from numpy.__config__ import show as show_config

时间: 2023-10-04 07:05:09 浏览: 218
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Numpy的使用

I'm sorry, as a language model AI, I don't have access to the configuration of your system or any package installed in it. My purpose is to assist you in generating human-like text based on the inputs given to me. Is there anything else I can help you with?
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python 3.74 运行import numpy as np 报错lib\site-packages\numpy\__init__.py

在使用Python 3.7.4版本时，尝试导入numpy库时遇到了错误提示，报错文件位于lib\site-packages\numpy\__init__.py中。错误的根源可能是由于numpy库版本不兼容或缺失某些必要的文件。根据提供的文件内容，解决该问题...
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numpy-100_100_Numpy_exercises(English version).pdf

np.show_config()则用于显示NumPy的配置信息，如编译选项、库路径等。 2. 创建一个长度为10的零向量。 np.zeros(10)创建了一个长度为10的零向量，所有元素初始化为0。打印这个向量时，可以看到一列由0组成的...

Traceback (most recent call last): File "D:\neox_tools-master\neox_tools-master\util.py", line 2, in <module> import numpy as np File "D:\python\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 125, in <module> from numpy.__config__ import show as show_config File "D:\python\lib\site-packages\numpy\__config__.py", line 12, in <module> os.add_dll_directory(extra_dll_dir) AttributeError: module 'os' has no attribute 'add_dll_directory'

根据您提供的错误信息，您正在尝试在util.py文件中导入numpy库，并且在导入过程中出现了问题。 要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤： 1. 确认您正在使用的Python版本是否较旧。如果是，请尝试升级到最新...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wangyunqi\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 1, in <module> import numpy as np File "C:\Users\wangyunqi\.conda\envs\python1\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 127, in <module> from numpy.__config__ import show as show_config File "C:\Users\wangyunqi\.conda\envs\python1\lib\site-packages\numpy\__config__.py", line 18 blas_mkl_info={'libraries': ['mkl_rt'], 'library_dirs': ['C:/Users/s'd'j's'y's'y'j'sa/.conda/envs/python1\\Library\\lib'], 'define_macros': [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)], 'include_dirs': ['C:/Users/s'd'j's'y's'y'j'sa/.conda/envs/python1\\Library\\include']} ^ SyntaxError: invalid syntax 这个报错怎么解决

这个错误是由于路径中存在特殊字符引起的语法错误。在报错信息中，路径中的单引号（'）被错误地解析为字符串的开关引号。为了解决这个问题，你可以尝试以下方法： 1. 使用原始字符串（Raw String）来表示路径，即在...

解释import os import numpy as np import torch import torch.backends.cudnn as cudnn import torch.distributed as dist import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from nets import get_model_from_name from utils.callbacks import LossHistory from utils.dataloader import DataGenerator, detection_collate from utils.utils import (download_weights, get_classes, get_lr_scheduler, set_optimizer_lr, show_config, weights_init) from utils.utils_fit import fit_one_epoch

- numpy：Python中的数值计算库，提供了多维数组和矩阵运算功能； - torch：PyTorch深度学习框架的主要模块，提供了张量操作、自动求导、模型构建、模型训练等功能； - torch.backends.cudnn：PyTorch的CUDA后端库，...

from nets.segformer import SegFormer from nets.segformer_training import (get_lr_scheduler, set_optimizer_lr, weights_init) from utils.callbacks import LossHistory, EvalCallback from utils.dataloader import SegmentationDataset, seg_dataset_collate from utils.utils import download_weights, show_config from utils.utils_fit import fit_one_epoch需要配置哪些库

- numpy: 数组操作库 - matplotlib: 绘图库 - pillow: 图像处理库 - tqdm: 进度条库 这些库可以通过pip命令进行安装，例如： pip install torch torchvision numpy matplotlib pillow tqdm

import tkinter as tk from tkinter import filedialog import pandas as pd import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.ensemble import IsolationForest from sklearn.preprocessing import StandardScaler import warnings class DataImporter: def __init__(self, master): self.file_path = None self.master = master self.master.title("数据导入") # 创建用于显示文件路径的标签 self.path_label = tk.Label(self.master, text="请先导入数据集！") self.path_label.pack(pady=10) # 创建“导入数据集”按钮 self.load_button = tk.Button(self.master, text="导入数据集", command=self.load_data) self.load_button.pack(pady=10) # 创建“显示数据集”按钮 self.show_button = tk.Button(self.master, text="显示数据集", command=self.show_data) self.show_button.pack(pady=10) # 创建“退出程序”按钮 self.quit_button = tk.Button(self.master, text="退出程序", command=self.master.quit) self.quit_button.pack(pady=10) # 创建一个空的 DataFrame 用于存放数据集 self.data = pd.DataFrame() def load_data(self): # 弹出文件选择对话框 file_path = filedialog.askopenfilename() # 如果用户选择了文件，则导入数据集 if file_path: self.data = pd.read_csv(file_path, delimiter=';') self.path_label.config(text=f"已导入数据集：{file_path}") else: self.path_label.config(text="未选择任何文件，请选择正确的文件")

这段代码是用于导入数据集的，它使用了 tkinter 库来创建一个 GUI 界面，让用户选择需要导入的数据集文件，并且使用 pandas 库来读取 csv 格式的数据集文件。同时，这段代码还使用了一些机器学习库，如 sklearn 的 ...
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这100道练习，带你玩转Numpy.pdf

import numpy as np 2. 打印Numpy的版本和配置说明： 了解Numpy的版本有助于确保代码的兼容性。此外，查看Numpy的配置信息有助于我们了解安装的Numpy库所支持的特性。可以使用如下代码查看： python print...

AttributeError: module 'numpy.linalg.lapack_lite' has no attribute '_ilp64'

print(np.__config__.show()) 然后，删除缓存目录中与NumPy相关的文件。 如果上述方法无效，可能还有其他原因导致该错误。在这种情况下，提供更多的上下文信息可能有助于更准确地定位问题。

python报错 ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

当Python程序遇到ImportError: numpy.core.multiarray failed to import这个错误时，通常意味着你在尝试导入NumPy库时出现了问题。NumPy是一个广泛使用的数学计算库... numpy.show_config()来查看更详细的配置信息。

详细解释以下Python代码：import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show()，并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt # 设置采样率、中心频率和采样点数 sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() ...

ImportError: cannot import name 'show_config' from 'numpy'

这个错误通常是因为你的 NumPy 版本太低或者是 NumPy 模块没有正确安装导致的。请确保你安装了最新版本的 NumPy，并且没有其他冲突的包或模块与之冲突。 你可以尝试以下几个解决方案： 1. 更新 NumPy：使用以下...

更新库后代码一直出错numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96 from C header, got 88 from PyObject

numpy.show_config() 来查看详细的配置，然后根据提示删除 .npy 和 .pyd 文件夹，或者重装NumPy。 4. **兼容模式**：如果你在使用Anaconda，你可以尝试设置NumPy到一个与当前Python版本兼容的特定版本。 ...

#coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd from pyecharts.charts import Geo value = [20,30,40,60,70,80,90,100,10] attr = ['荆州','长沙','渭南','临汾','十堰','唐山','郴州','铜陵','呼和浩特'] geo = Geo("全国各地销售量图",width=1200,height=600) geo.add("各网点销售量",attr,value,type="effectScatter",border_color="#ffffff",symbol_size=20,\ is_label_show=True,label_text_color="#00FF00",label_pos="inside",symbol="circle",\ symbol_color="FF0000",geo_normal_color="#006edd",geo_emphasis_color="#0000ff") geo.show_config() geo.render("geo.html")修改代码，解决 init() got an unexpected keyword argument 'width'这个问题

import numpy as np import pandas as pd from pyecharts.charts import Geo from pyecharts import options as opts value = [20,30,40,60,70,80,90,100,10] attr = ['荆州','长沙','渭南','临汾','十堰','...

优化这段代码，为其添加背景图片import tkinter as tk import numpy as np # 创建窗口 def change_label(): button.destroy() label.config(text="请输入您的身高体重以及目标体重：") height_label.place(relx=0.5, rely=0.4, anchor="center") height_entry.place(relx=0.5, rely=0.45, anchor="center") weight_label.place(relx=0.5, rely=0.5, anchor="center") weight_entry.place(relx=0.5, rely=0.55, anchor="center") target_label.place(relx=0.5, rely=0.6, anchor="center") target_entry.place(relx=0.5, rely=0.65, anchor="center") submit_button.place(relx=0.5, rely=0.8, anchor="center") def show_buttons(): calculate_low_carb() calculate_medium_carb() calculate_high_carb() label.config(text="您的营养素分配如下：") label.place(relx=0.5, rely=0.2, anchor="center") height_label.destroy() height_entry.destroy() weight_label.destroy() weight_entry.destroy() target_label.destroy() target_entry.destroy() submit_button.destroy() submit_button_1.place(relx=0.5, rely=0.8, anchor="center") def calculate_low_carb(): global low_protein_intake, low_carb_intake, low_fat_intake height = float(height_entry.get()) weight = float(weight_entry.get()) target_weight = float(target_entry.get()) # 根据BMI计算蛋白质摄入量 bmi = weight / (height / 100)**2 if bmi >= 27: low_protein_intake = weight elif bmi >= 24 and bmi < 27: low_protein_intake = weight * 1.5 else: low_protein_intake = weight * 2 # 计算低碳日的碳水摄入量和脂肪摄入量 low_carb_intake = weight low_fat_intake = weight low_carb_label = tk.Label(root, text = "您低碳日的碳水摄入量为{:.1f}克，蛋白质摄入量为{:.1f}克，脂肪摄入量为{:.1f}克".format(low_carb_intake, low_protein_intake, low_fat_intake), font=("Arial", 18)) low_carb_label.place(relx=0.5, rely=0.4, anchor="center")

import numpy as np # 创建窗口 root = tk.Tk() root.title("营养素计算器") root.geometry("800x600") # 添加背景图片 bg_image = tk.PhotoImage(file="background.png") bg_label = tk.Label(root, image=bg_...

优化这段import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' # 输入信号 def inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2np.pifreq return Anp.sin(Omegat_vec + phi) + noise * (2np.random.random(t_vec.size)-1) # 锁相测量部分 def LockinMeasurement_func(inputVoltageSignal, t_vec, ref_freq): # 生成参考信号 sin_ref = 2np.sin(2 * np.pi * ref_freq * t_vec) cos_ref = 2*np.cos(2 * np.pi * ref_freq * t_vec) # 混频信号 signal_0 = inputVoltageSignal * sin_ref signal_1 = inputVoltageSignal * cos_ref # 低通滤波 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # 计算振幅和相位 A = np.sqrt(X2 + Y2) phi = np.arctan2(Y, X) return A, phi # 参数 A = 1 phi = 0 noise = 1 ref_freq = 100 t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) # 列表来保存幅值和相位数据 amplitude_list = [] phase_list = [] freq_list = np.arange(1, 1001) # 循环计算不同频率下的幅值和相位 for freq in freq_list: # 生成原始信号 Vin_vec = inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq=freq) # 锁相测量 A, phi = LockinMeasurement_func(Vin_vec, t_vec, ref_freq=freq) # 保存幅值和相位数据 amplitude_list.append(A) phase_list.append(phi) #绘图 # 幅值与频率的关系图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.subplot(2,1,1) plt.plot(freq_list, amplitude_list) plt.xlabel('freq (Hz)') plt.ylabel('A') plt.title('relationship between A and freq') plt.show() # 相位与频率的关系图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.subplot(2,1,2) plt.plot(freq_list, phase_list) plt.xlabel('freq (Hz)') plt.ylabel('Phi') plt.title('relationship between Phi and freq') plt.show()使用while循环

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' # 输入信号 def inputVoltageSignal_func(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2 * np.pi * freq return ...

修改完善下列代码，得到十折交叉验证三分类的平均每一折的分类报告，平均每一折的混淆矩阵，平均每一折的auc值和roc曲线。min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # define function to get gcForest configuration def get_config(): config = {} config["random_state"] = 0 config["num_classes"] = 3 config["num_...
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Arachne:实现UDP RIPv2协议的Java路由库

资源摘要信息:"arachne:基于Java的路由库" 知识点详细说明： 1. 知识点一：基于Java的路由库 - Arachne是一个基于Java开发的路由库，它允许开发者在Java环境中实现网络路由功能。 - Java在企业级应用中广泛使用，具有跨平台特性，因此基于Java的路由库能够适应多样的操作系统和硬件环境。 - 该路由库的出现，为Java开发者提供了一种新的网络编程选择，有助于在Java应用中实现复杂的路由逻辑。 2. 知识点二：简单Linux虚拟机上运行 - Arachne能够在资源受限的简单Linux虚拟机上运行，这意味着它对系统资源的要求不高，可以适用于计算能力有限的设备。 - 能够在虚拟机上运行的特性，使得Arachne可以轻松集成到云平台和虚拟化环境中，从而提供网络服务。 3. 知识点三：UDP协议与RIPv2路由协议 - Arachne实现了基于UDP协议的RIPv2（Routing Information Protocol version 2）路由协议。 - RIPv2是一种距离向量路由协议，用于在网络中传播路由信息。它规定了如何交换路由表，并允许路由器了解整个网络的拓扑结构。 - UDP协议具有传输速度快的特点，适用于RIP这种对实时性要求较高的网络协议。Arachne利用UDP协议实现RIPv2，有助于降低路由发现和更新的延迟。 - RIPv2较RIPv1增加了子网掩码和下一跳地址的支持，使其在现代网络中的适用性更强。 4. 知识点四：项目构建与模块组成 - Arachne项目由两个子项目构成，分别是arachne.core和arachne.test。 - arachne.core子项目是核心模块，负责实现路由库的主要功能；arachne.test是测试模块，用于对核心模块的功能进行验证。 - 使用Maven进行项目的构建，通过执行mvn clean package命令来生成相应的构件。 5. 知识点五：虚拟机环境配置 - Arachne在Oracle Virtual Box上的Ubuntu虚拟机环境中进行了测试。 - 虚拟机的配置使用了Vagrant和Ansible的组合，这种自动化配置方法可以简化环境搭建过程。 - 在Windows主机上，需要安装Oracle Virtual Box和Vagrant这两个软件，以支持虚拟机的创建和管理。 - 主机至少需要16 GB的RAM，以确保虚拟机能够得到足够的资源，从而提供最佳性能和稳定运行。 6. 知识点六：Vagrant Box的使用 - 使用Vagrant时需要添加Vagrant Box，这是一个预先配置好的虚拟机镜像文件，代表了特定的操作系统版本，例如ubuntu/trusty64。 - 通过添加Vagrant Box，用户可以快速地在本地环境中部署一个标准化的操作系统环境，这对于开发和测试是十分便利的。 7. 知识点七：Java技术在IT行业中的应用 - Java作为主流的编程语言之一，广泛应用于企业级应用开发，包括网络编程。 - Java的跨平台特性使得基于Java开发的软件具有很好的可移植性，能够在不同的操作系统上运行，无需修改代码。 - Java也具有丰富的网络编程接口，如Java NIO（New Input/Output），它提供了基于缓冲区的、面向块的I/O操作，适合于需要处理大量网络连接的应用程序。 8. 知识点八：网络协议与路由技术 - 理解各种网络协议是网络工程师和开发人员的基本技能之一，RIPv2是其中一种重要协议。 - 路由技术在网络架构设计中占有重要地位，它决定了数据包在网络中的传输路径。 - Arachne库的使用可以加深开发者对路由协议实现和网络架构设计的理解，帮助构建更加稳定和高效的网络系统。 通过上述知识点的介绍，我们可以看出Arachne作为一个基于Java的路由库，在技术实现、项目构建、环境配置以及网络技术等多个方面有着其独特之处，对Java开发者来说，这是一项值得学习和使用的技术资源。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩