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import torch b = [] c = [] a = torch.tensor((9)) print(a) b.append(a) print(b) c.append(a.item()) print(c) 结果： a： tensor(0) b： [tensor(0)] c： [0] caut 阅读全文
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import numpy as np a = np.arange(9).reshape(3,3) b = np.zeros([2,2], dtype=int) - 100 print(a) print() print(b) a[1:3, :2] += b print(a) 结果: a: [[0 1 阅读全文
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通过np.random.randn()函数可以返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.random.randn(10000000) # 生成标准正态分布随机样本值 plt.fig 阅读全文
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通过np.random.rand()函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是**[0,1)**，不包括1。 import numpy as np a = np.random.rand(3) b = a * 10 print('a:', a) print('b:', 阅读全文
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菜鸟教程：https://www.runoob.com/python/python-func-enumerate.html 阅读全文