题目: 这道题呢需要用到一个知识点scanf("%1d",&a[i][j]);(精确输入一个数字在这里非常有用) 思路: 找到一个细胞数以他作为起点进行宽搜同时细胞数加1,所有能搜到点都对他的vis赋值为细胞数。 程序: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=110; int n,m,
预测2014年和2015年的财政收入 根据1994-2013年相关财政数据 ,梳理影响地方财政收入的关键特征,对未来几年的财政数据进行预测。 1.概括性分析描述性统计 import numpy as np import pandas as pd inputfile = '../data/data.csv' # 输入的数据文件 data = pd.read_csv(inputfile)
一、灰度预测函数 def GM11(x0): #自定义灰色预测函数 import numpy as np x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列 z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 #紧邻均值(MEAN)生成序列 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis = 1) Yn = x0[1:].res
# coding:utf-8 import numpy as np import geopandas as gpd from shapely.geometry import Point, LineString from scipy import spatial class pointAbstract(): def __init__(self, pnts, method="keep", near=150): # 空间点概括 # 将near范围
待分析数据如下(data.csv): 特征值说明: x1 社会从业人数 x2 在岗职工工资总额 x3 社会消费零售总额 x4 城镇居民人均可支配收入 x5 城镇居民人均消费性支出 x6 年末总人口 x7 全社会固定资产投资额 x8 地区生产总值 x9 第一生产值 x10 税收 x11 居民消费价
import numpy as np x = [1,2,3,4,5,6] x = np.array(x) y = x y[0] = 100 print(x) z = np.array(x) z[:] = x[:] z[0] = 1 print(x) [100 2 3 4 5 6][100 2 3 4 5 6] 直接y=x相当于创建了个指针,两者地址都是一样的,改变其中一个另一个也会改变 而用[:]是创建了
https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html 在交互环境中查看帮助文档: import matplotlib.pyplot as plt help(plt.plot) 以下是对帮助文档重要部分的翻译: plot函数的一般的调用形式: #单条线: plot([x], y, [fmt], dat
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def cv2ImgAddText(img, text, left, top, textColor=(0, 255, 0), textSize=20): if (isinstance(img, np.nd
比赛链接 我知道题很恶心,但是都是歪歪球精心挑选的好题!!!!111 A 来源:2016.02.16 福建省省选模拟 D1T1 Author:未知 有个性质是,只需要将路径上的所有边排序后,check 相邻的三条即可。 但这过不去,发现如果三条边无法构成三角形,那么一定有 \(a+b\le c\),那么如果一条路径上找不到合法的三条
import numpy as nparray1 = np.array([1,2,3,4])print(array1)array2 = np.array((1,2,3,4))print(array2)array3 = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8]])print(array3.ndim)array4 = np.arange(5)print(array4)array5 = np.arange(50,55, dtype = float)prin
引入numpy科学计算库: import numpy as np --->创建元素均为零的矩阵,大小为shape,元素类型dtype: np.zeros(shape, dtype) --->创建等差数组,返回一维的数组(可以用reshape将其变为矩阵更好处理一些) np.arange([start=0],stop,[step=1],[dtype=np.int32]) --->创建x*x的对角矩阵: np.
# -*- coding: utf-8 -*-"""Spyder Editor This is a temporary script file."""import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef sigmoid(x): # 定义网络激活函数 return 1/(1+np.exp(-x))data_tr = pd.read_csv(r
1. range range是python内置的一个类,该类型表示一个不可改变(immutable)的数字序列,常常用于在for循环中迭代一组特殊的数,它的原型可以近似表示如下: class range(stop) class range(start, stop, step=1) (注意,Python是不允许定义两个类初始化函数的,其实其CPython实现更像是传入不
灰度图 import cv2 #opencv读取的格式是BGR import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB %matplotlib inline img=cv2.imread('dog.jpg') img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_gray.shape (1279, 1706) cv2.imshow("img_gra
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): # 定义网络激活函数 return 1/(1+np.exp(-x)) data_tr = pd.read_csv('D:\\人工智能\\xunlian.txt') # 训练集样本 data_te = pd.read_csv('D:\\人工智能\\ceshi.txt
看代码的过程中看到有这样的调用: from gym.wrappers import FlattenObservation if sinstance(env.observation_space, gym.spaces.Dict): env = FlattenObservation(env) 不是很理解这个代码的意思。 =========================================
具体知识点全在代码注释中 绘制柱状图 饼状图 直方图 等高线 三维图 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot plt.plot([1,4],[2,8]) #绘制一条线是 先先横坐标 再写纵坐标 plt.show() ''' 使用matplotlib绘制图形时,其中最为常用的场景。一个是画点,一个是画线,pylot的
NumPy 教程 | 菜鸟教程NumPy 教程 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,Travis Oliphant 在 Numeric 中
图片显示: import cv2 image = cv2.imread("3.1.jpeg") cv2.imshow("flower",image)#显示的照片会自动销毁 #显示图像若没有下一句则照片会直接销毁,不会停留, cv2.waitKey(10000)#目的:停顿当前场景一段时间 #此时电脑等待用户按键,若没有按键则会等待设置的时长然后才会执行下一
import mathimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata_tr = pd.read_csv('3.3 data_tr.txt') # 训练集样本data_te = pd.read_csv('3.3 data_te.txt') # 测试集样本n = len(data_tr)yita = 0.1 # 学习率out_in = np.array([0.0, 0
print("姓名:吴文蕊,学号:2020310143127")import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) data_tr = pd.read_csv('D:\jupyter notebook\3.3 data_tr.txt') # 训练集样本 data_te = pd.
在使用刘建平老师博客中DecisionTreeClassifier实例时,遇到报错:InvocationException: GraphViz's executables not found 源代码如下 from itertools import product import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.tree import
import math from pandas import DataFrame def sigmoid(x):#激活函数 return 1/(1+math.exp(-x)) f = open(r"data.txt") line = f.readline() data_list = [] while line: num = list(map(float,line.split(','))) data_list.append(num)
该模块只有一个函数,全部内容: import numpy as np def tile_images(img_nhwc): """ Tile N images into one big PxQ image (P,Q) are chosen to be as close as possible, and if N is square, then P=Q. input: img_nhwc, list or array of image
range的中文意思是范围、搜索与牧场的。具体释义如下: n.范围;射程;类别;(山脉,房屋等的)排列 vi.搜索;变化;延伸;漫游 vt.排列;(按一定位置或顺序)排序;把…分类;徘徊 adj.牧场的,放牧区的 arrange vt. 安排;排列;整理 vi. 安排;排列;协商 通过官方文档的描述,我们可以知道: range()和n