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

在本程序中，我们将使用Python中的Turtle库绘制不同的形状。Turtle类似于一个绘图板，允许你命令海龟在上面绘制。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turtle方法，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("长: ... 阅读更多

关于线性回归简单线性回归基础知识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：最小化点和直线（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