物联201王彦皓2008070127 9月12日作业

最新推荐文章于 2025-08-05 17:20:40 发布
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文章标签： numpy python 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_57830383/article/details/126822054
这篇博客介绍了如何使用numpy库在Python中进行矩阵转置和平行数组重塑。通过示例展示了`np.matrix()`创建矩阵，`.T`属性获取矩阵转置，以及`reshape()`函数改变数组形状的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

//根据老师要求完成numpy初级学习
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import numpy as np

data1 = np.matrix(‘1,2;3,4;5,6’)
a1 = data1.T
print(a1)
data2 = np.matrix(‘1;2;3;4;5;6’)
a2 = data2.reshape(3, 2)
a3 = data2.reshape(2, 3)
print(a2)
print(a3)
a4 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(a4)

qq_57830383
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物联201王彦皓2008070127 matplotlib作图作业
qq_57830383的博客
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物联201王彦皓2008070127 第二次作业
qq_57830383的博客
09-04 169
物联201王彦皓第二次作业2008070127
物联201王彦皓2008070127感知器
qq_57830383的博客
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import numpy as np th0 = 0 th1 = 0 th2 = 1 alpha = 0.01 J = 0 data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) def mysum(x1, x2): return th0 + th1 * x1 + th2 * x2 def ac(z): if z
物联201王彦皓2008070127梯度下降
qq_57830383的博客
09-29 166
物联201王彦皓2008070127梯度下降法
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9.19 物联201王彦皓2008070127梯度下降法
物联201王彦皓学号27 第一次作业
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1. import inline as inline import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import paddle from paddle.nn import Conv2D from paddle.nn.initializer import Assign w = np.array([1, 0, -1], dtype='float32') w = w.reshape([1, 1, 1, 3]) conv
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qq_57830383的博客
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一、问题概述 马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。 如果用精确的数学定义来描述，则假设我们的序列状态是...Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,......Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,...，那么我们的在时刻Xt+1Xt+1的状态的条件概率仅仅依赖于时刻XtXt，即： P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt)P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt) 　 既然某
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展平数组并返回拷贝（修改不影响原数组）。展平数组并返回视图（修改会影响原数组）。将数组广播到指定形状（返回只读视图）。数组元素迭代器，用于遍历所有元素。不改变数据，仅修改数组形状。对换数组维度（矩阵转置）。删除数组中的一维条目。滚动指定轴到新位置。
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