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How to split a numpy array in fixed size chunks with and without overlap? 繁体
2017年03月16 - Lets say I have an array: 假设我有一个数组: >>> arr = np.array(range(9)).reshape(3, 3) >>> arr array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [

关于利用np.contour画出logistic模型决策边界(plot_decision_regions)的一点感想 繁体
2018年05月09 - 本篇文章纯粹为了记录遇到问题以及解决问题。苦于没人指引,加上网上资料少不知从何搜起,断断续续三天才弄明白,走了一些弯路。希望可以给看到这篇文章的小伙伴一点点帮助,少踩坑。 写在前面,最近碰到个问题,需要画出正则化logistic回归的决策边界。但因为拟合出来的函数是一个高维的

Numpy基础 --数组和矢量计算 利用Python进行数据分析读书笔记 繁体
2017年04月29 - Numpy 数组和矢量计算 代码下载 import numpy as np #ndarray对象 数组 NumPy数组 创建ndarray data1=[6,7.5,8,0,1] arr1=np.array(data1) arr1 array([ 6. , 7.5, 8. ,

numpy函数库中一些常用函数的记录 繁体
2015年07月27 - ##numpy函数库中一些常用函数的记录 最近才开始接触python,python中为我们提供了大量的库,不太熟悉,因此在《机器学习实战》的学习中,对遇到的一些函数的用法进行记录。(1)mat( )numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用

vectorized implementation of list sliding in numpy 繁体
2018年02月24 - from given numpy array [1,2,3,4] and window wz=2 (two elements before and two elements after every element) I have to get pairs (central el, el from w

Incompatability when upgrading Scipy cannot use SciPy function on SymPy matrix 繁体
2016年04月27 - I have recently upgraded my SciPy stack. Ipython Notebooks that previously worked now fail in the new Jupyter Notebook. 我最近升级了我的SciPy堆栈。以前工作的Ipython笔记

量化分析师的Python日记【第3天:一大波金融Library来袭之numpy篇】 繁体
2016年08月06 - 接下来要给大家介绍的系列中包含了Python在量化金融中运用最广泛的几个Library: numpy scipy pandas matplotlib 会给初学者一一介绍

Return the subset of NumPy array according to the first element of each row 繁体
2016年12月20 - I am trying to get the subset x of the given NumPy array alist such that the first element of each row must be in the list r. 我试图得到给定的NumPy数组的子集x这样每一行

Fast conversion of C/C++ vector to Numpy array 繁体
2011年03月24 - I'm using SWIG to glue together some C++ code to Python (2.6), and part of that glue includes a piece of code that converts large fields of data (mill

creating a boolean array which compares numpy elements to None 繁体
2014年09月25 - I have a numpy array with dtype=object, and I want to create a boolean array identifying which elements are None. But it looks like None behaves diffe


 
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