04 2020 档案
摘要：1.remove() 按值删除: num_list = [1, 2, 2, 2, 3] for item in num_list: if item == 2: num_list.remove(item) print(num_list) num_list = [1, 2, 2, 2, 3] for i
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摘要：1.下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1uSjgX6IGu2tbtTRijzX8Cw 提取码：o5fj 2.安装步骤： 1.下载解压； 2.点击 MathType 6.9b 官方中文版.exe 文件进行安装（注意：1.退出360等软件；2.退出office） 3.安装
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摘要：1.shape #1.shape #一维数组 a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] b = np.array(a) print(b.shape[0])#最外层有12个元素 #print(b.shape[1])#次外层，#IndexError: tuple index ou
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摘要：1.下载与安装： 几乎都是下一步，下一步的（但是记得自己的安装目录） 下载地址(Visio、Office 2019、2016的32、64位都有)： 链接：https://pan.baidu.com/s/1CDKo9sObwzl11C2d_uB3mw 提取码：be6q 2.激活： 2.1激活文件： 链
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摘要：1.大坑介绍： 一定要在生成数组（array）时候声明数组所存储变量的变量类型；不然，真的，这个错误几天都找不出来！太隐蔽了！ 官网已经给你悄悄暗示了些什么： 总的来说就是自己基础知识不扎实导致的，忽视了一点就是： python中的list是python的内置数据类型，list中的数据类不必相同的，
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摘要：1.定义： [表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式] ] 等价于 x = [] for 迭代变量 in 可迭代对象 : if 条件表达式: x.append(表达式)#x 就是上面那个生成的列表 2.实例： x = [] for i in range(5): if (i*i
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摘要：1.定义： numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>) #a:数组（不是数组就转为数组） #axis:可选（不选择就是全部数的平均值）为0求各列平均值，为1求各行平均值 #dtype数据类型，可选，用于计算平
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摘要：1.源码（numpy.argmax类似） numpy.argmin(a, axis=None, out=None) #a:一个矩阵 #axis:整数，可选（没选择的话就是整个数组的展开）（0:行，1列） #out:数组，可选。如果提供，结果将被插入此数组。它应该具有适当的形状和dtype。 #输出：
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摘要：1.len:返回矩阵一维的个数： x = [0,3,2,1,5,4,6,5,6,7] y = [0,8,2,1,3,8,3,4,4,5] xy = np.array(list(zip(x,y)))#n行2列的矩阵 print(len(xy)) #结果：10 参考网址：https://blog.csd
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摘要：1.结论： #对于一个矩阵X，X[:,:]这种的操作； #1. : 代表所有； #2.数数从0开始数的； #3.可以是多维度的，本次的测试只到三维。更多维度的请自行测试；#4.[一维,二维,三维......] 2.代码： import numpy as np X = np.array([[0,1],
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摘要：python官方文档（可以在这里直接查询需要或者不懂的模块）： https://docs.python.org/zh-cn/3/index.html 如何学习python的模块包： https://blog.csdn.net/tandelin/article/details/103399100 >>
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摘要：1.迭代： 通过重复执行的代码处理相似的数据集的过程，并且本次迭代的处理数据要依赖上一次的结果继续往下做，上一次产生的结果为下一次产生结果的初始状态，如果中途有任何停顿，都不能算是迭代。 #1) 非迭代例子 loop = 0 while loop < 3: print("Hello world!")
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摘要：现在感觉才搞明白一些有关类、实例对象、self等关于类的一些知识，顺带写出来吧。 本人这块小白，也没有过面向对象编程的经验，这块确实理解有些吃力。看了知乎上的帖子后，才发现，似乎很简单。（贴子在这，想看原文的小伙伴可以直接跳转：https://www.zhihu.com/question/46973
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摘要：1.结论： #与类和实例无绑定关系的function都属于函数（function）； #与类和实例有绑定关系的function都属于方法（method）。 2.验证： from types import FunctionType,MethodType class Foo(object): def _
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摘要：一、怎么得到列表中每个元素的重复次数： 方法： 可以得到列表中元素出现的次数 #列表名.count(列表中元素) a1 = [1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,4] print(a1.count(2)) #output：4 鉴于此：我们可以得到每个元素的出现次数 a1 = [1,2,2,2
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摘要：list.sort( key=None, reverse=False)#list就是我们需要排序的列表；#key:具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。#reverse :True 降序，False 升序（默认） def takeSecond(elem): p
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摘要：今天看到一位大佬写的这样的去除重复元素的方法：利用字典键值的唯一性，佩服佩服！！ 废话不多说，直接上代码： 摘自于：https://www.cnblogs.com/chjbbs/p/5729540.html a = [1,3,3,3,2,4,5,5,6,0,0] b = ['b','c','d','
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摘要：1.基本概念： 在信道编码器在信息码元序列中按照一定关系加入一些冗余码元（监督码元），之后，信道译码器通过利用这种关系发现或者纠正可能存在的错码； 信道编码分类： 译码： 1.1 差错控制方式： 根据错码的不同分布规律，将信道分为3类：随机、突发、混合信道。 差错控制方式： （1）ARQ：检错重发；
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摘要：1.模拟信号数字化： （1）中的步骤： （这个“二进制数字信号”就是PCM信号） 2.抽样定理： 2.1低通抽样定理： 2.2 带通抽样定理： 2.3 理想抽样： 2.4 自然抽样： 2.5 平顶抽样： 3.PCM 3.1 量化： 3.1.1 均匀量化： （1）量化间隔： （2）量化噪声平均功率：
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摘要：1.是似然规则： 2.二进制确知信号的最佳接收（左：先验不等概；右：先验等概）（最佳接收机）： 3.误码性能和最佳信号形式： 3.匹配滤波器： 在白噪声干扰的背景下，能够在抽样时刻t0上获得最大输出信噪比的最佳线性滤波器： 3.1 传输特性： 3.2 单位冲击响应： 3.3 输出信号： 3.4 等价
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摘要：1.2ASK/OOK: 1.1调制原理： 1.2 解调： 1.3 带宽：B = 2*fb = 2*RB = 2/Ts （fb为基带信号的最高带宽 fb = 1/TB = RB） 1.4 频带利用率 = RB/B =1/2 Baud/Hz 2. 2FSK（两路2ASK信号之和）: 2.1 调制： 2.
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摘要：1.数字基带信号的功率谱密度： （1）等概的双极性信号没有离散谱； （2）离散谱：可以为0，决定有无直流分量和位定时信息； （3）连续谱：确定信号的带宽； 解释： （1）双性没有离散分量，单极性有； （2）占空比越小，即时域变窄，频域展宽，所以半占空比的第一零点带宽大；（可以试试门与Sa） （3）等
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摘要：1.调制的目的： （1）将信号转换为适合在信道中传输的已调信号； （2）实现多路复用，提高信道利用率； （3）改善系统抗噪声性能； 2.调制方法： 2.1 滤波法：Sm（t）= [ m（t）· coswc·t ] * h（t）； 2.2 移像法：Sm（t）= Si（t）· coswc·t + Sq（
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摘要：1.结论： —–我们寻常意义的复制就是深复制，即将被复制对象完全再复制一遍作为独立的新个体单独存在。所以改变原有被复制对象不会对已经复制出来的新对象产生影响。 —–而浅复制并不会产生一个独立的对象单独存在，他只是将原有的数据块打上一个新标签，所以当其中一个标签被改变的时候，数据块就会发生变化，另一个
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摘要：集合就类似于数学中的集合，具有互异性和无序性。 1.创建集合： #创建一个空的集合必须用set()，因为{}为dict。且set()只接受一个参数 >>> a = {} >>> type(a) <class 'dict'> >>> a = set() >>> type(a) <class 'set'
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摘要：1.下划线（_）在解释器中有特殊的意义，表示最后一个表达式的值： >>> a = "Hello world" >>> a 'Hello world' >>> _ 'Hello world' >>> b = "你好" >>> _ 'Hello world' #因为b还没被引用呢！ >>> b '你好'
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摘要：list1 = [-2,3,-5,7,8,9] print( "最大值是%d,下标是%d" % (max(list1),list1.index(max(list1))) ) print( "最小值是%d,下标是%d" % (min(list1),list1.index(min(list1))) )
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