随笔分类 - python
python笔记
摘要：import numpy as np a = np.floor(10*np.random.random((3, 4))) # np.random.random生成[0,1)之间的浮点数,np.floor得到不大于输入元素的最大整数 print(a) print(a.shape) a.ravel() # ravel将多维数组转化为一维数组,np.ravel()赋值时会改变原始数组,np....
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摘要：1.交互式代码正确,pycharm出错,显示找不到该模块的属性. 解决办法:推测项目配置文件出错,移动该项目,重建该项目错误消失. 2.修改pycharm的解释器为anaconda 选择第二个anaconda,pycharm卡住很久,最后连接失败,推测是pycharm连接anaconda服务器搭建a
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摘要：1、fromfunction f（x,y）中x和y分别指，5*4矩阵对应的x下标和y下标。例如第一个元素下标是0,0.带入f（x,y）中，返回的值是10*0+0=0.
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摘要：数组的元素最初是未知的，但它的大小是已知的。因此，NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。 这就减少了数组增长的必要，因为数组增长的操作花费很大 1、zeros，例如： 创建3*4的二维数组，每个元素是0，元素类型默认是float32. 2、ones，例如： 创建3*2的二维数组，每
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摘要：1、numpy数组创建时是固定大小，python数组（list）是动态的。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原来的数组。 2、元素类型区别。 NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。 python的List可以存放不同类型的元素。 例外情况：Python的
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摘要：python内置容器：列表、字典、集合、元组，都可以容纳数据。 1、列表 相当于Java中的List集合，可以动态改变大小。区别是Java中类型必须是一样的，这里可以是不同类型的元素。 如果要访问循环体内每个元素的索引，请使用内置的 enumerate（枚举） 函数： 列表推导式 2、字典 字典存储
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摘要：numpy介绍 numpy属于python的一个数学库,相比于Python做数值计算速度更快.也可以使用numpy进行向量和矩阵计算. 1.ndarrays数据类型的创建 2、ndarrays的切片 x[1,2,...] 等于 x[1,2,:,:,:]。 ＃ 省略后面 x[...,3] 等效于 x[
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摘要：import tensorflow as tf import numpy as np # 使用 NumPy 生成数据(phony data), 总共 100 个点. x_data = np.float32(np.random.rand(2, 100)) # 随机产生2行100列的数据 y_data = np.dot([0.100, 0.200], x_data) + 0.300 # ...
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摘要：1、更换python源 vi编辑内容如下: 下面是python常用的国内镜像 2、更换anaconda源 terminal中输入下面语句，添加清华的镜像源到anaconda配置文件中 删除anaconda中的镜像源配置 查看anaconda的镜像配置 上述参考：https://blog.csdn.n
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摘要：1、官网下载Anaconda，清华镜像链接 2、验证下载的文件是否正确（可选） /path/filename 指个人下载的路径 3、安装python3.7版本的Anaconda 4、阅读licence，看完之后选择YES 5、Enter接受默认的安装位置，Ctr + C取消安装，选择自定义安装路径。
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摘要：错误提示 解决方式 不能正确读取imread中的图像，需要检查imread读取的路径或者将 imread（文件路径）文件路径改为绝对路径，python中路径分隔府只支持“\\”和“/”。 如果填入绝对路径，当前路径是指程序所在的路径，如果该程序文件在包下，先“../”返回上一层目录，比如是项目路径，
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摘要：错误提示 解决方式 python2 代码首行加入 python3 修改工作环境为UTF-8，并删除之前的文件，重新建立
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摘要：字符和ASCII编码转换 int ord(传入字符) 把字符串强转成其他类型，如整型int()，字符串str() 字符串去空格 lstrip()
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摘要：1、下载pycharm 2、使用前请将“0.0.0.0 account.jetbrains.com”添加到hosts文件中 修改host，在终端打开 在文件最后添加 重启网络 3、http://idea.lanyus.com/获取注册码，并激活 A:启动pycharm，路径在解压文件中的/bin中。
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