mask_path)image_np = sitk.GetArrayFromImage(…

    2021/12/31 11:09:02 人评论 次浏览
  • Python SimpleItk 多线程 统计医学图像数据集中mask区域的mean和std

    import time import os import numpy as np import SimpleITK as sitk from multiprocessing import Pooldef get_image_from_mask_area(image_path, mask_path):image = sitk.ReadImage(image_path)mask = sitk.ReadImage(mask_path)image_np = sitk.GetArrayFromImage(…

    2021/12/31 11:09:02 人评论 次浏览
  • 机器学习-科学数据库day3

    1 numpy 创建数组 np.array([1, 2, 3])通过列表创建一维数组 np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])通过列表创建二维数组 np.zeros((3, 4))创建全为0的二维数组 np.ones((2, 3, 4))创建全为1的三维数组 np.full((3, 4), 2) full函数,创建任意大小的数组并填充任意数字此时为…

    2021/12/31 2:07:18 人评论 次浏览
  • 机器学习-科学数据库day3

    1 numpy 创建数组 np.array([1, 2, 3])通过列表创建一维数组 np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])通过列表创建二维数组 np.zeros((3, 4))创建全为0的二维数组 np.ones((2, 3, 4))创建全为1的三维数组 np.full((3, 4), 2) full函数,创建任意大小的数组并填充任意数字此时为…

    2021/12/31 2:07:18 人评论 次浏览
  • 共轭梯度法(Python实现)

    共轭梯度法法(Python实现) 使用共轭梯度法,分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 import numpy as np# import tensorflow as tfdef gfun(x): # 梯度# x = tf.Variable(x, dtype=tf.float32)# with tf.Gr…

    2021/12/30 9:07:41 人评论 次浏览
  • 共轭梯度法(Python实现)

    共轭梯度法法(Python实现) 使用共轭梯度法,分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 import numpy as np# import tensorflow as tfdef gfun(x): # 梯度# x = tf.Variable(x, dtype=tf.float32)# with tf.Gr…

    2021/12/30 9:07:41 人评论 次浏览
  • python求向量和矩阵的范数、求矩阵的逆

    参考博文:https://blog.csdn.net/qq_35154529/article/details/82754157 np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数。函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)import numpy as npa = np.array([[…

    2021/12/30 1:07:16 人评论 次浏览
  • python求向量和矩阵的范数、求矩阵的逆

    参考博文:https://blog.csdn.net/qq_35154529/article/details/82754157 np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数。函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)import numpy as npa = np.array([[…

    2021/12/30 1:07:16 人评论 次浏览
  • Python绘制基本图形——基于Spyder的matplotlib基本绘图(课程笔记)

    Python绘制基本图形——基于Spyder的matplotlib基本绘图(课程笔记) 使用的软件是Spyder1、 折线图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as mpx = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) y = np.array([12, 34, 56, 75, 32, 4]) mp.plot(x, y) mp.show() # 显示图表2、…

    2021/12/29 22:10:19 人评论 次浏览
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