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二維

  • 對(duì)python產(chǎn)生隨機(jī)的二維數(shù)組實(shí)例詳解

    最近找遍了python的各個(gè)函數(shù)發(fā)現(xiàn)無法直接生成隨機(jī)的二維數(shù)組，其中包括random()相關(guān)的各種方法，都沒有得到想要的結(jié)果。最后在一篇博客中受到啟發(fā)，通過列表解析的方法得到隨機(jī)的二維數(shù)組。 具體如下

    作者：杰醬
    2020-10-16 18:02:55

  • 使用vue中的v-for遍歷二維數(shù)組的方法

    如下所示：

    作者：青丘耳畔
    2020-10-13 11:50:20

  • python 畫二維、三維點(diǎn)之間的線段實(shí)現(xiàn)方法

    如下所示： from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt # 打開畫圖窗口1，在三維空間中繪圖

    作者：睡覺不準(zhǔn)打呼嚕
    2020-10-08 03:05:40

  • Python 圖像處理: 生成二維高斯分布蒙版的實(shí)例

    在圖像處理以及圖像特效中，經(jīng)常會(huì)用到一種成高斯分布的蒙版，蒙版可以用來做圖像融合，將不同內(nèi)容的兩張圖像結(jié)合蒙版，可以營造不同的藝術(shù)效果。 這里II 表示合成后的圖像，F(xiàn)F 表示前景圖，BB 表示背景

    作者：Matrix_11
    2020-10-07 03:21:25

  • Python獲取二維矩陣每列最大值的方法

    因?yàn)樽鲰?xiàng)目中間有一個(gè)很小的環(huán)節(jié)需要這個(gè)功能，所以就寫了一個(gè)簡(jiǎn)單的小函數(shù)，下面是具體實(shí)現(xiàn)： #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂

    作者：Together_CZ
    2020-10-04 13:18:32

  • JS實(shí)現(xiàn)二維數(shù)組橫縱列轉(zhuǎn)置的方法

    我想將一個(gè)二維數(shù)組橫縱列轉(zhuǎn)過來，我就不信只有我有這個(gè)需求，可是百度了好久，四海八荒都找遍了…… 后來證明還是大神說的google好用 ~ 第一條就是，鄙視臭百度 此番記錄下來，也方便各位道友查閱（好想

    作者：c99441122
    2020-09-22 21:36:04

  • 對(duì)python實(shí)現(xiàn)二維函數(shù)高次擬合的示例詳解

    在參加“數(shù)據(jù)挖掘”比賽中遇到了關(guān)于函數(shù)高次擬合的問題，然后就整理了一下源碼，以便后期的學(xué)習(xí)與改進(jìn)。 在本次“數(shù)據(jù)挖掘”比賽中感覺收獲最大的還是對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識(shí)，在接近一周的時(shí)間里，研究了進(jìn)40種神經(jīng)

    作者：趙遷的博客
    2020-09-21 21:22:08

  • Python實(shí)現(xiàn)二維曲線擬合的方法

    如下所示： from numpy import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.close() fig=plt.

    作者：changye777
    2020-09-19 09:33:01

  • Python獲取二維數(shù)組的行列數(shù)的2種方法

    這篇文章主要介紹了Python獲取二維數(shù)組的行列數(shù)的2種方法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下 import numpy as np

    作者：xushukui
    2020-09-03 14:25:56

  • python3實(shí)現(xiàn)繪制二維點(diǎn)圖

    如下所示： import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3],[4,5,6],'ro') plt.show()#這個(gè)智障的編輯器，，，看來高版本的確

    作者：GXTon
    2020-08-24 09:08:46
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