matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print("Matrix A:") print(matrix_a) # 创建另一个2x2矩阵 matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) print("\nMatrix B:") /print(matrix_b) 输出结果: lua 复制代码 Matrix A: [[1 2] [3 4]] Matrix B: [[5 6] [7 8]] 矩阵...
adata.obs['time']=anno['time']# numerical annotationoftype float # 甚至可以直接赋值 dataframe adata.obs=anno 6备份到本地 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 计算对象大小的函数 defprint_size_in_MB(x):print('{:.3} MB'.format(x.__sizeof__()/1e6))# 查看 adata 对象...
print(affine_trans.scale, affine_trans.translation, affine_trans.rotation) # (0.8, 0.9) [ 120\. -20.] 0.09999999999999999 print(model.scale, model.translation, model.rotation) # (0.8982412101241938, 0.8072777593937368) [ -20.45123966 114.92297156] -0.10225420334222493 print(model_robust.scale, model_r...
coo_A =coo_matrix(A) #转为稀疏矩阵 start =time.time() X2 = spsolve(coo_A,b) #求解 end=time.time() print(end-start) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 计算时间为0.004S,运算时间大幅减少。 2.两者内存对比 print("原矩阵A的内存大小:"+str(sys.getsizeof(A)/1024**2)+" MB") print...
class Matrix { public: Matrix(size_t rows, size_t cols) : m_rows(rows), m_cols(cols) { m_data = new float[rows*cols]; } float *data() { return m_data; } size_t rows() const { return m_rows; } size_t cols() const { return m_cols; } private: size_t m_rows, m_co...
screen_w, screen_h = image.size # print(f'屏幕分辨率:{screen_w} * {screen_h} dpi') # 抓取当前屏幕的快照,返回一个模式为“RGB”的图像。参数边界框用于限制只拷贝当前屏幕的一部分区域。 cap_im = image.crop((0, 0, screen_w, screen_h)) # 截取全屏 ...
Correlationmatrixofresiduals 深证综指上证指数 深证综指1.0000000.902981 上证指数0.9029811.000000 这些结果显示了深证综指和上证指数之间在不同滞后阶段的相互影响。例如,L10.深证综指对两个方程都有显著的正向影响,而L10.上证指数对两个方程都有显著的负向影响,这可能意味着在10期的滞后下,深证综指的变化会正向...
Create a 5x5 matrix with row values ranging from 0 to 4 (★★☆) 创建一个5*5的矩阵,每一行值为0~4 z = np.zeros((5,5))z += np.arange(5)print(z) Create random vector of size 10 and replace the maximum value by 0 (★★☆) ...
mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix)1,mat()函数和array()函数的区别Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价。
actual = numpy.random.binomial(1,0.9, size =1000) predicted = numpy.random.binomial(1,0.9, size =1000) In order to create the confusion matrix we need to import metrics from the sklearn module. fromsklearnimportmetrics Once metrics is imported we can use the confusion matrix function on ...