在这个程序中，我们必须打印给定范围内 numpy 数组的元素。使用的不同的 numpy 函数是 numpy.where() 和 numpy.logical_and()。算法步骤 1：定义一个 numpy 数组。步骤 2：使用 np.where() 和 np.logical_and() 查找给定范围内的数字。步骤 3：打印结果。示例代码import numpy as np arr = np.array([1,3,5,7,10,2,4,6,8,10,36]) print("原始数组：",arr) result = np.where(np.logical_and(arr>=4, arr<=10)) print("在范围 4-10 内的元素：",arr[result])

在这个程序中，我们将找到两个 numpy 数组的集合差。我们将使用 numpy 库中的 setdiff1d() 函数。此函数接受两个参数：array1 和 array2，并返回 array1 中不在 array2 中的唯一值。算法步骤 1：导入 numpy。步骤 2：定义两个 numpy 数组。步骤 3：使用 setdiff1d() 函数查找这两个数组之间的集合差。步骤 4：打印输出。示例代码import numpy as np array_1 = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12]) print("数组 1： ", array_1) array_2 = np.array([4, 8, 12]) print("数组 2： ", array_2) set_diff = ... 阅读更多

在这个问题中，我们将找到两个 numpy 数组之间的交集。两个数组的交集是一个数组，其中包含两个原始数组中共同的元素算法步骤 1：导入 numpy。步骤 2：定义两个 numpy 数组。步骤 3：使用 numpy.intersect1d() 函数查找数组之间的交集。步骤 4：打印相交元素的数组。示例代码import numpy as np array_1 = np.array([1,2,3,4,5]) print("数组 1：", array_1) array_2 = np.array([2,4,6,8,10]) print("数组 2：", array_2) intersection = np.intersect1d(array_1, array_2) print("两个数组之间的交集是：", intersection)输出数组 1： [1 2 3 4 5] 数组 2： [2 4 6 8 10] 两个数组之间的交集是： [2 4]

要使用 ggplot2 更改刻度大小，我们可以使用带参数 axis.ticks.length 的 theme 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含两列，例如 x 和 y，那么可以通过使用以下命令创建 x 和 y 之间的散点图，该散点图具有更大尺寸的刻度标记：ggplot(df,aes(x,y))+geom_point()+theme(axis.ticks.length=unit(0.8,"inch"))示例考虑以下数据框：实时演示x

在这个问题中，我们必须将向量/数组添加到 numpy 数组。我们将定义 numpy 数组以及向量并将它们相加以获得结果数组算法步骤 1：定义一个 numpy 数组。步骤 2：定义一个向量。步骤 3：创建一个与原始数组相同的数组。步骤 4：将向量添加到原始数组的每一行。步骤 5：打印结果数组。示例代码import numpy as np original_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) print("原始数组： ", original_array) vector = np.array([1, 1, 0]) print("向量： ... 阅读更多

使用 plt.figure() 方法，我们可以创建一个图形，然后我们可以创建一个轴。使用 set_xticks 和 set_yticks，我们可以更改刻度格式，ax.grid 可以帮助指定网格间隔。步骤创建一个新图形，或激活现有图形，使用 fig = plt.figure() 方法。将 `~.axes.Axes` 添加到图形作为子图排列的一部分，其中 nrow = 1，ncols = 1 且索引 = 1。获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。使用 minor = True，Grid。获取或设置当前的... 阅读更多

在这个问题中，我们将分别找到所有行和所有列的总和。我们将使用 sum() 函数来获得总和。算法步骤 1：导入 numpy。步骤 2：创建一个 mxn 维的 numpy 矩阵。步骤 3：获得所有行的总和。步骤 4：获得所有列的总和。示例代码import numpy as np a = np.matrix('10 20; 30 40') print("我们的矩阵： ", a) sum_of_rows = np.sum(a, axis = 0) print("所有行的总和： ", sum_of_rows) sum_of_cols = np.sum(a, axis = 1) print("所有列的总和： ", sum_of_cols)输出我们的... 阅读更多

要获得线性回归图，我们可以使用 sklearn 的线性回归类，此外，我们可以绘制散点。步骤使用 np.random.random((20, 1)) 获取 x 数据。在半开区间 [20, 1) 中返回随机浮点数。使用 np.random.normal() 方法获取 y 数据。从正态 (高斯) 分布中抽取随机样本。获取普通最小二乘线性回归，即模型。拟合线性模型。使用 linspace() 方法在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。使用 predict() 方法使用线性模型进行预测。使用给定的 figsize 元组 (4, 3) 创建一个新图形，或激活现有图形。向当前图形添加一个轴，并使其成为... 阅读更多

首先，我们将使用 mplPath.Path 方法创建一个多边形，要检查给定点是否在多边形内，我们将使用该方法，poly_path.contains_point。步骤创建点列表以创建多边形。使用 mplPath.Path() 创建具有给定顶点和代码的新路径。使用 contains_point() 方法检查点 (200, 100) 是否存在于多边形中。返回（封闭）路径是否包含给定点。=> True使用 contains_point() 方法检查点 (1200, 1000) 是否存在于多边形中。返回（封闭）路径是否包含给定点。=> False示例import matplotlib.path as mplPath import ... 阅读更多

如果我们有一个包含字符列的数据框和一个命名向量，该向量的名称与数据框的字符列中的名称相同，那么我们可以通过使用 `match` 函数并适当地定义名称和字符列来组合此数据框和向量。查看下面的示例以了解如何操作。示例考虑下面的数据框 df1 和向量 v1 − 实时演示 df1