DTEzhihao的博客

理解numpy ndarry中的axis理解shape()中对应的axis各个axis上的元素是什么对axis的操作，np.delete(ndarray, index, axis)一个方便记忆axis的方法，shape(2,3,4)中的各个数字对应数组**从外到里面**的方括号数。看例子：理解shape()中对应的axisarr = np.arange(0,24).reshape(2,3,4)arr打印：array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6,

目的：绘制真实值-预测值的散点图，横坐标为“样本编号”， 纵坐标为“y值”预期图像：Bug描述：def scatter_true_pred(y_true, y_predict): num_test = y_true.shape[0] plt.figure(figsize=(30, 10), dpi= 200, facecolor='w', edgecolor='k') plt.xticks(fontsize=12);plt.yticks(fontsize=12)

lhsmdu是拉丁超立方抽样的一个包，从github中下载的。利用这个抽样获得的是已经归一化的值，也就是0~1之间的多维数组。 现在把这些数组还原到原取值范围内的真值。代码如下：import lhsmduimport numpy import matplotlib.pyplot as pltimport random# inverse_transform funcdef transition_sample(sample, max_min):# scalar is: the fis

读取的txt文件：readlines：返回一个list，list元素是文件里的"一行和一个分隔符\n"，所有行都在这个数组里。print("------------readlines()---------------")fo = open('test.txt', 'r')content = fo.readlines()print("type of content: ", typ...

1.用Anaconda安装了Anaconda Prompt2.我的文件在本地的路径是 D:\download\machinelearninginaction\Ch10打开Anaconda Prompt ，我默认的路径是在C盘下切换盘 ----- 进入目标路径 ---- 启动jupyter notebook ， 对应三行命令如下：D:cd D:\download...