importnumpyasnpB=np.arange(3)print(B)#[0,1,2]print(np.exp(B))#e的次方print(np.sqrt(B))#对B开根号[012][1.2.718281837.3890561][0.1.1.41421356]a=np.floor(10*np.random.random((3,4)))print(np.random.random((3,

6.1（1）importnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltG=nx.Graph()nodes=['v1','v2','v3','v4','v5','v6']G.add_nodes_from(nodes)edges=[('v1','v2'),('

importnumpyasnpimportpandasaspdimportnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotasplta=pd.read_excel(r"ti6_7.xlsx")b=a.valuess=list(b[:,0])x=b[:,1]y=b[:,2]num=b[:,3].astype(float)ad=b[:,4:].astype(str)inl=np.w

``importnumpyasnpimportpandasaspdimportnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotasplta=pd.read_excel(r"ti6_7.xlsx")b=a.valuess=list(b[:,0])x=b[:,1]y=b[:,2]num=b[:,3].astype(float)ad=b[:,4:].astype(str)inl=np

以下是一个使用Python实现ARIMA（自回归移动平均模型）的简单示例代码。在运行代码之前，请确保已经安装了pandas、numpy和statsmodels库。importnumpyasnpimportpandasaspdfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMAimportmatplotlib.pyplotasplt#生成一些

importnumpyasnpdistances=np.array([[0,2,7,np.inf,np.inf,np.inf],[2,0,4,6,8,np.inf],[7,4,0,1,3,np.inf],[np.inf,6,1,0,1,6],[np.inf,8,3,1,0,3],[n

importnumpyasnpmatches=np.array([[0,1,0,1,1,1],#1队[0,0,0,1,1,1],#2队[1,1,0,1,0,0],#3队[0,0,0,0,1,1],#4队[0,0,1,0,0,1],#5队[0,0,1,0,0,0]#6队],dtype=int)

1.概念Matplotlib库：是一款用于数据可视化的Python软件包，支持跨平台运行，它能够根据NumPyndarray数组来绘制2D图像，它使用简单、代码清晰易懂2.安装pipinstallmatplotlib3.应用场景数据可视化主要有以下应用场景：企业领域：利用直观多样的图表展示数据，从而为企业

importnumpyasnpdistances=np.array([[0,2,7,np.inf,np.inf,np.inf],[2,0,4,6,8,np.inf],[7,4,0,1,3,np.inf],[np.inf,6,1,0,1,6],[np.inf,8,3,1,0,3],[np.inf,np.inf,np.inf,6,3,0]],dtype=float)students=np.array([50,40,

np.random.multivariate_normal是NumPy中生成多元正态分布随机样本的函数。它允许我们指定多个维度（变量）的均值和协方差矩阵，从而生成符合这些参数的随机样本。这个函数常用于模拟多维数据，特别是需要考虑变量间相关性的场景，比如机器学习中的数据生成。函数语法np.random.

今天学习Detections和Segmentation底下的DoubleDetectionFilter和一些列方法工具Utils一、DoubleDetectionFilter（官方文档下归的类）OverlapFilter类介绍：OverlapFilter类是一个枚举类，枚举过滤重叠的策略，主要处理一些检测框或检测膜重叠的问题属性：NONE：不根据重叠

前言提醒：文章内容为方便作者自己后日复习与查阅而进行的书写与发布，其中引用内容都会使用链接表明出处（如有侵权问题，请及时联系）。其中内容多为一次书写，缺少检查与订正，如有问题或其他拓展及意见建议，欢迎评论区讨论交流。相关链接：KPCA算法：从原理到Python代码实现全面解

NumPy数组规整1.转换数组形状importnumpyasnpa=np.arange(1,6+1)b=np.reshape(a,(2,3))print(a)print(b)flag=np.shares_memory(a,b)print(flag)#当其返回为Ture就是视图,共享存储区#为Flase就是副本结果：2.堆叠数组importnumpyasnpa=np.random.uniform(low

点击查看代码importnumpyasnpmatches=np.array([[0,1,0,1,1,1],#1队[0,0,0,1,1,1],#2队[1,1,0,1,0,0],#3队[0,0,0,0,1,1],#4队[0,0,1,0,0,1],#5队[0,0,1,0,0,0]#6队

点击查看代码importnumpyasnpdistances=np.array([[0,2,7,np.inf,np.inf,np.inf],[2,0,4,6,8,np.inf],[7,4,0,1,3,np.inf],[np.inf,6,1,0,1,6],[np.inf,8,3,1,0,3],

 

机器学习之AdaBoost（AdaptiveBoosting）AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习方法，主要用于提升弱分类器的性能，通过组合多个弱分类器（例如决策树）来构建一个强分类器。AdaBoost在1995年由YoavFreund和RobertSchapire提出，并且在机器学习领域得到了广泛的应用。基本介绍

绘图importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt##Matplotlib是一个用于绘制数据可视化的Python库。它提供了一种类似于Matlab的绘图接口，可以用于生成各种静态、动态、交互式的图形，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。###Matplotlib

图像去雾和去雨是计算机视觉领域的两个重要任务，旨在提高图像质量和可视化效果。本文将综述图像去雾和去雨的算法、理论以及相关项目代码示例。一、图像去雾算法基于暗通道先验的方法：这是广泛应用于图像去雾的经典算法之一。该方法基于一个观察：自然场景中的大多数像素在

✋导读

概念1.Matplotlib库：是一款用于数据可视化的Python软件包，支持跨平台运行，它能够根据NumPyndarray数组来绘制2D图像，它使用简单、代码清晰易懂2.Matplotlib图形组成：（1）Figure：指整个图形，您可以把它理解成一张画布，它包括了所有的元素，比如标题、轴线等（2）Axes：绘制2D图像的

简介顶点着色是一种将颜色信息直接应用于网格顶点的简便方法。这种方式常用于生成式3D模型的构建，例如InstantMesh。然而，大多数应用程序更偏好使用UV映射的纹理化网格。本教程将介绍一种快速的解决方案，将顶点着色的网格转换为UV映射和纹理化的网格。内容包括[简短版](#

前言简单情况：主要记录学习Python的简单情况，包括代码与结果，以及关键注释工具与来源：一下代码与结果都可在JupyterLab上实现，更多情况可看Github使用NumPy可视化数学函数1.可视化f=x1*e(-x12-x22)importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx1_array=np.linspa

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例题2.40代码importpandasaspdimportnumpyasnp创建一个DataFrame，其中包含10行4列的随机整数（1到5之间），并添加一个名为'A'的随机列np.random.seed(0)#设置随机种子以确保结果可复现d=pd.DataFrame(np.random.randint(1,6,(10,3)),columns=list("BCD"))