在本程序中，我们将使用 numpy 库打印今日、昨日和明日的日期。算法步骤 1：导入 numpy 库。步骤 2：使用 datetime64() 函数查找今日日期。步骤 3：从 datetime64() 函数的输出中减去 timedelta64() 函数的输出以查找昨日日期。步骤 4：从 datetime64() 函数的输出中添加 timedelta64() 函数的输出以查找明日日期。示例代码import numpy as np todays_date = np.datetime64('today', 'D') print("今日日期：", todays_date) yesterdays_date = np.datetime64('today', 'D') - np.timedelta64(1, 'D') print("昨日日期：", yesterdays_date) tomorrows_date = np.datetime64('today', 'D') + np.timedelta64(1, 'D') print("明日日期： ... 阅读更多

在本程序中，我们将使用 Python 中的海龟库绘制不同的形状。海龟类似于一个绘图板，允许你命令海龟在上面绘制图形。我们将绘制的形状包括正方形、矩形、圆形和六边形。算法步骤 1：输入不同形状的边长。步骤 2：使用不同的海龟方法，例如 forward() 和 left() 来绘制不同的形状。示例代码import turtle t = turtle.Turtle() #正方形 side = int(input("边长：")) for i in range(4):    t.forward(side)    t.left(90) #矩形 side_a = int(input("边长 ... 阅读更多

关于线性回归简单线性回归基础允许我们理解两个连续变量之间的关系。示例-x = 自变量体重y = 因变量身高y = αx + β让我们通过程序来理解简单的线性回归-#简单的线性回归 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1) n = 70 x = np.random.randn(n) y = x * np.random.randn(n) colors = np.random.rand(n) plt.plot(np.unique(x), np.poly1d(np.polyfit(x, y, 1))(np.unique(x))) plt.scatter(x, y, c = colors, alpha = 0.5) plt.show()输出线性回归的目的：最小化点与直线（y = αx + β）之间的距离调整系数：α截距/偏差：β使用 PyTorch 构建线性回归模型让我们 ... 阅读更多