state_idx = np.ravel_multi_index(state, maze.shape) q_values = q_table[state_idx][[actions.index(action) for action in possible_actions]] return possible_actions[np.argmax(q_values)] # 更新Q-table def update_q_table(state, action, reward, new_state): state_idx = np.ravel_multi_i...
winner_coordinates = np.array([som.winner(x) for x in dt]).T cluster_index = np.ravel_multi_index(winner_coordinates, som_shape) cluster_index 3.5可视化一下聚类结果 import matplotlib.pyplotas plt from matplotlib import rcParams from matplotlib.pyplot import MultipleLocator config = { "font.fam...
swaplevel:交换Multi Index的级别。 reset_index:将Multi Index转换为普通索引。 stack和unstack:将Multi Index的行和列转置。 下面是一个示例,展示了如何使用这些方法进行Multi Index的操作和转换。 # 重新索引Multi Indexnew_index=pd.MultiIndex.from_tuples([('a',1),('a',2),('c',1),('c',2)])new...
T = np.c_[t1.ravel(), t2.ravel()] Xr = np.array([[-1, 1], [-0.3, -1], [1, 0.1]]) yr = 2 * Xr[:, :1] + 0.5 * Xr[:, 1:] J = (1/len(Xr) * np.sum((T.dot(Xr.T) - yr.T)**2, axis=1)).reshape(t1.shape) N1 = np.linalg.norm(T, ord=1, axis=...
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) B = [[4, 5, 6], [7, 8, 9]] np.copyto(A, B) 数组形状修改 a = np.arange(6) a.reshape((3, 2)) # 修改形状 a.reshape(3, -1) # -1会被推断为2 x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.ravel(x) # 转为一...
'ravel', 'ravel_multi_index', 'real', 'real_if_close', 'rec', 'recarray', 'recfromcsv', 'recfromtxt', 'reciprocal', 'record', 'remainder', 'repeat', 'require', 'reshape', 'resize', 'result_type', 'right_shift', 'rint', 'roll', 'rollaxis', 'roots', 'rot90', 'round'...
ValueError Traceback (most recent call last) in ---> 1 np.array([“a”,1,“3”],dtype=“float”) ValueError: could not convert string to float: ‘a’ In [22]: a=np.array([1,2,3]) b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [24]: #...
本文主要介绍如何在Python中使用The Graph来查询以太坊数据。The Graph项目是一个用于查询去中心化网络的索引系统。你可以使用The Graph来查询Ethereum、IPFS等系统。 在我们开始之前,让我们先来看看一些定义。 GraphQL是一种查询语言 The Graph是一个使用GraphQL查询语言的区块链项目。该项目允许任何人建立和发布一个...
y_train = np.asarray(train_labels).astype("float32") y_test = np.asarray(test_labels).astype("float32") 现在数据已准备好输入神经网络。 4.1.3 构建您的模型 输入数据是向量,标签是标量(1 和 0):这是您可能会遇到的最简单的问题设置之一。在这样的问题上表现良好的模型类型是具有relu激活的一堆...
Argument 'flags=re.MULTILINE' makes '^' and '$' match the start/end of each line. Argument 'flags=re.DOTALL' makes '.' also accept the '\n'. 're.compile(<regex>)' returns a Pattern object with methods sub(), findall(), … Match Object <str> = <Match>.group() # Returns th...