import numpy as np 1. 在矩阵中重要的三个属性 A = np.random.randint(0,9,(3,3)) print('A.dtype =', A.dtype) print('A.ndim =', A.shape) print('A.ndim =', A.ndim) A1 = A.reshape((1,9)) print(A1) # 有几个方括号,就有几个维度 A1 = A1.
# 首先引入包 import matplotlib.pyplot import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math as mt # 原始序列 X0 = [89677, 99215, 109655, 120333, 135823, 159878, 182321, 209407, 246619, 300670] # 计算轴向元素累加和 X1 = [89677] add = X0[0] + X0[1] X1.append(add) i ...
sys.path.append('../../code') # 设置路径 import numpy as np import pandas as pd # from GM11 import GM11 # 引入自编的灰色预测函数 def GM11(x0): #自定义灰色预测函数 x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列 z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 #紧邻均值(MEAN)生成序列 z1 = z1....
data1 = np.array([data[:,0].min()/data[:,0],data[:,1]/data[:,1].max(),data[:,2].min()/data[:,2]]).T B = normalize(data1) # 确定比较序列和参考数列 b0 = np.max(B, axis=0) b = B # 计算灰色关联系数 def grey_relation_coefficient(b, b0, rho): n,m = b.shape ...
(3) 波形预测,或称为拓扑预测,它是通过灰色模型预测事物未来变动的轨迹。 (4) 系统预测,对系统行为特征指标建立一族相互关联的灰色预测理论模型,在预测系统整体变化的同时,预测系统各个环节的变化。 上述灰色预测方法的共同特点是: ...
实现灰色关联分析 importpandasaspdfromnumpyimport*defGRA_ONE(DataFrame,m=0): gray= DataFrame#读取为df格式gray=(gray - gray.min()) / (gray.max() - gray.min())#标准化std=gray.iloc[:,m]#为标准要素ce=gray.iloc[:,0:]#为比较要素n=ce.shape[0] ...
在Python中,当你尝试使用 import numpy as np 并遇到错误时,可以按照以下步骤进行排查和解决问题: 确认Python环境已正确安装并配置: 确保你的系统中已安装了Python。你可以在命令行中输入 python --version 或python3 --version 来检查Python是否已安装以及安装的版本。 检查numpy库是否已经安装: 你可以通过尝试在...
今天网上复制了一个代码,其中有个 import numpy as np,运行时提示需要安装 numpy 库,然后我按照网上的方法,按顺序点击 File –> Settings –> Project: pythonProject –> Python Interpreter ,然后找到 + 那里准备添加库...
importnumpyasnpfrom skimage.colorimportrgb2lab,rgb2gray,lab2rgbfrom skimage.ioimportimread,imshowimport matplotlib.pyplotasplt 使用scikit-image,它是scikit-learn的家族库,专注于处理图像。还有许多其他的方法,一些库包括matplotlib,numpy,OpenCV等。 在第二步中,定义了一个辅助函数,用于打印有关图像信息的摘要-图...