讲解:x = np.array([1, 2, 3, 4.001, 5])中的array

时间: 2024-04-28 14:25:32 浏览: 7
在这段代码中,`array`是NumPy库中的一个函数,用于创建一个NumPy数组。传递给该函数的参数是一个Python列表,这个列表中包含了数组的元素。 `array`函数被调用后,会返回一个包含了传递给它的列表元素的NumPy数组对象,这个数组对象可以用于进行各种数学计算和操作。 需要注意的是,NumPy数组中的元素类型必须相同,如果传递给`array`函数的列表中类型不同的元素,它会尝试将它们转换为同一种类型,这可能会导致精度损失或意外的结果。因此,在创建NumPy数组时,需要确保传递给`array`函数的列表中所有元素类型相同。
相关问题

讲解:x = np.array([1, 2, 3, 4.001, 5])

这段代码使用了 Python 中的 NumPy 库,其中 np 是 NumPy 的别名。代码中定义了一个名为 x 的数组,包含了 5 个元素,分别为 1、2、3、4.001 和 5。 需要注意的是,数组中的元素类型都应该是相同的。但在这个例子中,数组中包含了一个浮点数 4.001,其他元素都是整数。因为 NumPy 数组中的元素类型必须相同,所以在这个例子中,所有元素都被转换为了浮点数类型。 这个数组可以用于进行各种数学运算,例如计算平均值、方差等。可以使用 NumPy 提供的函数来进行这些运算。

import csv import matplotlib.pylab as plt import numpy as np #导入csv文件 file = 'D:\\education.csv' with open(file, encoding='utf_8', newline='') as f: data = [row for row in csv.DictReader(f)] print(data) f.close() #可视化操作 plt.rcParams["font.family"]="FangSong" #设置字体 #设置横坐标 x_trick=[] for dct in data: x_trick.append(dct.get("地区")) #设置纵坐标 #小学 y_num1=[] for n1 in data: y_num1.append(n1.get('小学')) y1 = [int(x) for x in y_num1] #初中 y_num2 = [] for n2 in data: y_num2.append(n2.get('初中')) y2 = [int(x) for x in y_num2] #高中 y_num3 = [] for n3 in data: y_num3.append(n3.get('初中')) y3 = [int(x) for x in y_num3] #大学 y_num4 = [] for n4 in data: y_num4.append(n4.get('初中')) y4 = [int(x) for x in y_num4] #无学历 count = [i+j+m+n for i,j,m,n in zip(y1, y2, y3, y4)] y0 = [100000 - i for i in count] plt.figure(figsize=(10,5)) #设置表格大小 plt.title('各地区每10完人不同教育程度的人数', loc='left', fontsize=10) x=range(0,len(x_trick)) #刻度 plt.xticks(x,x_trick) #横坐标对应位置显示的内容 #在特定的起始高度画出每条对应的柱子,并给定相应的颜色 plt.bar(x,y0,color='rad') plt.bar(x,y1, color='orange', bottom=np.array(y0)) plt.bar(x, y2, color='yellow', bottom=np.array(y0)+np.array(y1)) plt.bar(x, y3, color='green', bottom=np.array(y0)+np.array(y1)+np.array(y2)) plt.bar(x, y4, color='blue', bottom=np.array(y0)+np.array(y1)+np.array(y2)+np.array(y3)) #创建图例 plt.legend(['五', '小学', '初中', '高中(含中专)', '大学(大专及以上)'], ncol=5,bbox_to_anchor=(1.001,1.054), borderaxespad=0, fontsize=6, loc=1, ) plt.show() 请修改这段代码

import csv import matplotlib.pylab as plt import numpy as np #导入csv文件 file = 'D:\\education.csv' with open(file, encoding='utf_8', newline='') as f: data = [row for row in csv.DictReader(f)] print(data) f.close() #可视化操作 plt.rcParams["font.family"]="FangSong" #设置字体 #设置横坐标 x_trick=[] for dct in data: x_trick.append(dct.get("地区")) #设置纵坐标 #小学 y_num1=[] for n1 in data: y_num1.append(n1.get('小学')) y1 = [int(x) for x in y_num1] #初中 y_num2 = [] for n2 in data: y_num2.append(n2.get('初中')) y2 = [int(x) for x in y_num2] #高中 y_num3 = [] for n3 in data: y_num3.append(n3.get('高中')) y3 = [int(x) for x in y_num3] #大学 y_num4 = [] for n4 in data: y_num4.append(n4.get('大学')) y4 = [int(x) for x in y_num4] #无学历 count = [i+j+m+n for i,j,m,n in zip(y1, y2, y3, y4)] y0 = [100000 - i for i in count] plt.figure(figsize=(10,5)) #设置表格大小 plt.title('各地区每10万人不同教育程度的人数', loc='left', fontsize=10) x=range(0,len(x_trick)) #刻度 plt.xticks(x,x_trick) #横坐标对应位置显示的内容 #在特定的起始高度画出每条对应的柱子,并给定相应的颜色 plt.bar(x,y0,color='red') plt.bar(x,y1, color='orange', bottom=np.array(y0)) plt.bar(x, y2, color='yellow', bottom=np.array(y0)+np.array(y1)) plt.bar(x, y3, color='green', bottom=np.array(y0)+np.array(y1)+np.array(y2)) plt.bar(x, y4, color='blue', bottom=np.array(y0)+np.array(y1)+np.array(y2)+np.array(y3)) #创建图例 plt.legend(['无学历', '小学', '初中', '高中(含中专)', '大学(大专及以上)'], ncol=5,bbox_to_anchor=(1.001,1.054), borderaxespad=0, fontsize=6, loc=1, ) plt.show()

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下面的这段python代码,哪里有错误,修改一下:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

arr0 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr3 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((arr1, arr3)) data_matrix = data_array.T data = pd.DataFrame(data_matrix, columns=['month', 'sales']) sales = data['sales'].values.astype(np.float32) sales_mean = sales.mean() sales_std = sales.std() sales = abs(sales - sales_mean) / sales_std train_data = sales[:-1] test_data = sales[-12:] def create_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(11, 1))) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=512, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dense(1, activation='linear')) return model model = create_model() BATCH_SIZE = 16 BUFFER_SIZE = 100 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_data) train_dataset = train_dataset.window(11, shift=1, drop_remainder=True) train_dataset = train_dataset.flat_map(lambda window: window.batch(11)) train_dataset = train_dataset.map(lambda window: (window[:-1], window[-1:])) train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(1) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse') history = model.fit(train_dataset, epochs=100, verbose=0) test_input = test_data[:-1] test_input = np.reshape(test_input, (1, 11, 1)) predicted_sales = model.predict(test_input)[0][0] * sales_std + sales_mean test_prediction = model.predict(test_input) y_test=test_data[1:12] y_pred=test_prediction y_pred = test_prediction.ravel() print("预测下一个月的销量为:", predicted_sales),如何将以下代码稍作修改插入到上面的最后,def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) a=np.array(test_data[label]) real_y=a real_predict=test_predict print("置信水平:{},预测准确率:{}".format(0.2,round(comput_acc(real_y,real_predict,0.2)* 100,2)),"%")

#外点法(能运行出来) import math import sympy import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.ion() fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) def draw(x,index,M): # F = f + MM * alpha # FF = sympy.lambdify((x1, x2), F, 'numpy') Z = FF(*(X, Y,M)) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow',alpha=0.5) ax.scatter(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), c='r',s=80) ax.text(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), 'here:(%0.3f,%0.3f)' % (x[0], x[1])) ax.set_zlabel('F') # 坐标轴 ax.set_ylabel('X2') ax.set_xlabel('X1') plt.pause(0.1) # plt.show() # plt.savefig('./image/%03d' % index) plt.cla() C = 10 # 放大系数 M = 1 # 惩罚因子 epsilon = 1e-5 # 终止限 x1, x2 = sympy.symbols('x1:3') MM=sympy.symbols('MM') f = -x1 + x2 h = x1 + x2 - 1 # g=sympy.log(x2) if sympy.log(x2)<0 else 0 g = sympy.Piecewise((x2-1, x2 < 1), (0, x2 >= 1)) # u=lambda x: alpha = h ** 2 + g ** 2 F = f + MM * alpha # 梯度下降来最小化F def GD(x,M,n): # F = f + M * alpha # delta_x = 1e-11 # 数值求导 # t = 0.0001 # 步长 e = 0.001 # 极限 # my_print(e) np.array(x) for i in range(15): t = sympy.symbols('t') grad = np.asarray( [sympy.diff(F, x1).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)]), sympy.diff(F, x2).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)])]) # print('g',grad) # print((x-t*grad)) # print(F.subs([(x1,(x-t*grad)[0]),(x2,(x-t*grad)[1])])) t = sympy.solve(sympy.diff(F.subs([(x1, (x - t * grad)[0]), (x2, (x - t * grad)[1]),(MM,M)]), t), t) print('t',t) x = x - t * grad print('x', x) # print('mmm',M) draw(x,n*10+i,M) # my_print(np.linalg.norm(grad)) # print(type(grad)) if (abs(grad[0]) < e and abs(grad[1]) < e): # print(np.linalg.norm(grad)) print('g', grad) break return list(x) pass x = [-0.5, 0.2] X = np.arange(0, 4, 0.25) Y = np.arange(0, 4,

将冒号后面的代码改写成一个nn.module类:import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout from keras.callbacks import EarlyStopping # 读取csv文件 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为numpy数组 data = np.array(data) data = data.reshape((data.shape[0], 1, data.shape[1])) # 获取数据的维度信息 n_samples, n_timesteps, n_features = data.shape # 定义模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(n_timesteps, n_features), return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) # 添加Dropout层 model.add(Dense(n_features)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 定义EarlyStopping回调函数 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0.001, patience=5, mode='min', verbose=1) # 训练模型 model.fit(data, data, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping]) # 对数据进行去噪 denoised_data = model.predict(data) # 计算去噪后的SNR,MSE,PSNR snr = np.mean(np.power(data, 2)) / np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) mse = np.mean(np.power(data - denoised_data, 2)) psnr = 10 * np.log10((np.power(data.max(), 2) / mse)) print("Signal-to-Noise Ratio (SNR): {:.2f} dB".format(snr)) print("Mean Squared Error (MSE): {:.2f}".format(mse)) print("Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR): {:.2f} dB".format(psnr)) # 将结果保存为csv文件 data = {'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('indicator_lstm.csv', index=False) denoised_data = pd.DataFrame(denoised_data.reshape(n_samples, n_timesteps * n_features)) denoised_data.to_csv('denoised_data_lstm.csv', index=False)去噪效果不好怎么修改

读取输出数据 # 读取train.hdf5文件中的二维数组 with h5py.File('train001.hdf5', 'r') as f: data01 = f['increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/O'][:] data02 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/epsilon_V^0.0(F)_vM'][:] data02 = data02[:, np.newaxis] data03 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/sigma_vM'][:] data03 = data03[:, np.newaxis] data03 = data03 / 1e6 # 归一化到-1和1之间 data03 = (data03 - np.max(data03) / 2) / (np.max(data03) / 2) # 按行连接数组 arr = np.hstack((data01, data02, data03)) # 每1024行提取出来作为一个二维数组 output_arr_reshaped = arr.reshape((-1, 1024, 6)) # 将每个二维数组转换成三维数组 output_arr_3d = [] for i in range(output_arr_reshaped.shape[0]): output_arr_3d.append(np.reshape(output_arr_reshaped[i], (32, 32, 6))) # 将每个三维数组转换成6 * 32 * 32的三维数组 output_arr_6_32_32 = [] for i in range(len(output_arr_3d)): output_arr_6_32_32.append(np.transpose(output_arr_3d[i], (2, 0, 1))) # 对每个5 * 32 * 32的数组进行修改 modified_output_arr = [] for i in range(len(output_arr_6_32_32)): output_arr_i = output_arr_6_32_32[i] output_arr_i = np.array(output_arr_i) output_arr_i = torch.from_numpy(output_arr_i).float() output_arr_i = output_arr_i.unsqueeze(0) modified_output_arr.append(output_arr_i) # 输出第一个三维数组中的第一个纵向二维数组 output_arr01 = modified_output_arr[0] 帮我优化这段代码,使得这段代码功能完全不变的情况下更加精简,并帮我标好每一段的功能

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![字符串转Float性能调优:优化Python字符串转Float性能的技巧和工具](https://pic1.zhimg.com/80/v2-3fea10875a3656144a598a13c97bb84c_1440w.webp) # 1. 字符串转 Float 性能调优概述 字符串转 Float 是一个常见的操作,在数据处理和科学计算中经常遇到。然而,对于大规模数据集或性能要求较高的应用,字符串转 Float 的效率至关重要。本章概述了字符串转 Float 性能调优的必要性,并介绍了优化方法的分类。 ### 1.1 性能调优的必要性 字符串转 Float 的性能问题主要体现在以下方面
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Error: Cannot find module 'gulp-uglify

当你遇到 "Error: Cannot find module 'gulp-uglify'" 这个错误时,它通常意味着Node.js在尝试运行一个依赖了 `gulp-uglify` 模块的Gulp任务时,找不到这个模块。`gulp-uglify` 是一个Gulp插件,用于压缩JavaScript代码以减少文件大小。 解决这个问题的步骤一般包括: 1. **检查安装**:确保你已经全局安装了Gulp(`npm install -g gulp`),然后在你的项目目录下安装 `gulp-uglify`(`npm install --save-dev gulp-uglify`)。 2. **配置
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基于Springboot的冬奥会科普平台

"冬奥会科普平台的开发旨在利用现代信息技术,如Java编程语言和MySQL数据库,构建一个高效、安全的信息管理系统,以改善传统科普方式的不足。该平台采用B/S架构,提供包括首页、个人中心、用户管理、项目类型管理、项目管理、视频管理、论坛和系统管理等功能,以提升冬奥会科普的检索速度、信息存储能力和安全性。通过需求分析、设计、编码和测试等步骤,确保了平台的稳定性和功能性。" 在这个基于Springboot的冬奥会科普平台项目中,我们关注以下几个关键知识点: 1. **Springboot框架**: Springboot是Java开发中流行的应用框架,它简化了创建独立的、生产级别的基于Spring的应用程序。Springboot的特点在于其自动配置和起步依赖,使得开发者能快速搭建应用程序,并减少常规配置工作。 2. **B/S架构**: 浏览器/服务器模式(B/S)是一种客户端-服务器架构,用户通过浏览器访问服务器端的应用程序,降低了客户端的维护成本,提高了系统的可访问性。 3. **Java编程语言**: Java是这个项目的主要开发语言,具有跨平台性、面向对象、健壮性等特点,适合开发大型、分布式系统。 4. **MySQL数据库**: MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,因其高效、稳定和易于使用而广泛应用于Web应用程序,为平台提供数据存储和查询服务。 5. **需求分析**: 开发前的市场调研和需求分析是项目成功的关键,它帮助确定平台的功能需求,如用户管理、项目管理等,以便满足不同用户群体的需求。 6. **数据库设计**: 数据库设计包括概念设计、逻辑设计和物理设计,涉及表结构、字段定义、索引设计等,以支持平台的高效数据操作。 7. **模块化设计**: 平台功能模块化有助于代码组织和复用,包括首页模块、个人中心模块、管理系统模块等,每个模块负责特定的功能。 8. **软件开发流程**: 遵循传统的软件生命周期模型,包括市场调研、需求分析、概要设计、详细设计、编码、测试和维护,确保项目的质量和可维护性。 9. **功能测试、单元测试和性能测试**: 在开发过程中,通过这些测试确保平台功能的正确性、模块的独立性和系统的性能,以达到预期的用户体验。 10. **微信小程序、安卓源码**: 虽然主要描述中没有详细说明,但考虑到标签包含这些内容,可能平台还提供了移动端支持,如微信小程序和安卓应用,以便用户通过移动设备访问和交互。 这个基于Springboot的冬奥会科普平台项目结合了现代信息技术和软件工程的最佳实践,旨在通过信息化手段提高科普效率,为用户提供便捷、高效的科普信息管理服务。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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Python字符串转Float最佳实践:从初学者到专家的进阶指南

![Python字符串转Float最佳实践:从初学者到专家的进阶指南](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1678da8423d7b3a1544fd4e6457be4d1.png) # 1. Python字符串转Float基础** Python中字符串转Float的本质是将文本表示的数字转换为浮点数。这在数据处理、科学计算和许多其他应用中至关重要。本章将介绍字符串转Float的基础知识,包括: * **字符串转Float的意义:**理解字符串和浮点数之间的差异,以及为什么需要进行转换。 * **内置函数:**探索float()函数和decima
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data.readline

`data.readline()` 是 Python 中用于读取文件中一行文本的方法,通常在处理输入流或文件操作时使用。这个方法通常与内置的 `open()` 函数一起使用,用于逐行读取文件内容。当你调用 `data.readline()` 时,它会返回文件中的下一行文本,直到遇到换行符(`\n`)为止,并且不包含换行符。 例如: ```python with open('file.txt', 'r') as data: line = data.readline() while line: print(line.strip()) # 去除行尾的换行符