伍肆柒的博客

import matha = 1.57print(math.ceil(a)) # 向上取整，结果为 2print(math.floor(a)) # 向下取整，结果为 1

横向和纵向重复import numpy as npa = np.array([0, 1, 2])np.tile(a, (1, 2))Out[1]:array([[0, 1, 2, 0, 1, 2]])In [2]:np.tile(a, (2, 1))Out[2]:array([[0, 1, 2], [0, 1, 2]])

简单地说，zip相当于压缩，zip(*)相当于解压例子:使用过程中的注意事项：1. 当x和y的长度不匹配时，压缩的结果如下x=[1,2]y=[1,2,3]a=zip(x,y)list(a)------------[(1, 1), (2, 2)] 当压缩的两个对象长度不等时，取小的长度2. 当x和y的长度不匹配时，解压的结果如下for zip ： 当两个迭代a和b中较短的一个用完时，这将停止。for x, y in zip(a, b):# ...

和numpy的区别pandas数据导入导入全部数据读取前5行和numpy的区别NumPy arrays have one dtype for the entire array, while pandas DataFrames have one dtype per column.Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。pandas数据导入导入全部数据pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据pd...

pip install 包名==版本号例如：pip install numpy==1.8

需要将指定GPU代码放在程序段最开始的部位。os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1'# （如果你想同时调用两块GPU的话）os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1,2'

try: import sympy # XXX 要验证是否安装的库名except ImportError: print('模块不存在')

if data_file.endswith('npy'): self.data = np.load(data_file)elif data_file.endswith('mat'): self.data = scipy.io.loadmat(data_file) self.data = self.data['feat']elif data_file.endswith('npz'): self.data = np.load(data_file) self.data.