（本人学习笔记记录） 在运行python程序时出现 import numpy as np ModuleNotFoundError: No module named 'numpy' 这样的错误时 解决办法： 1、打开你电脑中的python文件，进入scripts中 2、按住shift+鼠标右键，点击在此处打开powershell窗口 3、出现以下窗口 4、输入pip instal
原因 numpy、scipy、scikit-learn三者版本不兼容（或者有别的错） 解决方案 卸载重装，三个版本按照这个来：numpy-1.21.2、scipy-1.7.1、scikit-learn-1.0.2 whl来源 scipy · PyPI Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke (uci.edu)
整理图像处理相关的代码和问题，方便查阅 读取图片 # 法1 import cv2 image_cv = cv2.imread('0.jpg') # numpy.ndarray # 法2 from PIL import Image image_pil = Image.open('0.jpg') # PIL图片格式 # 法1法2的结果互相转换 image_pil = Image.fromarray(image_cv) # 1-
pandas入门 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。 pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。 pandas vs NumPy pandas支
主要参考以下注释网站 1 #encoding:utf-8 2 #https://blog.csdn.net/weixin_39949473/article/details/111337230 3 #https://blog.csdn.net/weixin_35756373/article/details/112713361 4 from numpy.fft import fft 5 6 import pylab 7 import matplotlib.pyp
numpy.interp(x1, x, y)这个函数主要有三个参数, 第二.三个参数都是数组或列表,并且个数相等,你可以把它们想想成二维图像中的一些点,第一个参数可以是一个数,也可以是一组数,就是从后面两个数组中进行插值得到线性插值 传入一个参数 import numpy as np from loguru import
目录 1.Numpy介绍 2.数组 2.1创建数组 2.2数组的属性 2.3创建特殊的数组 2.4数组切片操作 2.4.1——一维数组的切片 2.4.3——二维数组的切片 2.4.4——三维数组的切片 2.5——reshape与resize 3.数组运算 4.个人总结 hello^-^，感谢各位的来访，祝南方的小伙伴小年快乐
目录1. 定义向量和矩阵2. 创建特殊的矩阵或向量2.1 arange方法2.2 linspace方法2.3 logspace方法2.4 ones、zeros、eye、empty3. 加减乘除运算4. 矩阵相乘4.1 矩阵和矩阵相乘4.2 矩阵和向量相乘4.3 行向量与列向量相乘5. 获取矩阵行列数6. 截取矩阵按行截取按列截取7. 矩阵转置法
Tensor是一种特殊的数据结构，非常类似于数组和矩阵。在PyTorch中，我们使用tensor编码模型的输入和输出，以及模型的参数。 Tensor类似于Numpy的ndarrays，除了tensor能在GPUs或其它硬件加速器上运行。事实上，tensor和NumPy数组可以共享相同的底层内存，而不需要拷贝数据（see Bridge with Num
看了文章： 【转载】 浅谈PyTorch的可重复性问题(如何使实验结果可复现) 然后，转到： PyTorch + NumPy这么做会降低模型准确率，这是bug还是预期功能？ 发现了在pytorch中的一个容易被忽略的问题，那就是多进程操作时各个进程其实是和父进程有着相同的随机种子的，重点不在于各个
import numpy as np '''the 1st part: the build of array''' array1_1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) '''[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] ''' array1_2 = np.zeros([3, 3]) ''
有别于numpy中size的用法（用来计算数组和矩阵中所有元素的个数），pytorch的size具有和shape一样计算矩阵维度大小的作用。 上代码~ import torch import numpy as np torch.manual_seed(1) a=torch.randn(3,4) b=np.arange(1,5) b=b.reshape([2,2]) # print(a) print(b) pri
缺失值 panads中缺失值有三种：np.nan (Not a Number) 、 None 和 pd.NaT 缺失值判断 可通过函数isnull()，notnull()，isna()判断 以下数据类型变量名=df，例子 1. isnull() df.isnull() --判断是否为null，是为True，否为False 2. notnull() df.notnull() --判断是否为null，是为Fa
目录 一、算法原理 1、概述 2、主要函数 二、代码实现 1、生成自定义颜色 2、结果展示 3、单一颜色（方法一） 4、结果展示 4、单一颜色（方法二） 4、结果展示 三、相关链接 一、算法原理 1、概述 Op
这里运行代码时显示：no module named 'numpy'，于是我先去查了一下我已经安装的第三方模块，代码如下： pip list 这里显示我已经安装了numpy模块。如果没有的话，可以用以下代码安装： pip install numpy 说明numpy模块已经存在，但无法在PyCharm中使用。 在PyCharm中打开设置，找到Python
一、numpy创建数组(矩阵) 二、数据类型的操作 三、数组和数的计算 四、numpy读取数据 五、numpy索引和切片 六、numpy中的clip(裁剪) 七、numpy中的nan和inf 八、numpy中的nan的注意点
Python 是当今使用最广泛的编程语言之一，大多数数据科学家每天都在用Python进行数据分析，这10个Python库是数据科学家几乎每天都用到的，在线认证培训课程专家｜圣普伦和大家分享一下。 数据科学常用的10大Python库 1. TensorFlow 2. SciPy 3. NumPy 4. Pandas 5. Matplotlib 6. Keras
张量tensor 0阶张量：标量，[0]，转置就是本身1阶张量：向量，[0,1,2,3]，转置就是本身2阶张量：矩阵，[ [0,1,2],[3,4,5] ]，存在转置3~N阶张量：高维数据集，存在转置 tensor的创建方法 使用列表 t1 = torch.tensor([1., 2., 3.]) #1.表示float类型的数据1 使用numpy.array array1 = np.array([1
目录一、简单介绍二、Python 数据类型与 Numpy 数据类型对应 一、简单介绍 NumPy 这个词来源于两个单词 -- Numerical 和 Python。 NumPy 是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。 NumPy 提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行代数运算。 二、Python
目录一、Numpy 中常用的对象1. ndarry2. 数据类型对象二、基本用法及方法1. 导入 numpy2. 常用的方法三、问题 一、Numpy 中常用的对象 从给的格式可以看出，这些都是在 numpy 上衍生的对象。 ndarray -> numpy.ndarray dtype -> numpy.dtype array -> numpy.array 数据类型 ->
如何建立数据模型 数学规划（1）简单基础与scipy.linprog包的使用 Eg1:运输问题 设A1,A2调运到三个粮站B1,B2,B3的大米分别为\(x_{1},x_{2},x_{3},x_{4},x_{5},x_{6}\)单位为吨。 \(minf = 12x_{1}+24x_{2}+8x_{3}+30x_{4}+12x_{5}+24x_{6}\) 于是就有 \[s.t.\left\{ \begin{
转自：https://blog.csdn.net/u011475210/article/details/77770751 1.例子 import numpy as np x = np.array([3, 1, 2]) y=np.argsort(x) z=x[y] >>> y array([1, 2, 0], dtype=int64) >>> z array([1, 2, 3]) argsort过程，第一步先sort得到由小到大的数组（一维不指定轴，高维需要
多项式逻辑回归就是在逻辑回归的基础上将高次项作为特征加进去，以实现高维特征的提取 一、模型构建 多项式逻辑回归模型是由三个子模型组成： （1）添加多项式特征 （2）标准化 （3）逻辑回归 添加多项式特征 将各个特征之间相乘得到新的特征，比如原来的特征是\([x_0,x_1]\) 二次多项式特征是\([1,
Numpy的简单输出： import numpy as np a=np.array([10,20,30,40]) b=np.arange(4) print(a,b) c=b**2 c=10*np.tan(a) print(c) print(b<3) print(b==3) 输出结果： [10 20 30 40] [0 1 2 3] [ 6.48360827 22.37160944 -64.05331197 -11.17214931] [ True True True False]
