numpy

# 时间序列预测分析 就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。 #时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点，RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。通过这种方法，RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点。 #LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种RNN的变型，可以处理rnn模型的局限性 #这里实现pytorch的LSTM来预测未来的风速的模型 #导包（都用得到） import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import pandas as pd from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #原始数据 #时间序列问题，时间的那一列是不代入训练或者测试的，所以时间列可以删除。是用前几行的预测下一行的。通俗点[1

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 首先我们来看 Mac版 按照需求大家依次安装，如果你还没学到数据分析，建议你先学好Pytho基础和爬虫再来。可以去小编的Python交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目 python3 -m pip install numpy python3 -m pip install --upgrade pip //依次安装 python3 -m pip install pandas python3 -m pip install wordcloud python3 -m pip install matplotlib python3 -m pip install scipy python3 -m pip install -U scikit-learn Matplotlib Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。 如果看不懂，说明你基础还没学好后。可以去小编的Python交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目，学好在看这篇 使用Matplotlib，可以定制所做图表的任一方面

1.numpy乘法运算中"*"或multiply()，是数组元素逐个计算，具体代码如下： import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) another_two_dim_matrix_one = np.array([[7, 8, 9], [4, 7, 1]]) # 对应元素相乘 element-wise product element_wise = two_dim_matrix_one * another_two_dim_matrix_one print('element wise product: %s' %(element_wise)) # 对应元素相乘 element-wise product element_wise_2 = np.multiply(two_dim_matrix_one, another_two_dim_matrix_one) print('element wise product: %s' % (element_wise_2)) 　　 2.numpy乘法运算中dot是按照矩阵乘法的规则来运算的，具体实现代码如下： 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4395699/blog

这篇文章主要介绍了python调用摄像头的示例代码，帮助大家更好的理解和使用python，感兴趣的朋友可以了解下 一、打开摄像头 import cv2 import numpy as np def video_demo(): capture = cv2.VideoCapture(0)#0为电脑内置摄像头 while(True): ret, frame = capture.read()#摄像头读取,ret为是否成功打开摄像头,true,false。 frame为视频的每一帧图像 frame = cv2.flip(frame, 1)#摄像头是和人对立的，将图像左右调换回来正常显示。 cv2.imshow("video", frame) c = cv2.waitKey(50) if c == 27: break video_demo() cv2.destroyAllWindows() 二、打开摄像头并截图 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW) # 打开摄像头 while (1): # get a frame ret, frame = cap.read() frame = cv2.flip(frame, 1) # 摄像头是和人对立的，将图像左右调换回来正常显示 # show a frame cv2.imshow(