[其它] numpy matrix和array的乘和加实例

说明：1. 对于数组array 乘 就是对应位置的元素相乘： X1 = np.array([[1,2], [3, 4]]) X2 = X1 print X2*X1 [[ 1 4] [ 9 16]] 加 就是对应位置的相加： X1 = np.array([[1,2], [3, 4]]) X2 = X1 print X2+X1 [[2 4] [6 8]] 2. 对于矩阵matrix 乘 就是矩阵的点乘: X1 = np.matrix([[1,2], [3, 4]]) X2 = X1 prin
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[其它] 复古音乐器具图标下载

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[其它] 粉红丝带购物图标下载

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[其它] python清除函数占用的内存方法

说明：python升级到2.7.13 函数执行的结尾加上这个即可 for x in locals().keys(): del locals()[x] gc.collect() 原理是，locals()会列出当前所有局部变量，手动的把当前函数生成的开销都给清空掉即可释放掉内存。 以上这篇python清除函数占用的内存方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:谈谈如何手动释放Pytho
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[其它] 诺基亚手机图标下载

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[其它] python让列表倒序输出的实例

说明：如下所示： a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] b = a[i:j] 表示复制a[i]到a[j-1]，以生成新的list对象 b = a[1:3] 那么，b的内容是 [1,2] 当i缺省时，默认为0，即 a[:3]相当于 a[0:3] 当j缺省时，默认为len(alist), 即a[1:]相当于a[1:10] 当i,j都缺省时，a[:]就相当于完整复制一份a了 b = a[i:j:s]这种格式呢，i,j与上面的一样，但s表示步进，缺省为1. 所以a[i:j:1]相当于a[i:j]
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[其它] 交通红绿灯图标大全

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[其它] python保存数据到本地文件的方法

说明：1、保存列表为.txt文件 #1/list写入txt ipTable = ['158.59.194.213', '18.9.14.13', '58.59.14.21'] fileObject = open('sampleList.txt', 'w') for ip in ipTable: fileObject.write(ip) fileObject.write('\n') fileObject.close() 2、字典保存 #2/dict写入json import json dict
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[其它] python pandas 对时间序列文件处理的实例

说明：如下所示： import pandas as pd from numpy import * import matplotlib.pylab as plt import copy def read(filename): dat=pd.read_csv(filename,iterator=True) loop = True chunkSize = 1000000 R=[] while loop: try: data = dat.get_chunk(chunkSize) d
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[其它] Django Admin实现三级联动的示例代码(省市区)

说明：通过自定义Admin的模板文件实现省市区的三级联动.要求创建记录时,根据省>市>区的顺序选择依次显示对应数据. 修改记录时默认显示已存在的数据. Model class Member(models.Model): name = models.CharField(max_length=100, verbose_name='\u59d3\u540d') province = models.CharField(max_length=100, null=True, blank
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[其它] Tensorflow卷积神经网络实例

说明：CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构，可以大幅减少神经网络的参数量，防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。在CNN中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一个卷积操作只处理一小块图像，进行卷积变化后再传到后面的网络，每一层卷积都会提取数据中最有效的特征。这种方法可以提取到图像中最基础的特征，比如不同方向的边或者拐角，而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征。 一般的卷积神经网络由多个卷积层构成，每个卷积层中通常会进行如下几个操作： 图像通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置（b
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[其它] matplotlib 输出保存指定尺寸的图片方法

说明：其实这个问题来源于笔者的横坐标太多了，然后生成的那个figure框框太小，导致坐标重叠，而输出的图片是需要批量保存的，总不能每次都拉长截图吧 所以在plot绘图之前加上了一句 plt.figure(figsize=(10, 5)) 图就变了hhh 然后偶然间有发现了能调节子图也就是subplot性质的一个api蛮有趣的，分享下 plt.subplots_adjust(left=0.09,right=1,wspace=0.25,hspace=0.25,bottom=0.13,top=0.91
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