Python-Numpy 矩阵基本运算
Numpy矩阵基本运算1、python矩阵操作引入库:import numpy as np创建一个二维矩阵:>>>a = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])打印a矩阵:>>>a matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])打印a矩阵形状:>>>a.shape (2,3)转置a矩阵:>&
Numpy矩阵基本运算1、python矩阵操作引入库:import numpy as np创建一个二维矩阵:>>>a = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])打印a矩阵:>>>a matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])打印a矩阵形状:>>>a.shape (2,3)转置a矩阵:>&
Makefile简单实用最近公司项目可能涉及到Makefile,今天来浅学一下!1、GCC使用当我们只有一个C文件时,可以用gcc编译直接生成文件,例如写一个main.c#include <stdio.h> int main() { printf("this is main.c\r\n"); return 0; }我们在命令行输入sudo gcc -c main.c
前言,过度依赖typecho的工具,写不出好看的布局,typecho刚好也支持Markdown,记录一下学习过程Markdown标题在文本下方使用多个=======表示标题 例如: 这是一级标题 =========== 演示:这是一级标题在文本下方使用多个----表示小一些的标题 例如: 这是二级标题 -------- 演示:这是二级标题使用 # 号可表示 1-6 级标题,一级标题对应一个 # 号
Numpy简单应用创建一个一维数组a = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) b = np.array((0, 1, 2, 3, 4)) c = np.arange(5) d = np.linspace(0, 2*np.pi, 5) print(a) >>>[0 1 2 3 4] print(b) >>>[0 1 2 3 4] print(
在linux主机上搭建一套远程监控系统矿板有风险,入坑需谨慎最近在同事的推荐下在咸鱼入手了一套RK3399的开发板,卖家说是广告机的拆机设备,实际上嘛懂得都懂,这是不知道哪个币又崩盘了但是该说不说,这个板子本身就是开发板,配置2+16,并且配套资料资料还是很丰富的,从linux、android各个系统都可以刷,想玩纯净版手动编译也可以,我在这里装的是ubuntu系统,系统包中已经安装好了pytho
pyinstaller使用方法如果我们写了一个python脚本,想发给朋友测试,但是朋友电脑上没有python环境的话是无法运行的,需要运行的话还需要安装python解释器,这样就太麻烦了,所以将python脚本封装为exe可执行文件是极好的!将python脚本打包需要安装pyinstaller工具,首先在命令行中运行以下安装指令:pip install pyinstaller 假设我们现在存在一