一.Jupyter Notebook的魔法命令 # 模块/方法 + ?或者help(模块/方法):查看模块/方法的解释文档: 1)%run # 机械学习中主要应用两个魔法命令:%run.%timeit # 魔法命令格式:% + 命令 # %run:将模块引用并在Jupyter Notebook中执行(这是与import的区别),模块被引用后,其内部的函数可以在Jupyter Notebook中直接被引用: # 格式:%run + 文件的地址 + 文件名 2)%timeit 测试代码的性能,后面只

插件介绍 fullPage.js是一个简单易用的插件,创建全屏滚动的网站(也被称为单页网站).它允许全屏滚动创建网站,以及添加内部滑块. 浏览器兼容性 主要功能 支持鼠标滚动 支持前进后退和键盘控制 多个回调函数 支持手机.平板触摸事件 支持 CSS3 动画 支持窗口缩放 窗口缩放时自动调整 可设置滚动宽度.背景颜色.滚动速度.循环选项.回调.文本对齐方式等等 使用方法 1.引入文件 <link rel="stylesheet" href="css/jquery.ful

OpenGL 使用GLFW创建全屏窗口 GLFW库里面的glfwCreateWindow()函数是用来创建窗口的函数. 这样函数的原型是: GLFWwindow* glfwCreateWindow(int width, int height, const char * title, GLFWmonitor * monitor, GLFWwindow * share); 介绍glfwCreateWindow()函数的使用方法 程序 bool isFullScreen = true; GLFWmon

1 NX9+VS2012 #include <uf.h> #include <uf_csys.h> #include <uf_mtx.h> UF_initialize(); //输入X向量Y向量输出一个3*3矩阵 ] = {0.0, 0.0, 1.0}; ] = {0.0, 1.0, 0.0}; ]; UF_MTX3_initialize(XVec, YVec, Mtx); //创建一个3 x 3矩阵 tag_t MatrixID = NULL_TAG; UF_CSYS

介绍 下面是一个快速教程,教你如何在Android中创建自定义视图.自定义视图创建一个矩阵雨效果. 本教程发布在http://www.androidlearner.com/. 背景 下面是关于如何工作的小背景: 自定义视图 View是表示用户界面组件的基本构建块的类.有时候,没有人想使用Android提供的默认小部件,而想要一些花哨的组件. 因此,如何获得自定义组件是构建自己的.但是,我想尝试一下canvas.所以我决定创建矩阵雨的效果.下面是对矩阵效应的简要描述. 矩阵雨的影响 矩阵效应是一个

1.创建一个长度为m的全0数组 var arr = new Array(m).fill(0); 2.创建一个m行n列的全0数组 var arr = new Array(m).fill(new Array(n).fill(0)); 看了以后这个是写得最好的:https://blog.csdn.net/qq_42243957/article/details/114366205

数组的累加(拼接) 在前面讲了使用切片方法能够对数组进行切分,使用copy对切片的数组进行复制,那么数组该如何拼接呢? a1 = np.full((2,3),1)#填充数组 a2 = np.full((3,3),2) a3 = np.full((2,3),3) >>a3 array([[ 3., 3., 3.], [ 3., 3., 3.]]) vstack 竖直方向拼接数组 a4 = np.vstack((a1,a2,a3)) #a1,a2,a3必须有相同的列数 >> a4 [[

前言 numpy是python的科学计算模块,底层实现用c代码,运算效率很高.numpy的核心是矩阵narray运算. narray介绍 矩阵拥有的属性 ndim属性:维度个数 shape属性:维度大小 dtype属性:数据类型 常用矩阵创建方法 import numpy as np # 由列表转化 np.array([[1,2],[3,4]]) # 创建多维随机浮点数矩阵,区间0.0 ~ 1.0 arr = np.random.rand(3, 4) # 创建多维整数矩阵,指定随机区间 arr

Matlab中的内建函数 Matlab自定义函数 用function构造函数 用inline构造函数 用syms构造符号函数 多项式相关函数 polyvalx convx 向量和矩阵运算函数 向量运算中的常用函数 矩阵的基本运算 矩阵元素提取 特殊矩阵的创建函数 构造矩阵 矩阵运算矩阵操作函数 Matlab中的内建函数 matlab提供了许多内建的数学函数,如三角函数.对数函数等,可以方便用户直接调用进行计算.调用的格式为: r=MathFun(x) 其中r为函数计算结果,MathFun为函数名

本文参考给妹子讲python  https://zhuanlan.zhihu.com/p/34673397 NumPy是Numerical Python的简写,是高性能科学计算和数据分析的基础包,他是许多高级工具的构建基础. 他的核心功能是: 1.多维向量的描述和快速高效计算能力,让数组和矩阵的使用更加自然: 2.大量实用的数学函数,支撑复杂的线性代数.随机数生成以及傅里叶变换函数 3.具备数据的磁盘读写工具对于同样的数值计算任务,使用NumPy要比直接编写Python代码便捷的多.这是因为Nu

数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律 数据分析三剑客:Numpy,Pandas,Matplotlib 一 Anaconda 1 下载 官网:https://www.anaconda.com/distribution/ 2 安装 https://blog.csdn.net/u012318074/article/details/77075209 3 基本使用 http://python.jobbole.com/86236/ 4 库更新及jupyte

>_<:矩阵构造 1．简单矩阵构造 最简单的方法是采用矩阵构造符“[]”.构造1´n矩阵(行向量)时,可以将各元素依次放入矩阵构造符[]内,并且以空格或者逗号分隔:构造m´n矩阵时,每行如上处理,并且行与行之间用分号分隔. 2．特殊矩阵构造 在MATLAB中还提供一些函数用来构造特殊矩阵,这些函数如下表所示. (1)ones(n) 或ones(m,n)产生mXn全为1的矩阵 (2)zeros(n) 或 zeros(m,n)产生mXn全为0的矩阵 (3)eye(n)产生nXn的单位矩阵 (4)d

本节是OpenGL学习的第九个课时,下面将详细介绍OpenGL的多种3D变换和如何操作矩阵堆栈.     (1)3D变换: OpenGL中绘制3D世界的空间变换包括:模型变换.视图变换.投影变换和视口变换. 现实世界是一个3维空间,如果我们要观察一个物体,我们可以: .从不同的位置去观察它.(视图变换) .移动或者旋转它,当然了,如果它只是计算机里面的物体,我们还可以放大或缩小它.(模型变换) .如果把物体画下来,我们可以选择:是否需要一种“近大远小”的透视效果.另外,我们可能只希望看到物体的一

若列表中某元素存在则返回之 任务: 你有一个列表L,还有一个索引号i,若i是有效索引时,返回L[i],若不是,则返回默认值v 解决方案: 列表支持双向索引,所以i可以为负数 >>> def list_get(L,i,v=None): if -len(L)<= i < len(L): return L[i] else: return v >>> list_get([1,2,3,4,5,6],3) 4 异常机制 >>> def list2_ge

原地址:http://www.cnblogs.com/Ran_Ran/archive/2010/12/11/1903070.html 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

作为一个业余的Python爱好者,我是一只在使用着最省事的pycharm 尽管以前见好多大牛都用过 但是今天又看到关于jupyter notebook的推送了,于是就尝试了一下 这好像也就是jupyter最大的缺点了吧,自动补全不好用 于是我就放弃了 然后打开了我的pycharm, 好奇jupyter创建的文件是什么样子的,于是就打开看了一下 令人惊讶的事情发生了!!! pycharm支持了jupyter,连自动保存文件问题也就解决了!

  1.几种常见numpy的属性 ndim:维度 shape:行数和列数 size:元素个数 >>> import numpy as np #导入numpy模块,np是为了使用方便的简写 >>> array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵 >>> print(array) [[1 2 3] [2 3 4]] >>> >>> print('number of dim:',a

Numpy数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外,也可以同伙一下集中方式来创建. numpty.empty numpy.empty方法用来创建一个指定形状(shaoe).数据类型(dtype)且未初始化的数组: numpy.empty(shape, dtype = float, order = “C”) 参数说明: 参数 描述 shape 数组形状 dtype 数据类型, 可选 oeder 有“C”和“F”两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素顺序 下面是创建

近期开始学习python机器学习的相关知识,为了使后续学习中避免编程遇到的基础问题,对python数组以及矩阵库numpy的使用进行总结,以此来加深和巩固自己以前所学的知识. Section One:Python数组的使用 在python中,数组这个概念其实已经被淡化了,取之的是元组和列表,下面就列表和元组进行相关的总结和使用. Subsection One: List list列表本质是一种序列类型的数据结构,有点类似于C/C++中所学的数组,但又不同.他们的相同之处在于,二者中的每个元素都分