在VSCode中写python时,import numpy和matplotlib总是报错找不到模块,用conda list和pip list看到都安装了numpy,前后折腾了很久遇到了好几个问题: 无法从PIL中导入Image 无法导入numpy.multiarray 无法找到numpy 前后尝试的方法包括: 用pip安装而不是conda 用对应环境中的python安装 your_env_path/python.exe -m pip install numpy或者更新your_env_path/

前言 使用vscode编写numpy代码时,对于numpy.array()等方法总是无法提示.查找了很多博客后,大部分都是修改配置和安装多种vscode插件,经过尝试后方法对于我来说无效.最后在调试python程序时误打误撞成功了,简单记录,希望能帮助到大家. 步骤 1.vscode 安装python插件:python,pylance 2.设置pylance为python运行服务器,ctrl+shift+p打开json模式下的settings.之后输入: "python.languageServ

环境:win10家庭版, Anocada的 Spyder 一.简单使用 使用函数 plt.polt(x,y,label,color,width) 根据x,y 数组 绘制直,曲线 import numpy as np #引用numpy库,从新命名它为np(以后用np代替numpy,简洁) import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib x = np.linspace(0,6,100) #在[0,6]平均分为100个print(x) #输出查看一下

引用Numpy import numpy as np 生成随机数据 # 200支股票 stock_cnt = 200 # 504个交易日 view_days = 504 # 生成服从正态分布:均值期望＝0,标准差＝1的序列 stock_day_change = np.random.standard_normal((stock_cnt, view_days)) # 使用沙盒数据,目的是和书中一样的数据环境,不需要注视掉 # stock_day_change = np.load('../gen/st

1 基本 1.1 基本介绍 掌握表示, 清洗, 统计和展示数据的能力 Numpy, Matplotlib, Pandas, Projects 摘要: 有损的提取数据特征的过程 可以将一组数据, 摘要出 1) 基本统计(排序) 2) 分布/累计统计 3) 数据特征 相关性, 周期性等 4) 数据挖掘(形成知识) 1.2 Anaconda Anaconda是数据分析的基本工具 具体有 1) 开源免费 2) 支持800多个第三方库 3) 包含多个主流工具 4) 适合数据计算领域开发 5) 全平台支持

ubantu安装记录 apt install python3-pip anaconda安装 https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh ai@ubuntu:~/Downloads$ sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh Welcome to Anaconda3 2020.11 In order to continue the installation process,

Scipy 高端科学计算:http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4437868.html import os #引用操作系统函数文件 import scipy.misc #引用scipy包misc模块 图像形式存取数组 import numpy as np #引用numpy包 矩阵计算 from model import DCGAN #引用model文件DCGAN类 from utils import pp, visualize, to_json,

一.简单使用 使用函数 plt.polt(x,y,label,color,width) 根据x,y 数组 绘制直,曲线 import numpy as np #引用numpy库,从新命名它为np(以后用np代替numpy,简洁) import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib x = np.linspace(0,6,100) #在[0,6]平均分为100个print(x) #输出查看一下x内容 y = np.cos(2*np.pi*x) * n

如何计算异常值 异常值就是和其他样本数据有显著差异的值.这个词在统计学中经常用到,可以表示数据异常或测量错误.明白算异常值的方法,对于正确理解数据非常有用,而且会引出更精确的结论.以下介绍一个很简单的算异常值的过程和方法. # 引用numpy模块 import numpy as np #求数组a的中位数 np.median(a) #求数组a的四分位数 np.percentile(a, [25, 50, 75]) 步骤   了解如何认出潜在异常值.计算之前先辨认数据中的潜在异常值.比如一列数据,表

首先我们来看一下这个著名的八皇后问题 八皇后问题:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法. 在这个问题提出之后人们又将它扩展到了n×n格的棋盘摆放n个皇后有多少种摆法 其实这是只有在8×8出现这种问题吗?那显然不是嘛,只是发明国际象棋那哥们把棋盘设计成了8×8,再配合上下棋人的跳跃性思维于是乎产生了八皇后问题.如果当时把棋盘设计成了4×4,那现在可能就会叫4皇后问题了. 无论是几个皇后  道理都是一样的嘛.对吧 今

前言 MATLAB一向是理工科学生的必备神器,但随着中美贸易冲突的一再升级,禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶.也许我们都应当考虑更多的途径,来辅助我们的学习和研究工作. 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围,但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的. 本文是一篇入门性文章,以麻省理工学院(MIT) 18.06版本线性代数课程为例,按照学习顺序介绍PYTHON在代数运算中的基本应用. 介绍PYTHON代数计算的文章非常多,但通常都是按照模块作为划分顺序,在实际应用中仍然有较多

本文组织有点乱,先说结论吧: 1 在 project.json 文件中声明包引用. 而不是像以前那样可以直接引用 dll. 2 使用 dotnet restore 命令后,nuget 会把声明的依赖项下载 到本机全局package缓存(如果没有的话),而不是 以前那样在解决方案根目录下创建一个package目录. 这样的好处是一台机器共享同一个 package 库,免得每次都重新下载. 3 在发布时,这些引用的dll会被放到publish目录中,进入运行环境. 4 如果要引用自己的私有类库,也需

并不是我自己琢磨的,是看了别人学习的,因为写的都不完整,所以就整理一下记录后面忘了回看. 反正.Net Core是跨平台的,就不说在什么系统上了.假设我要建一个名为Doggie的解决方案,里面包含了一个MVC项目,一个Models类库,一个包含了公共方法的类库Common,现在开始. 1.进入存放项目文件的文件夹,执行命令: dotnet new sln -o Doggie ps:能新建什么项目,可以使用dotnet new -h查看,会列出支持创建的项目类型和类型名字. 成功执行后可以看到目录

貌似老版支持现在不支持了,需要自己加第三方工具,方法如下: 确保你安装了c/c++,此文写作时版本为0.20.1 从GTAGS官网下载Win32程序,解压,将其放在合适的位置,并把其目录下/bin文件夹添加到系统path里,重启电脑. vscode打开项目,ctrl+shift+c打开CMD,输入gtags,会在项目里生成三个gtag文件. 此时查看定义,查看引用已经生效了.

注:网络上搜索到的关于VsCode创建调试.Net Core 项目的文章都比较老旧,不能完全参考使用,根据网络文章.微软官方文档的指导下,学习并整理此文档,但也大体和文档学习路线相似,主要为记录学习过程. 原文地址(个人博客):http://www.gitblogs.com/Blogs/Details?id=1fe78f56-62c1-4e00-9ba9-b02d03f4d98b 准备工作 1.下载并安装VSCode 2.安装.Net Core SDK 3.安装C#插件,C# Extension

动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容

正在进行 GTK 学习, 但是在 vscode GTK 的头文件找不到(头文件引用底下飘红, 逼死强迫症), 影响敲字键入速度. 解决一下该问题-- vscode中c/c++头文件引用找不到(#include errors detected) 花了我几十分钟, 可以说相当智障了... 在 c_cpp_properties.json(就是c/c++的配置文件)里面添加 "includePath": 开始提示 glib.h 找不到, 我加上了 "/usr/include/glib

前言 出于一些原因,国际关系等等,最近想把开发工具切换到一些免费开源的工具上面,先尝试了在vscode上搭建python环境,总体还是很简单的, 网上教程很多,vscode本身的插件也很丰富,可惜了国内没有一个好用的工具. 配置vscode过程中遇到一个很久解决不了的坑,就是在python中引用本地python文件,哪怕是在同一包下,依然会出现红色波浪线,不影响程序 运行,但是看起来很不爽. 网上查阅得知是vscode上的python插件自带的代码检查器pylint的问题,于是尝试对pylint

前言 引用本地py文件出现红色波浪线,如下图: 原因 经过查询得知,vscode中的python插件默认使用的是pylint来做代码检查,因此需要对pylint做一些配置 解决方案 在setting.json中配置 "python.linting.enabled": false 然后就正常了

写在前面的话: 再弄这个之前,我对python也好,tensorflow也好几乎是0认知的,所以配置这个环境的时候,走了不少弯路,整整耗费了一个星期的时间才搭配完整这个环境,简直了...然而最气的是,好不容易搭好了环境,因为我笔记本配置低,老师给的程序根本跑不起来. 这个环境搭配的教程有很多博客可以参考,我却弄了很久也没成功,反思自己,是自大的心理在作怪.教程里让用python3.5,而我偏偏安装python3.6,教程说安装cuda8,我发现官网出了cuda9,就安装了9,这么弄下去当然不容易