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【数据分析“三剑客”】—— NumPy本系列数据分析博客使用jupyter notebook作为开发环境，如果你还不是很熟悉jupyter notebook，我推荐你可以先花几十分钟实现学习一下我关于python开发环境搭建介绍的博客：python开发环境搭建——pycharm和jupyternotebook_jupyter跟pycharm代码-CSDN博客

Numpy array和Pytorch tensor的区别笔记来源： 1.Comparison between Pytorch Tensor and Numpy Array 2.numpy.array 4.Tensors for Neural Networks, Clearly Explained!!! 5.What is a Tensor in Machine Learning?

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【数学建模】—【Python库】—【Numpy】—【学习】目录编辑1. NumPy安装2. ndarray对象1. 创建ndarray1.从列表或元组创建：2.使用内置函数创建：

PIL、cv2、numpy，和pytorch(torch)之间的转换一、单通道图片（灰度图）的读取和转换1、OpenCV读取（BGR）：因为大多数显示或处理图像的函数都期望图像是BGR格式（即Blue-Green-Red），而不是灰度格式。

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numpy的array/asarray/asanyarray的格式转化错误问题解决当前numpy版本：1.26.3有时一些依赖numpy的旧项目，在运行时，会出现如下错误ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (2,) + inhomogeneous part

19、matlab信号预处理中的中值滤波(medfilt1()函数)和萨维茨基-戈雷滤波滤(sgolayfilt()函数)在MATLAB中，可以使用medfilt2函数来实现中值滤波。中值滤波是一种常见的滤波方法，用于去除图像中的椒盐噪声或者斑点噪声。该函数的语法为：

40python数据分析numpy基础之diag处理矩阵对角线元素python的numpy库的diag(v,k=0)函数，以一维数组的形式返回方阵的对角线元素，或将一维数组转换为方阵（非对角线元素为0）。

[Day 18] 區塊鏈與人工智能的聯動應用：理論、技術與實踐強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 和生成對抗網絡 (Generative Adversarial Networks, GANs) 是現代人工智能中的兩大關鍵技術。強化學習使得智能體可以通過與環境交互學習最佳行動策略，而生成對抗網絡則通過兩個相互競爭的神經網絡生成高質量的合成數據。本文將詳細介紹這兩種技術的基本概念、應用場景以及實現方法，並通過多段代碼示例展示其具體實現細節。

深入了解NumPy的原理与使用在Python的数据科学和科学计算领域，NumPy（Numerical Python）是一个不可或缺的库。它提供了高性能的多维数组对象，以及一系列用于操作这些数组的函数。NumPy的出现极大地简化了数值计算，使得Python成为了数据分析和科学计算领域的强大工具。本文将详细介绍NumPy的原理和使用。

[Day 17] 區塊鏈與人工智能的聯動應用：理論、技術與實踐區塊鏈技術作為一種去中心化的分佈式賬本技術，自其誕生以來便展示出極大的潛力，特別是在金融領域。區塊鏈技術可以通過提供透明性、安全性和效率來改變金融業的運作方式。在本文中，我們將深入探討區塊鏈在金融業中的具體應用，並通過一些代碼示例來展示其技術細節。

深度学习之绘图基础熟练绘制各种图像，为深度学习打基础给定一个函数，需要你画出原图像以及这个函数在某点切线图像

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不在枯燥用第三方库简化你的编程之路Python作为一种多用途的编程语言,得益于其丰富的第三方库和框架,极大地拓展了其功能和应用领域.这些工具不仅提升了开发效率,也使得Python在各个领域展现出色的表现.

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Python之三大基本库——Numpy(1)最近呢学了一些关于python的一些功能，为了更方便快捷高效的实现项目，我们要熟知python的三个基本库：numpy、pandas、matplotlib的功能。由于我也是入门新手，所以先做一些基本的总结，后续有进阶的话会再来更新。

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【数学建模】——【新手小白到国奖选手】——【学习路线】专栏：数学建模学习笔记目录编辑第一阶段：基础知识和工具1.Python基础1.学习内容1.基本语法2.函数和模块

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Python之【Numpy总结】NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的基础库。它提供了高性能的多维数组对象，以及对数组进行操作的函数。NumPy 常被用于数据分析、机器学习、数值计算等领域。

WEP前端：深入解析其含义、特性及在Web开发中的应用WEP前端：深入解析其含义、特性及在Web开发中的应用在快速发展的互联网时代，前端技术日新月异，各种新的概念和术语层出不穷。其中，WEP前端作为近年来备受关注的一个领域，引发了广泛的讨论和研究。那么，WEP前端到底是什么意思呢？本文将从四个方面、五个方面、六个方面和七个方面，深入剖析WEP前端的概念、特性及其在Web开发中的应用。