推荐
专栏
教程
课程
飞鹅
本次共找到1253条
php培训
相关的信息
小万哥
•
5个月前
多项分布模拟及 Seaborn 可视化教程
多项分布是二项分布的推广,描述了在n次试验中k种不同事件出现次数的概率分布。参数包括试验次数n、结果概率列表pvals(和为1)和输出形状size。PMF公式展示了各结果出现次数的概率。NumPy的random.multinomial()可生成多项分布数据。练习包括模拟掷骰子和抽奖活动。解决方案提供了相关图表绘制代码。关注公众号“LetusCoding”获取更多内容。
小万哥
•
5个月前
NumPy 通用函数(ufunc):高性能数组运算的利器
NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算,支持向量化操作和广播机制,能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度,避免低效的循环,并允许自定义函数以满足特定需求。例如,ufunc实现加法比循环更高效。通过frompyfunc可创建自定义ufunc。判断函数是否为ufunc,可检查其类型是否为numpy.ufunc。ufunc练习包括数组的平方、平方根、元素积及性能对比。
小万哥
•
5个月前
NumPy 简单算术:加减乘除及其他运算
NumPy中的简单算术运算可以通过add,subtract,multiply,divide,power,mod,remainder等函数实现,这些函数支持条件运算,并接受where参数。例如,add()实现加法,subtract()表示减法,multiply()是乘法,divide()用于除法,power()提升到幂次,mod()和remainder()计算余数。absolute()或abs()可以计算数组元素的绝对值。这些函数可用于数组或类似数组对象,返回新数组存储运算结果。
小万哥
•
5个月前
NumPy 舍入小数、对数、求和和乘积运算详解
NumPy提供五种舍入小数的方法:trunc(),fix(),around(),floor(),ceil()。此外,它还支持对数运算,如log2(),log10(),log(),以及自定义底数的对数。NumPy的sum()和prod()函数用于数组求和与乘积,可指定轴进行计算,cumsum()和cumprod()实现累积求和与乘积。关注公众号"LetusCoding"获取更多内容。
天翼云开发者社区
•
5个月前
接口性能测试---locust脚本编写(一)
locust是用python编写的一款开源接口性能测试工具,以python3为例,直接使用pip安装即可,pip3installlocust。安装完成之后可使用locustversion查看对应的版本。
子桓
•
5个月前
【Discuss】FIN_WAIT2状态下到底能不能收数据包?
问题由来:错误的keepalived时间设置服务端设置了httpkeepalived时间1s,客户端时间大于server端,客户端反应某些请求没有响应,查看服务日志一些http请求根本没有收到,但是客户端确实记录发送了,只好抓包看在哪里丢弃了服务端:pyt
小万哥
•
5个月前
NumPy 差分、最小公倍数、最大公约数、三角函数详解
NumPy助你处理数学问题:计算序列的差分用np.diff(),示例返回5,10,20;找最小公倍数(LCM)用np.lcm(),数组示例返回18;最大公约数(GCD)用np.gcd.reduce(),数组示例返回4;三角函数如np.sin(),np.deg2rad()用于角度弧度转换。别忘了np.arcsin()等反三角函数,以及np.hypot()求斜边长度。学习NumPy,科学计算更轻松!
小万哥
•
5个月前
NumPy 双曲函数与集合操作详解
NumPy概览:使用numpy.sinh(),numpy.cosh(),numpy.tanh()计算双曲函数;示例包括求弧度值的双曲正弦、余弦。此外,numpy.arcsinh(),numpy.arccosh(),numpy.arctanh()用于求反函数。同时,NumPy提供集合操作如numpy.unique()构建唯一元素数组,numpy.union1d()求并集,numpy.intersect1d()求交集,numpy.setdiff1d()求差集,numpy.setxor1d()求对称差。
小白学大数据
•
4个月前
Java Selenium WebDriver:代理设置与图像捕获
在网络爬虫和自动化测试领域,SeleniumWebDriver是一个非常流行的工具,它允许开发者模拟用户在浏览器中的操作。然而,出于安全或隐私的考虑,有时我们需要通过代理服务器来发送请求。本文将介绍如何在Java环境中使用SeleniumWebDriver
小白学大数据
•
3个月前
图像自动化保存工具:Python脚本开发指南
引言在数字化时代,图像已成为信息传递的重要媒介。无论是社交媒体、新闻网站还是电子商务平台,图像的自动化处理和保存都是提升用户体验和工作效率的关键。本文将深入探讨如何使用Python脚本实现从百度图片等搜索引擎批量下载并保存图像文件的高级应用。技术背景百度图
1
•••
123
124
125
126