强化学习中的python和numpy编程基础

本博客介绍 numpy 模块的使用方法，并对机器学习中应用到的较多的一些方法进行重点讲解。 机器学习入门系列博客 文章目录一、创建numpy的数组（矩阵）1 np.array()2 np.asarray()3 生成某一个值的特定矩阵4 创建等步长数组5 使用随机的方法创建数组二、numpy array 的基本属性和操作1 基本属性2 数据访问方法3 数组形状改变三、numpy数组合并和分割1 合并操作2 分割操作四、numpy 相关运算1 Universial Function2 矩阵运算3 向量和矩阵的运算五、numpy 聚合运算六、索引相关运算（arg… 函数的使用）七、Fancy Ind

Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码Python-Numpy基础练习代码Python-Numpy基础练习代码Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码Python-Numpy基础练习代码Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy基础练习代码 Python-Numpy

numpy-1.19.0+mkl-cp39-cp39-win_amd64 解决了原始网站下载慢的问题

主要介绍了Python+matplotlib+numpy绘制精美的条形统计图，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下

包括 使用稀疏矩阵的基于消息传递（信念传播）的最小和 （MSA） 和总和积 （SPA） 算法 (scipy.sparse) 基于使用线性规划解码二进制线性码的最大似流 （ML） 和线性规划 （LP） 解码器（仅适用于短长度代码，如 Hamming（7，4）） 基于分解法的ADMM解码器，用于大规模LP解码 用于二进制擦除 （BEC）、二进制对称 （BSC） 和二进制 AWGN （biawgn） 通道。 依赖 在以下 Python/包版本上进行了测试： Python version 3.5.2 numpy version 1.12.0 scipy version 0.18.1 探索预先计算的结果 在代码、输出和绘图中查看所有预计算结果。这些包括不同的代码，模拟结果和绘图。 从头开始 首次克隆存储库时，通过执行来初始化子模块（这是另一个 git 存储库），如此堆栈溢出问题中所述。src/utilitiesgit submodule update --init --recursive 生成数据 默认情况下写入的模拟输出。~/scratch/decoders 使用以下或等效

官网下载特别慢，下载了几个多小时才下载完。适用于python 3.5.4，欢迎各位下载使用。

吴恩达网易云公开课《深度学习》week4--deep_nn_model二分类

生成椭圆的matlab代码椭圆拟合python 使用python / numpy查找适合任意数据的椭圆体，对其进行绘制或写入文件。 （应该同时适用于python 2.7和python 3） 用于3轴磁力计校准。 如果您想使椭圆适合任意数据，请查看问题＃11-我试图解释如何做到这一点。 还要浏览其他未解决的问题。 Project是从matlab / octave到python / numpy的端口，并在matplotlib上添加了一些数据正则化和奇特的绘图功能。 它使用最小二乘法。 一些用于绘图的代码取自 输入文件示例是mag_out.txt，由包含3个数字的行组成，这些数字代表点坐标。 使用plot_ellipsoid.py查看输入数据，拟合的椭球以及将数据传输到球体表面上。 使用get_calibration_ellipsoid.py生成magcal_ellipsoid.txt，其中第一行具有拟合的椭球中心坐标，其他三行是椭球轴。 要求是： 麻木 matplotlib进行绘图 更新：有关Matlab的关闭版本，请点击此处 更新2：版本3中的Matplotlib不支持等轴，因此，精图可

步态数据上的预测建模：使用LSTM将预测模型应用于时序步态数据的实验的最终结果和Python代码。 “重采样和时代测试”显示了一次优化模型参数两次的第一次迭代的结果。 “批次大小和神经元测试”显示第二次测试的结果，优化了其余两个参数