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ActiveMQ简单用法

ActiveMQ是一个流行的开源消息中间件，它支持多种协议和编程语言。在ActiveMQ中，以下是一些重要的概念：1.ActiveMQConnectionFactory：用于创建连接到ActiveMQ服务器的连接工厂。它需要指定ActiveMQ服务器的URL和一些其他配置参数。2.Connection：表示与ActiveMQ服务器的连接。它是线程安全的，可以在多个线程之间共享。3.Session：

路西法98·2023-10-20 12:46

RabbitMQ简单用法

ConnectionFactoryConnectionFactory类是RabbitMQJava客户端库中的一个类，用于创建RabbitMQ连接。常用属性和方法如下：属性：-host：RabbitMQ服务器的主机名，默认为localhost。-port：RabbitMQ服务器的端口号，默认为5672。-username：连接RabbitMQ服务器的用户名，默认为guest。-password：连接

路西法98·2023-10-20 12:42

Ansible的debug模块介绍，fact变量采集和缓存相关操作演示

（3）verbosity：调试级别，默认是0表示全部显示3.输出信息详解4.在debug中使用when做条件判断（1）通过rc的结果做判断（2）通过是否failed做判断二.fact变量1.setup简单用法演示

树下一少年·2023-10-20 12:40

python数据分析常用图大集合

我们在做数据分析的时候，难免会用到图像来表示你要展示的东西，接下来写一下demo来表示一下各种图：以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seabornimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns

Alex_81D·2023-10-20 11:24

吴恩达教授关于python numpy库的技巧

FirstExampleimportnumpyasnpa=np.random.randn(5)print(a)print(a.shape)result:[1.189619880.057224651.83658954

倒霉蛋or幸运儿·2023-10-20 10:58

使用轮廓分数提升时间序列聚类的表现

那么它们几乎无法分辨，如下图所示-现在很难将时间序列列分组为簇:上面的图表是使用以下脚本创建的:#Importnecessarylibrariesimportosimportpandasaspdimportnumpyasnp

deephub·2023-10-20 10:11

自动生成用于机器学习的数据集并可视化

用于生成数据集，用户给定类别数C，特征数D，每个类别的样本数量N，各组特征均值生成特征的方差为1'''importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltclas

阿库塔姆·2023-10-20 10:39

用Python实现逻辑回归

下面是Python代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_sele

code_welike·2023-10-20 10:33

《向量数据库指南》——向量数据库是小题大作的方案？

而即使我们用最简单的暴力算法（Numpy的点查询），整个过程也只需要几秒钟时间，完全不值得进行优化！也就是说，我们就连近似最近邻搜索都不需要，更不用说向量数据库了。那么我们应该如何为自己的项目选型？

LCHub低代码社区·2023-10-20 09:28

运筹优化 | 分支定界算法（Branch and Bound）Python求解整数规划

fromgurobipyimport*importcopyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif

梨子串桃子·2023-10-20 08:37

NumPy的详细教程

来源：http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201用Python做科学计算：基础篇、手册篇、实战篇：http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/index.html先决条件在阅读这个教程之前，你多少需要知道点Python。如果你想从新回忆下，请看看PythonTutorial.如果你想要运行教程中的

xavierri·2023-10-20 07:46

Python科学计算—NumPy基础(1)

NumPy数组类型NumPy数组生成数组维度和形状数组基本操作NumPy随机数NumPy数组类型Python本身支持的数值类型有int（整型）、float（浮点型）、bool（布尔型）和complex（

永不言弃的小颖子·2023-10-20 07:16

玩转NumPy数组

一、Numpy数值类型1、前言：Python本身支持的数值类型有int（整型，long长整型）、float（浮点型）、bool（布尔型）和complex（复数型）。

18790970257·2023-10-20 07:15

[转载] numpy功能快速查找

参考链接：Python中的numpy.geomspace目录数组创建例程举个例子：从现有数据创建记录数组（numpy.rec）创建字符数组（numpy.char）数值范围构建矩阵Matrix类数组操作例程基本操作改变数组形状类似转置的操作更改维数改变数组的种类连接数组拆分数组平铺数组添加和删除元素重新排列元素字符串操作字符串操作比较字符串信息便利类日期时间支持功能营业日功能数组创建例程

ey_snail·2023-10-20 07:14

numpy系列(2)-数组的基本操作

按序号查看1.改变数组形状2.数组展开3.轴移动4.轴交换5.数组转置6.维度改变7.类型转换8.数组连接9.数组堆叠10.数组拆分11.元素删除12.插入13.附加14.重设尺寸15.翻转数组0.NumPy

我是一个对称矩阵·2023-10-20 07:42

NumPy可以做什么？

NumPy数组生成使用numpy.array将列表或元组转换为ndarray数组numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False

Cyber One-Punch Man·2023-10-20 07:12

Numpy基本知识

#markdown常用使用markdown常用使用1.序列引用加粗-无序列表#Dtypeimportnumpyasnpa=np.array([1.1,2.2],dtype=np.float64)a.astype

Beck Novar·2023-10-20 07:11

Numpy使用教程2

其中，numpy.reshape()等效于ndarray.reshape()方法：numpy.reshape(a,newshape)其中，a表示原数组，newshape用于指定新的形状(整数或者元组)。

bingxue2017·2023-10-20 07:09

Python学习之numpy——2

part（三）Numpy使用教程--Numpy数组操作及随机抽样一、实验介绍1.1实验内容如果你使用Python语言进行科学计算，那么一定会接触到Numpy。

Jasminexjf·2023-10-20 07:39

将输入对象转换为数组数组的维度大于等于1numpy.atleast_1d()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考+500强证书+考研】【Python-数据分析】将输入对象转换为数组数组的维度大于等于1numpy.atleast_1d()选择题使用numpy.atleast

刘经纬老师·2023-10-20 07:05

pip 下载太慢处理方法

使用国内源：在安装语句后面添加-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如：pipinstallnumpy-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

樱下独酌·2023-10-20 07:32

6.pandas排序

#--引入数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(data=np.random.rand(30).reshape((6,5)),columns=

B0ZZ·2023-10-20 07:47

Python 求积分无限矩形法高斯-勒让德

Python求积分无限矩形法高斯-勒让德importnumpyasnpdeftrapezoidal_rule(f,a,b,n):"""使用梯形法则计算定积分f:被积函数a:积分下限b:积分上限n:分段数

崇文殿大学士·2023-10-20 07:03

04数据可视化

Matplotlib：一个python版的matlab绘图接口，以2D为主，支持python、numpy、pandas基本数据结构1、Matplotlib主要组成部分：（1）Figure：在任何绘图之前

糖雪球_ae18·2023-10-20 06:49

Pandas常用操作方法

本文总结自己经常使用的pandas操作方法：importpandasaspdimportnumpyasnp1、创建DataFrame数据方式1：通过字典直接创建df1=pd.DataFrame({"name

飞向天空的鹰·2023-10-20 05:59

记一个JSON返回数据的bug

记一个JSON返回数据的bug:‘Objectoftypeint64isnotJSONserializable’我在打包数组进行json数据返回时，有一个参数是numpy数组里计算出来的，类型为int64

amaimiyayouko·2023-10-20 05:55

Python+OpenCV实现实时视频3D换脸

开发环境Python2.X或Python3.XOpenCVNumPyDLIBpygamePyOpenGL必须从此处下载面部对齐模型：https://sourceforge.net/projects/dclib

一枚新手程序媛·2023-10-20 05:19

10.19课后作业

一、视频分镜：基于均值哈希；基于直方图相似度首先导入需要的包以及视频所在位置importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosos.chdir

zhimahua121000·2023-10-20 04:08

前馈神经网络

多分类任务第一步：导包导入所使用的的包importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafrommatplotlibimportpyplotaspltimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms

林苏泽·2023-10-20 03:44

ubuntu18.04 RTX3060 rangnet++训练

代码链接：https://github.com/PRBonn/lidar-bonnetal安装anaconda环境为CUDA11.0（11.1也可以）anaconda环境如下numpy==1.17.2torchvision

Nico_J ??·2023-10-20 02:50

2022年”泰迪杯“数据分析技能赛B题：银行客户忠诚度分析

总结写在最前面，泰迪杯技能赛不像数学建模比赛，所有的问题具有引导性，但一天完成建模和论文也不是一件容易的事，如果想要通过Python实现分析，需要对pandas，numpy，matplotlib，pyecharts

noby404·2023-10-20 01:37

python人机交互界面设计_[译]学习IPython进行交互式计算和数据可视化（五）

NumPy为处理大量的多维数组结构的数据提供了高效的方法。但是看行行列列的数字总不如直接看曲线图、散点图、折线图、图片等图像来的直观。

weixin_39977642·2023-10-20 00:11

【莫烦Python】Matplotlib Python 画图教程设置坐标轴

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linspace(-1,1,50)#从负一到一生成五十个点y1=2*x+1y2=x**2plt.figure

有梦想的“咸鱼”·2023-10-20 00:29

matplotlib python 画图教程（2）

1、bar柱状图importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn=12x=np.arange(12)y1=(1-x/float(n))*np.random.uniform

爱吃肉c·2023-10-20 00:52

Adaboost-python手推源码不调用库-有手就会

1.1导入库importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimport

我也想搞机器学习·2023-10-20 00:30

python将图片生成视频，和空白视频

以这张图片为例，代码如下：importcv2importosimportnumpyasnpfps=30size=(1280,720)name=1videowriter=cv2.VideoWriter("

bug生成中·2023-10-19 23:28

Pytorch自定义Loss函数

importtorch.nnasnnClassYourLoss(nn.Module):def__init__():passdefforward():pass方案二：自定义loss函数的forward和backwardfromnumpy.fftimportrfft2

几时见得清梦·2023-10-19 23:27

Tensorflow TO NPU

npu_device.compat.enable_v1()fromtensorflow.core.protobuf.rewriter_config_pb2importRewriterConfigimporttensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorfl

Zain Lau·2023-10-19 23:32

数据预处理—滑动窗口采样数据

一个简单的例子：#data:这是要应用滑动窗口采样的输入数据，通常是一个序列，例如列表或NumPy数组。#window_size:这是滑动窗口的大小，表示每个窗口中包含的元素数量。

Top Secret·2023-10-19 22:35

盘点最重要的7个Python库

花了29980买的从入门到精通课程，分享给大家01NumPyhttp://numpy.orgNumPy是NumericalPython的简写，是Python数值计算的基石。

狂徒_张三·2023-10-19 20:54

python 生成html文件并端口展示

骑单车的王小二·2023-10-19 18:58

Numpy

1.Numpy1.1Numpyarray#嵌套list转numpyarrayimportnumpyasnpanp.array([1,2,3],[4,5,6])atype(a)#输出结果：array([[

许志辉Albert·2023-10-19 16:13

图像分割数据集的相关操作（二）—— albumentations 数据增强

前言相比与torchvision的transform库，albumentations库提供了更丰富的增强操作和更高的性能；albumentations通过使用OpenCV库实现增强操作，它采用了基于NumPy

想要躺平的一枚·2023-10-19 16:17

python第三方库使用文档_Python标准库及第三方库速查

标准库标准库官方文档argparse：命令行选项、参数和子命令解析器科学计算与数据分析Numpy使用Python进行科学计算的基础包。

weixin_39797693·2023-10-19 15:50

【七月Python入门】第八课常用第三方模块

1.python第三方库：数值计算numpy（矩阵向量加减乘除等）、数据处理分析pandas、可视化matplotlib／seaborn、机器学习sklearn／keras、交互pygame、网络selenium

麦片加奶不加糖·2023-10-19 15:48

python的第三方模块pandas模块学习笔记

pandas模块是python的第三方模块Pandas是一个开源的第三方Python库，从Numpy和Matplotlib的基础上构建而来，享有数据分析“三剑客之一”的盛名（NumPy、Matplotlib

1夜的终章1·2023-10-19 15:41

运行python警告：FutureWarning: elementwise comparison failed； returning scalar instead, but in the future

elementwisecomparisonfailed;returningscalarinstead,butinthefuturewillperformelementwisecomparison这个警告是由于numpy

北辰Charih·2023-10-19 14:27

交叉分解

#coding:utf-8#Comparecrossdecompositionmethodsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotas

u200710·2023-10-19 14:17

用python语言实现谱聚类

下面是用Python实现谱聚类的一个简单例子：importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportSpectralClustering#假设有1000个样本，每个样本有10个特征

dax eursir·2023-10-19 11:53

Numpy根据国家名称对手机号码进行前缀匹配

df2['手机号码']=df2['手机号码'].apply(lambdax:re.sub(r'\D+','',str(x)))使用正则表达式去除"手机号码"列中的非数字字符，并将结果重新赋值给"手机号码"列。re.sub()函数的第一个参数是要替换的正则表达式模式，\D+表示匹配所有非数字字符；第二个参数是替换的字符串，在这里我们用空字符串""进行替换；第三个参数是要处理的列，通过apply()函

EaSoNgo111·2023-10-19 11:18

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