函数解释np.argsort是NumPy库中的一个函数，用于对数组进行排序并返回排序后的索引。它不会直接对数组进行排序，而是返回一个数组，这个数组中的元素是原数组中元素按升序排序后的索引。numpy.argsort(a,axis=-1,kind=None,order=None)参数如下：a：要排序的数组axis：要排序的轴，默

一、创建ndarray        1.使用np.array()由pythonlist创建        2.使用np的常规函数创建                1)np.ones(shape,dtype=None,order='C')                2)np.zeros(shape,dtype=float,order='C')

思路1.对原始数据一阶求导，得到一阶导数数组。2.对一阶导数数组求标准差。导数的标准差提供了导数值的波动性，标准差越小，曲线越平滑。平滑曲线importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportfont_managerfname="/usr/local/python3.6/lib/pyt

 原始数据importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportfont_managerfname="/usr/local/python3.6/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/simhei.ttf"zhfont=font_manager.FontProperties(fname=fname)plt.figure(figsize=(

构造时序数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#设置参数period=128num_cycles=5total_length=period*num_cycles#生成周期性信号（正弦波形）np.random.seed(42)time=np.arange(0,total_length,1)signal=10*np.sin(2*np.pi*time

一：批量归一化（BatchNormalization）代码解释：函数定义：batch_norm函数接受输入数据X、缩放参数gamma、平移参数beta和一个小常数epsilon，用于防止除零错误。X的形状为(N,D)，其中N是批量大小，D是特征维度。gamma和beta的形状为(1,D)。计算批量均值和方差：me

一、空值isnaPands中NaN(Not-A-Number)视为空值，利用函数isna和notna进行判断。注意：不要利用是否等于None判断是否为空！importpandasaspdpd.NA==None#Falsepd.isna(pd.NA)#Truepd.isna(None)#Truepd.notna(pd.NA)#Falsepd.notna(None)#False二、

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死区损失函数点击查看代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Definetheparametersa=2b=5epsilon=0.1#DefinethelossfunctionL(x)anditsderivativedefL(x,a,b,epsilon):ifx<a:return(x-a)**2/(2*epsi

Python大数据复习题第一章创建一个Python脚本，命名为test1.py，实现以下功能。定义一个元组t1=（1,2，‘py’,‘matlab’）和一个空列表list1。以while循环的方式，用append（）函数依次向list1中添加t1中的元素。定义一个空字典，命名为dict1。定义一个嵌套列表Li=[‘k’,[3,4,5],(1,2,6),18

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NumPy数组的分割方法说明split()分割数组hsplit()沿横轴分割数组vsplit()沿纵轴分割数组1.split()np.split(arr,整数或数组,axis=n)(1)整数importnumpyasnparr=np.arange(10)res=np.split(arr,5)print("arr:")print(arr)print("res:")p

数独：9x9编了一段代码，就是末尾那里，重复“刷”几次，就排好了。#-*-coding:utf-8-*-#coding=utf-8__author__='bjhhh''''数独'''importnumpyasnpa=np.array([[0,0,1,0,0,0,6,7,9],[2,0,0,0,7,9,1,0,8],[0,0

NumPy数组的合并方法说明concatenate()沿现有维度合并hstack()沿现有维度水平合并vstack()沿现有维度垂直合并stack()沿新维度合并1.concatenate()np.concatenate((arr1,arr2),axis=n)importnumpyasnparr1=np.array([[1,2],[3,4]])arr2