import numpy as np t1 = np.arange(12) #生成数组 print(t1) # [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] print(t1.shape) # 查看数组的形状 # (12,) # 表示12个数 t2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(t2) # [[1 2 3] # [4 5 6]] print(t2.shape)# 查看数组的形状 #...
numpy.array( [ ], 类型) ———→第二个参数将用于指定存储数据的类型 输入: import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(a) 输出: [1 2 3 4 5] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 还可以直接用迭代对象创建(有点优秀啊) 输入: import numpy as np a = np.arange(1, 10,...
import moudle_name as alias。有些module_name比较长,之后写它时较为麻烦,或者module_name会出现名字冲突,可以用as来给它改名,如import numpy as np。 from module_name import function_name, variable_name, class_name。上面导入的都是整个模块,有时候我们只想使用模块中的某些函数、某些变量、某些类,用这种写...
import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans # 假设我们已经有了压缩和重定向后的数据 X_redirectedX_redirected = np.random.rand(100, 10) 100个样本,每个样本10个特征(仅为示例) # 紧凑化步骤:使用迭代优化算法(如K-means聚类) 初始化紧凑化参数,这里以K-means聚类为例,初始化聚类中心点 n_...
import numpy as np from scipy.stats import pearsonr x = np.random.uniform(-1, 1, 100000) print (pearsonr(x, x*2)[0] ) print (pearsonr(x, x**2)[0] ) A、1.0, -1.0 B、1.0, 1.0 C、1.0, -0.0020496310421256546 D、 -0.0020496310421256546, -0.0020496310421256546 ...
题目 对于下面的一段python程序,sim中保存的是向量之间的:import numpy as npx=np.random.random(5)y=np.random.random(5)from scipy.spatial.distance import pdistX=np.vstack([x,y])sim=1-pdist(X,'cosine') A.欧氏距离B.余弦相似度C.余弦距离D.马修相关系数 相关知识点: 试题来源: 解析 B ...
为了在python程序中进行英文自然语言的处理,如词语切分(Tokenization)词干提取(Stemming)等工作,需要使用的导入模块语句通常为: A、import matplotlib.pyplot as plt B、import nltk C、import numpy as np D、from sklearn import svm, datasets 点击查看答案进入小程序搜题 你可能喜欢 1 每一个有序广播只能有一...
百度试题 结果1 题目Python中,执行()语句之后,可以显示特征重要性。 A. import numpy as np B. from matplotlib import pyplot as plt C. from xgboost import plot_importance D. import pandas as pd 相关知识点: 试题来源: 解析 C
Python中import, from...import,import...as的区别 原文链接:https://blog.csdn.net/colourful_sky/article/details/76114508 在python中import或者from…import是用来导入相应的模块。 1、举个例子: importdatetimeprint(datetime.datetime.now()) 以上代码实现输出系统当前时间,是引入整个datetime包,然后再调用datetime...