Kola_Abner

在linux下使用matplotlib绘图时出现下列错误。（ubuntu14.04正常，16.04出现这种错误提示）：Traceback (most recent call last):  File "full_code.py", line 16, in     import matplotlib.pyplot as plt  File "/usr/local/lib/python

Python基本数据类型之set 一、定义set是一个无序且不重复的元素集合。集合对象是一组无序排列的可哈希的值，集合成员可以做字典中的键。集合支持用in和not in操作符检查成员，由len()内建函数得到集合的基数(大小)， 用 for 循环迭代集合的成员。但是因为集合本身是无序的，不可以为集合创建索引或执行切片(

1 平方列表如果你想创建一个包含1到10的平方的列表，你可以这样做： Python squares = []for x in range(10): squares.append(x**2)

>>> from numpy import *>>> X = random.rand(4,4)>>> Xarray([[ 0.43648809, 0.33810336, 0.46120741, 0.53647705], [ 0.6091611 , 0.57522842, 0.52871445, 0.33327785], [ 0.70086578, 0.

>>> a = array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]])>>> b = a.transpose(１，０，２)array([[[ 0, 1, 2, 3], [

在jupyter notebook上使用IPython写了大段代码， 却不小心误删， 同时由于jupyter notebook只有一个存档位， 代码没有存档，或存档过久， 因此无法恢复原内容怎么办？ 可以利用IPython强大的交互能力恢复出来！！不要关jupyter notebook, 而是继续执行下面的代码for line in locals()['In']: print(lin

import osimport fnmatchimport natsortpath=input('请输入文件路径(结尾加上/)：') #获取该目录下所有文件，存入列表中f=fnmatch.filter(os.listdir(path), '*.txt')n = 0for i in f: oldname = path + f[n] newname = path +

tensorflow+入门笔记︱基本张量tensor理解与tensorflow运行结构 原创 2017年01月22日 11:57:34 <ul class="article_t

Python图表绘制：matplotlib绘图库入门 matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/

主要是matplotlib版本引起的问题，可以降低其版本。可运行如下代码： sudo pip install matplotlib==2.2.0

raw_input() 与 input() __ Python这两个均是 python 的内建函数，通过读取控制台的输入与用户实现交互。但他们的功能不尽相同。举两个小例子。 1 >>> raw_input_A = raw_input("raw_input: ") 2 raw_input: abc 3  >>> input_A = input("Input: ") 4 Input: abc 5 6

1.eval()函数默认情况下将传入的字符串返回为元组。 例子：>>> p = eval('[1,2,3],[2,4],9')>>> p ([1, 2, 3], [2, 4], 9)2.raw_input()函数将所有输入作为字符串看待，返回字符串类型。>>> raw_input_B = raw_input("raw_input: ") raw_input: 123>>> ty

python读取.txt文件数据和将数据写入文件.txt一.读取.txt文件中的数据到张量中说明：将data_x.txt和data_y.txt中的数据分别读取到x_data张量中#!/usr/bin/python# coding=utf-8import numpy as np# input datafile= open('data_x.txt')x_data= np.loadtxt(file,

一．spyder介绍Anaconda中自带的集成开发环境用于科学计算还是蛮好的．它和其他的Python开发环境相比，它最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能，可以很方便地观察和修改数组的值．二．spyder导入tensorflow包在终端输入spyder,启动spyder.Tools -> Python interpreter -> Use the following Pyhton

一．准备工作你需要安装matplotlib , numpy，scipy函数库.二．安装scikit-learn机器学习库下载地址：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn下载压缩包之后，解该压缩包压缩。进入scikit-learn-master文件夹，执行： sudo python setup.py install当运行上面的代码时会报错：

声明：安装系统为Ubuntu kylin 16.04 LST一．什么是Anaconda?Anaconda是python的一个科学计算发行包，也是一个python的科学计算环境，它自带了很多科学计算相关的包，如jupyter notebook/numpy/matplotlib/scipy等一系列包（如果在原始的python上要使用这些包，好多包需要自己安装），所以Anaconda用起来很方便．它自带的

transpose是numpy重塑数组的方法。首先，数组有一个特殊的T属性：arr = np.arange(15).reshape((3, 5))arr''array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]])''arr.T''array([[ 0, 5, 10],

一.IPython简介IPython 是一个交互式的shell，比默认终端好用，支持自动缩进，Tab补全（ipython6.0以上版本），并且内置了很多有用的功能和函数。可以在任何操作系统上使用。二.安装方法1.pip 在线安装pip3 install ipythonpip3 install "ipython[notebook]"2.下载安装可以到GitHub 下载安装包，切换到目录下然后运行下面

转载： http://blog.youkuaiyun.com/you_are_my_dream/article/details/70166260 最近在使用jupyter notebook,感觉非常舒爽。特别是在本地的浏览器上就可以利用jupyter实现在服务器上编程，更是爽歪歪了。关于如何实现本地浏览器上进行服务器上编程参照了这篇文章：Ubuntu环境下Anaconda

Python eval 函数妙用 <div class="postBody"> <div id="cnblogs_post_body"><p>作者博文地址：https://www.cnblogs.com/liu-shuai/</p>eval　　功能：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。　　语法： eval(source[,

常见错误（1）NameError：命名错误（2）SyntaxError：语法错误（3）IOError：IO错误（4）ZeroDivisionError：除0错误（5）ValueError：值错误（6）KeyboardInterrupt：用户干扰退出try & execpt# try -> else -> finallytry: try_suiteexcept IOError