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tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

出版有《R for Data Science》（中文版《R数据科学》），这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。...02 — tibble：高级数据框（data.frame升级版） ——数据（列）类型一目了然 tibble是R语言中一个用来替换data.frame类型的扩展的数据框，tibble继承了data.frame...tibble包，也是由Hadley开发的R包。.../ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据data位置管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读...例如：x %>% f(y) 等价于 f(x,y) Rstudio中快捷键： ctrl+shift+m 以R中自带的iris（鸢尾花数据集）为例： > head(iris,n=3) Sepal.Length

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Jquery的each(function(){})里：return false相当于break； return ture相当于continue

突然有点想不起Jq的each()回调函数里，return true 和 return false的行为表现了。所以写下demo记录下。 1....结论在each(function(){})中： return true(return) 相当于continue,跳出当次循环； return false 相当于 break,跳出当前循环。...Jquery的each里面用return false代替break； return ture 代替continue 两篇文章都提到了：、 return true(return) 相当于continue...,跳出当次循环； return false 相当于 break,跳出当前循环。...有点奇怪，个人测试return false;在满足条件的时候就会跳出each循环。

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月球相当于北京的几环？

提出问题整个世界是一个可计算的世界！基于计算机的数学教学理念（CBM）的宗旨是培养学生的计算思维！当听到这首歌时，大家有没有想过，北京的环线有多长？覆盖的地域有多宽？...将选中的拟合公式复制下来，进行环线周长函数的定义....最后制作成动态的模型。北京几环可以覆盖月球？如果未来人类在月球上定居的话, 那么月球的人相当于住在北京的多少环呢? ?...计算得到：环路半径[40] 39148.9 结果表明，月球约相当于北京的40环！那么火星呢? 其他行星呢？这些问题可以利用Wolfram|Alpha来继续探究...... ?...以上是一个的基于计算机的数学教学的典型例子。培养计算思维的CBM课程设计不能仅仅停留在理论层面，而应该与实际软件工具相结合。

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r74800相当于i7几代？游戏实测表现看结果

今天讨论的问题是：r74800相当于i7几代？根据网友所做的性能对比和相关参数，和r74800相对标的，应该就是英特尔i7的第十代处理器了。...我们可以拿R7-4800H和i7-10875H进行比较，两者的产品定位比较接近。对于r74800相当于i7几代这个问题，已经明确它相当于十代i7。...其次，存在一款i7-10875h能够具体的r74800对标。大家一定很好奇两者的具体信息。我们首先来了解一下两款CPU的参数。...搞明白r74800相当于i7几代后，我们再把两者放到市场环境上来看看，能够让大家更明白两款对标处理器间的关系。...综合来看，对于“r74800相当于i7几代”，我们已经有了答案，和r74800最接近的是i7第十代处理器，而在一些细节上，英特尔i7十代更有优势，况且目前市面上搭载英特尔i7十代处理器的笔记本更多一些，

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numpy的基本用法——numpy的索引

本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 # 一维矩阵 a = np.arange(3, 15)...print a # 输出矩阵的第三个元素 print a[2] # Test 1 result [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 5 # Test 2 #...二维矩阵 a = np.arange(3, 15).reshape(3, 4) print a # 输出矩阵的第二行 print a[1] # 输出矩阵的第一个元素 print a[0][0] # 输出矩阵某个位置上的元素...print a[2][1] print a[2, 1] # 输出矩阵第三行的所有数字 # :代表整行或整列 print a[2, :] # 输出矩阵第二行的前三个数，左开右闭 print a[1, 0

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【numpy】numpy中的常用函数

1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?

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numpy的基本用法——numpy array的copy

本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 a = np.arange(4) print a #

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numpy的基本用法——numpy array分割

本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 A = np.arange(12).reshape(3

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【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

实例创建一个仅返回大于 62 的值的过滤器数组： import numpy as np arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65]) # 创建一个空列表 filter_arr...中非常常见的任务，NumPy 提供了解决该问题的好方法。...] print(filter_arr) print(newarr) NumPy 中的随机数什么是随机数？...实例生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...print(z) 总结我们的numpy学习结束。

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numpy 的排序

1 import numpy as np 2 3 # 1、快速排序 4 ''' 5 1、np.sort(),不改变原先值的顺序，但是在运行时占内存 6 2、ndarry.sort()，改变原先值的顺序...，不占用内存 7 ''' 8 # 不改变n1的顺序 9 n1 = np.array([2, 5, 8, 156, 4, 9, 3]) 10 n2 = np.sort(n1) 11 # print(...24 a：需要排列的值； 25 k：为正时，我们想要得到最小的k个数，为负时，我们想要得到的最大的k个数。...3 1 8 9 7 14 5 15 42 124 154 245 1215 11454] 38 ''' 39 # 在排序的同时可以通过切片的方法...，取出自己想要的排好序的数据，比如n5 为n1中最大的两个数，n6为n1中最小的4个数 40 n5 = np.partition(n1,-2)[-2:] 41 print(n5) 42 n6 = np.partition

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【numpy】新版本中numpy（numpy>1.17.0）中的random模块

numpy是Python中经常要使用的一个库，而其中的random模块经常用来生成一些数组，本文接下来将介绍numpy中random模块的一些使用方法。...首先查看numpy的版本： import numpy numpy....从Numpy版本1.17.0开始，可以使用许多不同的BitGenerators初始化Generator。它包含了许多不同的概率分布。...使用旧的numpy.random.RandomState from numpy import random random.standard_normal() 结果：1.3768264062478266...这与Python的随机性是一致的。 numpy中的所有BitGenerator都使用SeedSequence将种子转换为初始化状态。

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Numpy的总结

NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库。...对数组执行数学运算和逻辑运算时，NumPy 是非常有用的。在用 Python 对 n 维数组和矩阵进行运算时，NumPy 提供了大量有用特征。...这篇教程介绍了数据科学初学者需要了解的 NumPy 基础知识，包括如何创建 NumPy 数组、如何使用 NumPy 中的广播机制、如何获取值以及如何操作数组。...导入numpy import numpy as np 数组的新建(arange 和 array） a = np.array([1,2,3]) # 创建数组，传入的是列表参数 b = np.arange...(0, 10, 1) # 相当于python 的range linspace 和logspace 用法 a = np.linspace(0,10,10#个数) #0到9 b = np.logsoace

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numpy如何求矩阵的逆_numpy矩阵

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1....矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a)) #...对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆 A = np.matrix(a) print(A.I) 2....矩阵求伪逆 import numpy as np # 定义一个奇异阵 A A = np.zeros((4, 4)) A[0, -1] = 1 A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A...) print(A) # print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆 print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv

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NumPy Cookbook 带注释源码十一、NumPy 的底牌

) # [ 0 -1 -3 -1 -4 0 -1] # ufunc 的 at 方法可以对数组元素部分调用 np.sign.at(a, [2, 4]) print(a) # np.sign.at...np.random.random_integers(0, 7, 9) print(a) # [3 2 7 7 4 2 1 4 3] # partition 仅仅排序所选位置 # 也就是说 a 中下标为 4 的元素在排序后的位置...# 其它的不保证 print(np.partition(a, 4)) # [2 3 1 2 3 7 7 4 4] np.random.seed(46) a = np.random.randn(30...datetime64 类型 import numpy as np # 由年月日构造 print(np.datetime64('2015-05-21')) # numpy.datetime64('2015...print(local - with_offset) # numpy.timedelta64(-480,'m')

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Numpy的轴及numpy数组转置换轴

前言: 在现代数据科学和机器学习领域，NumPy成为了Python中最为强大和广泛使用的科学计算库之一。它提供了高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的各种数学函数。...通过深入理解轴的概念，您将能够更好地理解和利用NumPy提供的强大功能，从而更高效地处理各种数据任务。...让我们深入探讨NumPy数组的轴以及如何通过转置操作来灵活地操控数据，为您的科学计算和数据分析工作提供更为精细的控制。...Numpy的轴 import numpy as np 数组=np.array([[[1,2],[4,5],[7,8]],[[8,9],[11,12],[14,15]],[[10,11],[13,14],...不断探索NumPy的强大功能，您将发现它是实现数据科学愿景的不可或缺的工具之一。

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numpy中的broadcasting

broadcast是numpy中array的一个重要操作。首先，broadcast只适用于加减。...然后，broadcast执行的时候，如果两个array的shape不一样，会先给“短”的那一个，增加高维度“扩展”（broadcasting），比如，一个2维的array，可以是一个3维size为1的3...broadcast 之后的运算是怎样呢？...举例说明:a = [ [0,1,2,3], [4,5,6,7] ]b = [1,2,3,4]a + b = [ [1,3,5,7], [5,7,9,11] ] 或可自己运行下面代码观察：import numpy...：import numpy as np a = np.arange(3)b = np.arange(5)a = a[:, np.newaxis]print(a)print(b)print(a+b)Output

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揭秘 NumPy 的形

使用 NumPy, TensorFlow, Pytorch ，我们经常会使用数组的 reshape 操作，变化数组为各种 shape....reshape 是如何做到的？使用了什么魔法数据结构和算法吗？ NumPy 作为数据分析和深度学习领域的必备基础库，数值计算效率666得飞起。...今天我们就以 NumPy 数组的 reshape 方法为例，一探究竟数据的这种 reshape 变化及背后的实现原理。...如同往常一样，导入 NumPy 包： import numpy as np 创建一个一维数组 a，从 0 开始，间隔为 2 ，含有 12 个元素的数组： a = np.arange(0,24,2)...从背后实现看， NumPy 会辅助一个轴，轴的取值为 0 到 11 。从概念上看，它的示意图如下所示： ? 所以，借助这个轴 i ，a[6] 就会被索引到元素 12，如下所示： ?

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python的numpy库

NumPy库极大地简化了向量和矩阵的操作和处理，在Python 生态系统中广泛用于数据分析、机器学习和科学计算。...这里用图例介绍NumPy的一些主要用法，以及它如何表示不同类型的数据（表格、图像、文本等），然后才能将它们提供给机器学习模型。...在机器学习应用程序中经常出现这种情况，其中某个模型期望输入的形状与数据集不同。NumPy 的reshape()方法在，只需将所需的矩阵新维度传递给它即可。NumPy 可以根据矩阵推断出正确的维度。...另外很多库比如panda的dataframe也使用 NumPy构建。4.2 多媒体的数字化4.2.1 音频和时间序列声音通过采样变成一维数组的音频文件。...想要提取音频的第一秒，只需将文件加载到我们将调用的 NumPy 数组中audio，然后获取audio[:44100]。下面是音频文件的一个片段：4.2.2 图片图像是大小（高 x 宽）像素的矩阵。

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numpy的相关使用

Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是我们课程所介绍的其他高级工具的构建基础。...一.创建数组 numpy是一个N维数组,类型是numpy.ndarray,ndarray中所有的元素类型必须一样,每个素组中都有一个shape(各维度大小的元组)和一个dtype(数组数据类型的对象)...1.array函数创建0维数组,1维数组,2维数组,3维数组 # 导入numpy包 import numpy as np # 创建O维数组 ndarray0 = np.array(1) # 创建1维数组...花式索引 import numpy as np ndarray1 = np.empty((8, 4)) for i in range(8): ndarray1[i] = np.arange(i,...官网 http://www.numpy.org/ NumPy 源代码：https://github.com/numpy/numpy SciPy 官网：https://www.scipy.org/ SciPy

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再谈强大的Numpy

Cs231n之features及numpy 0.说在前面1.numpy3.features4.作者的话 0.说在前面今天发现cs231n还差一个features.py未更新，特更，并且更新中间穿插的numpy...1.numpy 取指定位置的精度 In np.around([-0.6,1.2798,2.357,9.67,13], decimals=0) Out 看到没，负数进位取绝对值大的！...计算沿指定轴第N维的离散差值 In x = np.arange(1 , 16).reshape((3 , 5)) Out array([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6...看到没，负数取整，跟上述的around一样，是向左！取上限 np.ceil([1.2,1.5,1.8,2.1,2.0,-0.5,-0.6,-0.3]) 取上限！找这个小数的最大整数即可！...查找利用np.where实现小于0的值用0填充吗，大于0的数不变！

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