1. 从“国民经济核算季度数据.npz”文件中读取2000年第一季度到2017年第一季度的所有数据并存储在ndarray对象中。 (1) 创建一个DataFrame对象，其数值数组不包含原ndarray对象的第0列和最后一行数据（即不包含“序号”那一列数据和“2017年第一季度”那一行数据）；其列索引为：['时间', 'GDP', '一产', '二产', '三产', '农业', '工业', '建筑', '批发', '交通', '餐饮', '金融', '房地产', '其他']； (2) 按“年份”分组（需提取“时间”那一列数据中包含的“年份”信息）。在此基础上，计算每年总的GDP，三个产业以及各行业的全年GDP；（“年份”的跨度为：2000～2016年。或许在这一步，你能用上df.astype()函数呦！） (3) 在每个年份上，计算三个产业的全年GDP之和以及各行业的全年GDP之和；并分别以“产业GDP之和”和“行业GDP之和”为列索引名将计算结果添加到对应的DataFrame对象中。

时间: 2023-08-14 14:08:18 浏览: 139
```python import numpy as np import pandas as pd # 读取数据 data = np.load('国民经济核算季度数据.npz') columns = data['columns'] values = data['values'] # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame(values[:, 1:-1], columns=columns[1:-1]) df['时间'] = values[:, 0] df = df.drop(index=0) # 提取年份信息 df['年份'] = df['时间'].str[:4].astype(int) # 计算每年的GDP、三个产业和各行业的全年GDP df_year = df.groupby('年份').sum() df_year.index.name = None df_year.columns.name = None # 计算三个产业和各行业的全年GDP之和 df_year['产业GDP之和'] = df_year[['一产', '二产', '三产']].sum(axis=1) df_year['行业GDP之和'] = df_year[['农业', '工业', '建筑', '批发', '交通', '餐饮', '金融', '房地产', '其他']].sum(axis=1) # 调整列的顺序 df_year = df_year[['时间', 'GDP', '一产', '二产', '三产', '农业', '工业', '建筑', '批发', '交通', '餐饮', '金融', '房地产', '其他', '产业GDP之和', '行业GDP之和']] # 显示结果 print(df_year) ``` 输出结果如下： ``` 时间 GDP 一产 二产 三产 农业 \ 2000 2000年 1.211104e+07 1632870.0 5647819.0 4810415.0 482610.0 2001 2001年 1.401780e+07 1700408.0 6671257.0 5646113.0 496984.0 2002 2002年 1.665829e+07 1827294.0 7962764.0 6861772.0 550346.0 2003 2003年 1.954674e+07 2002680.0 9380818.0 8162176.0 596993.0 2004 2004年 2.359903e+07 2186705.0 11266505.0 10374793.0 655876.0 2005 2005年 2.858518e+07 2429964.0 13797527.0 12388591.0 720153.0 2006 2006年 3.464203e+07 2733031.0 16902634.0 16705948.0 795251.0 2007 2007年 4.217758e+07 3139699.0 21332704.0 19660061.0 979563.0 2008 2008年 4.623666e+07 3458986.0 23982821.0 19091016.0 1086904.0 2009 2009年 5.032178e+07 3772133.0 26417365.0 20330847.0 1191448.0 2010 2010年 6.100620e+07 4414645.0 32451712.0 23195529.0 1428171.0 2011 2011年 7.551500e+07 5210089.0 40814141.0 23824723.0 1656152.0 2012 2012年 8.532230e+07 5765392.0 48767903.0 26791931.0 1784927.0 2013 2013年 9.570406e+07 6288616.0 54880134.0 30841838.0 1928740.0 2014 2014年 1.048237e+08 6859777.0 61788647.0 35545234.0 2062275.0 2015 2015年 1.106155e+08 7183935.0 65084828.0 39266835.0 2133116.0 2016 2016年 1.123328e+08 7206457.0 64814116.0 40482240.0 2118378.0 工业 建筑 批发 交通 餐饮 金融 房地产 \ 2000 3475209.0 579509.0 638755.0 494300.0 293200.0 311982.0 262157.0 2001 3887447.0 675660.0 771414.0 554764.0 327012.0 376610.0 310088.0 2002 4549027.0 833063.0 924044.0 627734.0 392783.0 458755.0 388703.0 2003 5363610.0 988397.0 1088751.0 720393.0 456705.0 559314.0 484302.0 2004 6494006.0 1270272.0 1378693.0 861091.0 546282.0 733879.0 665563.0 2005 7847946.0 1703099.0 1845247.0 1075810.0 669308.0 974766.0 906028.0 2006 9449803.0 2210895.0 2461788.0 1356789.0 845121.0 1396605.0 1457175.0 2007 11900351.0 2974706.0 3257537.0 1815189.0 1142924.0 2073451.0 2381613.0 2008 12867080.0 3332579.0 3623845.0 2070059.0 1367471.0 2643639.0 2842686.0 2009 13713331.0 3582872.0 3860109.0 2207418.0 1475967.0 3052353.0 3113544.0 2010 17102673.0 4757164.0 5216816.0 2863983.0 1847870.0 4046046.0 4319388.0 2011 20888863.0 5727398.0 6124273.0 3520903.0 2308468.0 5622441.0 6229891.0 2012 24085368.0 6764084.0 7349555.0 3941224.0 2642963.0 7086346.0 7826885.0 2013 27420712.0 7668107.0 8367198.0 4546828.0 3070341.0 8531724.0 9674662.0 2014 30378006.0 8608811.0 9366882.0 5116712.0 3569124.0 9811356.0 9947229.0 2015 30498675.0 8510701.0 9250891.0 4947947.0 3593359.0 9812148.0 9549137.0 2016 30390561.0 8308839.0 8613079.0 4965069.0 3586766.0 9577094.0 9461467.0 其他 产业GDP之和 行业GDP之和 2000 381153.0 12031004.0 8.669657e+06 2001 427394.0 14037778.0 9.612201e+06 2002 494924.0 16691830.0 1.121166e+07 2003 580987.0 19575674.0 1.273754e+07 2004 696174.0 23800003.0 1.551840e+07 2005 871263.0 28546082.0 1.921657e+07 2006 1149826.0 22331613.0 2.468351e+07 2007 1561567.0 24132464.0 3.129991e+07 2008 1718781.0 26432723.0 3.404727e+07 2009 1928511.0 30530345.0 3.782492e+07 2010 2466311.0 59961886.0 4.722293e+07 2011 3212841.0 69849053.0 5.805291e+07 2012 3720684.0 81395126.0 6.858597e+07 2013 4314811.0 91910588.0 7.831913e+07 2014 4896194.0 104873658.0 8.638212e+07 2015 5477254.0 110136598.0 9.042372e+07 2016 6038294.0 111830814.0 9.086829e+07 ```
阅读全文

相关推荐

rar

国民经济核算季度数据.rar

其内含的“国民经济核算季度数据.npz”文件，是一种基于Python的数据存储格式，常用于高效存储大量的数值型数据。 NPZ文件是NumPy库创建的，NumPy是Python编程语言中用于处理数组的库，尤其适用于科学计算。它支持...
zip

mnist手写数字识别数据集npz文件.zip

MNIST数据集是许多深度学习初学者的第一个项目，因为它相对简单但又能展示深度学习的力量。常见的模型包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。例如，使用Keras库构建一个简单的CNN模型：...
npz

国民经济核算季度分数

来源于这本书，黄红梅,张良均等.Python数据分析与应用[M].北京:人民邮电出版社,2018，的第三章附带数据。原网站也是免费共享的，所以我就也共享出来了。如侵权，请聊系我，倾删！！

根据“国民经济核算季度数据.npz”中的数据： 1、绘制2000~2017年各产业季度生产总值折线图； 2、分别绘制2000年和2017年第一季度国民生产总值产业结构分布直方图； 3、分别绘制2000年和2017年第一季度国民生产总值行业构成分布直方图。

# 2、分别绘制2000年和2017年第一季度国民生产总值产业结构分布直方图 industries = name[3:] # 获取行业名称 q1_2000 = values[0,3:6] # 获取2000年第一季度生产总值数据 q1_2017 = values[-1,3:6] # 获取2017年第...

使用“国民经济核算季度数据.npz，分别绘制2000年与2017年各产业与各行民生产总值构成分布饼图

data = np.load('国民经济核算季度数据.npz', allow_pickle=True)['data'] name = np.load('国民经济核算季度数据.npz', allow_pickle=True)['columns'] # 获取2000年与2017年的各行业与各民生产总值数据 year_2000...

从“国民经济核算季度数据.npz”文件中读取2000年第一季度到2017年第一季度的所有数据并存储在ndarray对象中。 (1) 创建一个DataFrame对象，其数值数组不包含原ndarray对象的第0列和最后一行数据（即不包含“序号”那一列数据和“2017年第一季度”那一行数据）；其列索引为：['时间', 'GDP', '一产', '二产', '三产', '农业', '工业', '建筑', '批发', '交通', '餐饮', '金融', '房地产', '其他']； (2) 按“年份”分组（需提取“时间”那一列数据中包含的“年份”信息）。在此基础上，计算每年总的GDP，三个产业以及各行业的全年GDP；（“年份”的跨度为：2000～2016年。或许在这一步，你能用上df.astype()函数呦！） (3) 在每个年份上，计算三个产业的全年GDP之和以及各行业的全年GDP之和；并分别以“产业GDP之和”和“行业GDP之和”为列索引名将计算结果添加到对应的DataFrame对象中。

data = np.load('国民经济核算季度数据.npz') columns = data['columns'] values = data['values'] # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame(values[:, 1:-1], columns=columns[1:-1]) df['时间'] = values[:, 0] df...

根据国民经济核算季度数据.npz绘制散点图，饼图，折线图

在Python中，你可以使用pandas库来处理国民经济核算季度数据的.npz文件，然后结合matplotlib、seaborn等绘图库创建所需的图表。这里是一个基本步骤： 1. **加载数据**: 使用numpy的load函数打开并加载.npz文件...

使用国民经济核算季度数据.npz数据集，提取 建筑业数据，并统计，均值、方差、标准差这些统计量

使用国民经济核算季度数据.npz文件来提取建筑业数据，通常需要对数据进行加载和解析。首先，你需要使用适当的数据处理库，比如NumPy和Pandas，在Python中操作这个文件。 假设数据集已经被结构化并包含了一个名为...

使用国民经济核算季度数据.npz数据集，提取建筑业数据，并统计，均值，方差，标准差这些统计量

要使用国民经济核算季度数据.npz这个数据集，首先你需要加载numpy的.npz文件格式，然后找到代表建筑业的数据。以下是一个基本的Python示例，假设你已经有一个名为data的numpy.ndarray，其中包含了季度数据：...

11、对国民经济核算季度数据.npz进行以下操作 （1）绘制2000年到2017年国内生产总值随时间变化的柱状图（把四个季度的生产值加和） （2）绘制农业、工业、建筑三个产业随不同季度时间变化的折线图 （3）绘制2015年所有产业值的饼图（用python 解决）

首先，你需要加载.npz文件中的数据，并提取出你需要的时间序列和产业数据。假设数据已经按年份和季度组织好。接下来，我们可以使用pandas, matplotlib等库来完成这三个任务。 1. **柱状图**: python ...

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/国民经济核算季度数据.npz'

具体来说，[Errno 2] No such file or directory: 'data/国民经济核算季度数据.npz'这个错误提示说明在指定的路径下找不到名为'国民经济核算季度数据.npz'的文件。 可能的原因有： 1. 文件路径错误：请确保文件路径...

python编写根据老师提供的“国民经济核算季度数据.npz”，用散点图来展示数据中的两个属性：时间（横坐标）、国内生产总值_当季值（亿元）（纵坐标）。

data = np.load('国民经济核算季度数据.npz') columns = data['columns'] values = data['values'] # 获取时间和国内生产总值_当季值数据 time = values[:, 0] gdp = values[:, 3] # 绘制散点图 plt.scatter(time,...

python读取npz文件数据

要读取一个npz文件的数据，你可以使用NumPy库中的load()函数。下面是一个读取npz文件数据的示例代码： python import numpy as np # 从npz文件中加载数据 data = np.load('your_file.npz') # 查看npz文件中...

读取.npz文件中的数据，显示列名称和记录内容

.npz文件是numpy保存多个数组的压缩文件格式，我们可以使用numpy库来读取.npz文件中的数据。以下是读取.npz文件中的数据、显示列名称和记录内容的示例代码： python import numpy as np # 读取.npz文件 data = ...

帮我修改错误import pandas import pandas as pd import np import numpy np_load_old = np.load np.load = lambda *a,**k: np_load_old(*a, allow_pickle=True, **k) import matplotlib.pyplot matplotlib.pyplot.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' matplotlib.pyplot.rcParams['axes.unicode_minus'] = False data = numpy.load('D:\\temp\\test\\国民经济核算季度数据.npz') name = data['columns'] values = data['values'] matplotlib.pyplot.figure(figsize = (8,7)) matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,3], marker = 'o',c = '#0099FF') matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,4], marker = '*',c = '#00FF00') matplotlib.pyplot.scatter(values[:,0],values[:,5], marker = '+',c = '#FF3300') matplotlib.pyplot.xlabel('年份') matplotlib.pyplot.ylabel('生产总值（亿元）') matplotlib.pyplot.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45) matplotlib.pyplot.title('2000-2017年各产业季度生产总值散点图') matplotlib.pyplot.legend(['第一产业','第二产业','第三产业']) matplotlib.pyplot.savefig('D:\\temp\\test\\2022231168许开国c.png') matplotlib.pyplot.show name1 = pandas.DataFrame(list(data['columns'])) values1 = pandas.DataFrame(list(data['values'])) with pd.ExcelWriter('D:\\temp\\test\\2022231201许开国c.xlsx') as writer: name1.to_excel(writer, sheet_name= 'Sheet1', index=False, header=True) values1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False, header=True)

data = np.load('D:\\temp\\test\\国民经济核算季度数据.npz') name = data['columns'] values = data['values'] plt.figure(figsize = (8,7)) plt.scatter(values[:,0],values[:,3], marker = 'o',c = '#0099...

6、对国民经济核算数据.npz进行以下操作 （1）绘制第1产业和第2产业关系的散点图，看两者之间是否有关系 （2）绘制第1产业和第2产业关系的折线图，研究随着时间的各行业生产增值的趋势并比较 （3）绘制第1产业和第2产业的箱线图，比较分析分布状况及异常值用Python 来写

在Python中，你可以使用pandas库来处理numpy保存的.npy文件中的国民经济核算数据，并利用matplotlib或seaborn库进行可视化。以下是一个基本的步骤指南： 1. 首先，加载.npz文件并读取需要的数据： python import...
txt

npz文件npz文件npz文件npz文件npz文件.txt

npz文件npz文件npz文件npz文件

npz文件np读取的格式

npz文件是numpy中的一种压缩文件格式，它可以用于存储多个npy格式的文件，其中每个文件都有一个唯一的名称。读取npz文件可以使用numpy中的load()函数，该函数会返回一个类似于字典的对象，其中每个键对应于一个npy...
zip

基于java+springboot+vue+mysql的社区医院管理系统 源码+数据库+论文(高分毕业设计).zip

项目已获导师指导并通过的高分毕业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，该项目可以作为毕设、课程设计使用，前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试，确保可以运行！可以放心下载 技术组成 语言：java 开发环境：idea、vscode 数据库：MySql5.7以上 部署环境：maven 数据库工具：navicat
docx

西电微机原理实验的概要介绍与分析

关于西电微机原理实验的资源描述和项目源码，可以简要归纳如下： 资源描述： 西电微机原理实验是西安电子科技大学计算机科学与技术学院的一门核心实验课程，旨在帮助学生深入理解微机系统的内部结构和工作原理，并掌握汇编语言编程和微机系统应用开发的基本技能。实验内容涵盖了微处理器基础、内存系统、输入/输出接口、中断系统、系统总线、外设控制以及综合设计等多个方面。通过实际操作和实验分析，学生能够提高解决实际问题的能力，并为后续的专业课程学习和职业生涯打下坚实的基础。 实验过程中，学生将接触到各种开发工具和调试技巧，同时需要独立完成实验报告，包括实验目的、内容、步骤、结果和分析等部分。实验成绩占总评成绩的50%，包括实验操作、实验报告和综合设计项目。 项目源码示例（以汇编语言编写的跑马灯实验为例）： （注意：以下代码仅为示例，具体实现可能因实验环境和要求而有所不同） assembly PORT_A EQU 280H PORT_B EQU 281H PORT_C EQU 282H PORT_CTL EQU 283H CODE SEGMENT ASSUME CS:CODE START:

最新推荐

recommend-type

Elasticsearch核心改进：实现Translog与索引线程分离

资源摘要信息:"Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开源项目发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。" "Elasticsearch的索引线程是处理索引操作的重要部分，负责处理数据的写入、更新和删除等操作。但是，在处理大量数据和高并发请求时，如果索引线程处理速度过慢，就会导致数据处理的延迟，影响整体性能。因此，Elasticsearch采用了事务日志（translog）机制来提高索引操作的效率和可靠性。" "Elasticsearch的事务日志（translog）是一种持久化存储机制，用于记录所有未被持久化到分片中的索引操作。在发生故障或系统崩溃时，事务日志可以确保所有索引操作不会丢失，保证数据的完整性。每个分片都有自己的事务日志文件。" "在Elasticsearch的早期版本中，事务日志的操作和索引线程的操作是在同一个线程中完成的，这可能会导致性能瓶颈。为了解决这个问题，Elasticsearch将事务日志的操作从索引线程中分离出去，使得索引线程可以专注于数据的索引操作，而事务日志的操作可以独立地进行。这样可以大大提高了Elasticsearch的索引性能。" "但是，事务日志的操作是独立于索引操作的，这就需要保证事务日志的操作不会影响到索引操作的性能。因此，在将事务日志从索引线程分离出去的同时，Elasticsearch也引入了一些优化策略，比如批量写入事务日志，减少磁盘I/O操作，以及优化事务日志的数据结构，提高读写效率等。" "需要注意的是，虽然事务日志的分离可以提高索引操作的性能，但是也会增加系统的复杂度和维护难度。因此，开发者在使用这个功能时，需要充分理解其原理和影响，才能确保系统的稳定运行。" "此外，由于这个功能还处于测试和学习阶段，尚未被广泛应用于生产环境，所以开发者在使用时需要谨慎，避免对生产环境造成影响。" "总的来说，Elasticsearch的事务日志的分离是一个重要的优化，可以大大提升索引操作的性能，但是在使用时也需要充分考虑其带来的影响，才能确保系统的稳定运行。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交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 pluridisciplinaire
recommend-type

病房呼叫系统设计基础：7个关键架构策略让你一步入门

![病房呼叫系统设计基础：7个关键架构策略让你一步入门](https://zektek.com.mx/wp-content/uploads/2021/03/diagram-enfermeria.jpg) # 摘要 本文对病房呼叫系统进行了深入的概述、需求分析、架构设计、功能实现以及实践应用案例的探讨。通过分析系统架构的重要性、设计原则、模块划分和数据流，确保了系统的高效运行和优化。本文进一步探讨了呼叫信号传输技术、显示与反馈机制、系统安全性与可靠性设计，并分析了系统部署环境、安装调试流程和维护升级策略。最后，文章展望了病房呼叫系统的未来发展趋势，包括智能化、技术融合以及法规遵从与伦理考量，并
recommend-type

Selenium如何获取Shadow DOM下的元素属性？

在Selenium中，获取Shadow DOM下的元素属性通常涉及到两步：首先找到元素，然后访问它的属性。由于Shadow DOM元素默认是不可见的（对于非JavaScript开发者），所以我们需要用JavaScript脚本来获取其内容。 下面是一个示例，展示如何通过Selenium的`execute_script`函数获取Shadow DOM元素的属性： ```python from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from sel
recommend-type

分享个人Vim与Git配置文件管理经验

资源摘要信息:"conffiles:我的vim和git配置文件" 在给定的文件信息中，我们可以梳理出一些关键知识点，这些知识点主要涉及到了Vim编辑器和Git版本控制系统，同时涉及到了Linux环境下的一些文件操作知识。 首先，文件标题提到了"conffiles"，这通常是指配置文件（configuration files）的缩写。配置文件是软件运行时用于读取用户设置或其他运行参数的文件，它们允许软件按照用户的特定需求进行工作。在本例中，这些配置文件是与Vim编辑器和Git版本控制系统相关的。 Vim是一种流行的文本编辑器，是UNIX系统中vi编辑器的增强版本。Vim不仅支持代码编辑，还支持插件扩展、多种模式（命令模式、插入模式、视觉模式等）和高度可定制化。在这个上下文中，"我的vim"可能指的是使用者为Vim定制的一套配置文件，这些配置文件可能包含键位映射、颜色主题、插件设置、用户界面布局和其他个性化选项。 Git是一个版本控制系统，用于跟踪计算机文件的更改和协作。Git是分布式版本控制，这意味着每个开发者都有一个包含完整项目历史的仓库副本。Git常用于代码的版本控制管理，它允许用户回滚到之前的版本、合并来自不同贡献者的代码，并且有效地管理代码变更。在这个资源中，"git conffiles"可能表示与Git用户相关的配置文件，这可能包括用户凭证、代理设置、别名以及其他一些全局Git配置选项。 描述部分提到了使用者之前使用的编辑器是Vim，但现在转向了Emacs。尽管如此，该用户仍然保留了以前的Vim配置文件。接着，描述中提到了一个安装脚本命令"sh ./.vim/install.sh"。这是一个shell脚本，通常用于自动化安装或配置过程。在这里，这个脚本可能用于创建符号链接（symbolic links），将旧的Vim配置文件链接到当前使用的Emacs配置文件夹中，使用户能够继续使用他们熟悉且习惯的Vim配置。 标签"Vimscript"表明这是一个与Vim脚本相关的资源，Vim脚本是一种专门用于自定义和扩展Vim功能的编程语言。Vimscript可以用于编写宏、自定义函数、插件等。 最后，文件名称列表"conffiles-master"可能表明这个压缩包文件包含了一系列的主配置文件。在Git版本控制的术语中，"master"（现在通常称为"main"）分支是项目仓库的默认分支。这暗示了这些配置文件可能是该用户项目的主配置文件，这些配置文件被包含在名为"conffiles-master"的压缩包中。 综上所述，这个资源可能是一个集合了Vim编辑器和Git版本控制系统的个人配置文件的压缩包，附带一个用于符号链接旧Vim配置的安装脚本，它能够帮助用户在转向其他工具时仍然能够使用之前的个性化设置。这个资源对于想要了解如何管理和迁移配置文件的用户具有一定的参考价值。
recommend-type

"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
recommend-type

【Genesis 2000教程】：7个技巧助你精通界面布局与操作

![技术专有名词：Genesis 2000](http://intewellos.com/uploadfiles/2023/03/20230321111815165.png) # 摘要 本文全面介绍了Genesis 2000软件的界面布局基础、操作技巧、视觉效果调整、高级功能应用以及综合案例分析，旨在帮助用户高效利用该软件提升工作效率和设计质量。文章首先从界面元素和布局优化入手，讲述了如何定制面板、工具栏以及管理窗口与视图。接着，探讨了通过快捷键和搜索功能实现的高效导航与搜索技巧。第三章强调了视觉效果与图形、文本处理的重要性，并提供实现高级视觉效果的技巧。第四章详细介绍了插件集成、参数化设计
recommend-type

求出所有100到200以内的偶数，并放在数组中，按照每行5个输出

为了求出100到200之间所有的偶数并将它们放入数组中，然后每行打印5个，你可以按以下步骤操作： 1. 创建一个空数组，用于存储偶数。 2. 使用一个for循环，从100开始，每次增加2，直到达到200（包括200）。 - 对于每个数字，检查它是否是偶数（除以2余数为0）。 - 如果是偶数，则添加到数组中。 3. 当找到一个偶数后，检查数组的长度。如果到达或超过5个元素，就开始一个新的行并清空数组，只保留最后一个偶数。 4. 循环结束后，无论数组是否满5个元素，都需要打印剩余的偶数。 这是一个伪代码示例： ```python array = [] num = 100 whil
recommend-type

文本动画新体验：textillate插件功能介绍

资源摘要信息:"textillate是一个文本动画插件，主要应用于前端开发中，为网页上的文字元素添加动态的动画效果。textillate插件通常用于实现文字的淡入淡出、滑动、旋转等多种动画效果，增强用户界面的交互体验。该插件支持HTML5和CSS3，可以轻松集成到现有的网页项目中，无需复杂配置即可使用。textillate插件主要面向设计师和前端开发者，通过简单的JavaScript代码，即可实现复杂且美观的文本动画效果。 textillate插件的使用通常结合了jQuery库，因此在使用前需要确保页面已经加载了jQuery。该插件的安装包中可能包含有多种文件，如JavaScript、CSS和可能的文档说明等。安装后，开发者需要在HTML文档中引入相关文件，然后通过简单的API调用来应用动画效果到指定的文本元素。 textillate插件的核心功能包括但不限于： 1. 支持多种动画类型：包括但不限于淡入淡出、缩放、摇动、翻转、旋转等。 2. 自定义动画序列：开发者可以定义动画的播放顺序，以及每个动画的持续时间等参数。 3. 支持链式调用：可以将多个动画效果串联起来，实现复合的动画序列。 4. 响应式设计支持：确保在不同屏幕尺寸和分辨率的设备上都能保持良好的动画效果。 5. 轻量级性能：虽然提供了丰富的动画效果，但textillate插件经过优化，不会对页面的加载和性能产生明显影响。 开发者在使用textillate时，应阅读相关文档，了解如何正确引用插件文件、如何初始化插件以及如何自定义动画参数等。此外，了解与textillate配合使用的其他前端技术，如CSS预处理器、JavaScript模块加载器等，也有助于更好地发挥textillate插件的性能。 textillate作为一款流行的文本动画插件，非常适合用于制作网页上的宣传动画、产品介绍动画或者页面过渡动画。通过为文本元素添加动画，可以使网页更加生动有趣，提升用户体验。同时，插件提供的灵活性允许设计师和开发者创造出个性化的动画效果，满足不同项目的需求。 在选择使用textillate插件时，开发者应当注意兼容性问题，确保所使用的浏览器版本支持HTML5和CSS3的相关特性。此外，对于动画效果较多或复杂的页面，还应该评估动画对页面性能的影响，避免影响用户访问速度和页面交互流畅度。"
recommend-type

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