a = np.random.rand(10, 10)
#首先创建数组
a[np.random.randint(10, size=5), np.random.randint(10, size=5)] = np.nan
#随机指定数组中的五个位置为缺失值
print('Array a:')
print(a)
print('Result:')
#计算缺失值的总数
print(np.isnan(a).sum())
#返回缺失值的位置
print(np.where(np.isnan(a)))
Array a:
[[0.31083684 0.91010211 0.04155175 0.39559228 0.5232661  0.55171089
  0.38759503 0.18378685 0.10009486 0.52620333]
 [0.0010178  0.94765918 0.51306455 0.48942569 0.90026993 0.14719501
  0.93473118 0.13998178 0.14924952 0.39719853]
 [0.40373739 0.57648616 0.83931134 0.59873777 0.18590857 0.32391626
  0.38614168 0.9713498         nan 0.95889986]
 [0.1717263  0.71885529 0.70497483 0.81978594 0.02236966 0.79265399
  0.73746451 0.93370094 0.84984392 0.11840724]
 [0.19580231 0.10
                    这一部分主要内容有：对数组缺失值的一些处理numpy.unique()函数一些统计函数的使用找出数组中的缺失值的总数以及所在的位置首先创建一个含有缺失值的数组在进行处理：a = np.random.rand(10, 10)#首先创建数组a[np.random.randint(10, size=5), np.random.randint(10, size=5)] = np.nan...
				
题目一 生成一个[0,1)之间均匀分布的随机数数组，包含1000个元素， 随机种子为612。接收用户输入一个1-100之间的数字。打印随机数组中所有索引值可以被输入整数整除的数字，并打印序号和索引值。序号从1开始，依次加1。
import numpy as np
from numpy import *
p = int(input("请输入一个1-100之间的整数："))
random.seed(612)
nums=random.rand(1000)
print("序号\t索引值\t随机数"
    for i in range(t.shape[1]):
        temp_col = t[:,i]
        nan_num = np.count_nonzero(temp_col!=temp_col)
        if nan_num != 0:
            temp...
				
之前使用matplotlib绘制曲线图直接使用的是plot（）方法，其实绘制基础的散点图很简单，只要使用scatter（）方法就可以了，其他的设置方式与曲线图的设置方式也是一致的。 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x1 = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 2, 3, 4]     #第一组数据
x2 ...
				
NumPy是Python科学计算的基础软件包之一，它支持大部分数组和矩阵运算，使得Python成为了一种极其方便的科学计算环境。NumPy可以让Python快速处理任何大小的数组，它也提供了许多常见的数学函数，如：sin，cos，exp等。
使用NumPy需要先安装它，在命令行窗口输入以下命令即可：
pip install numpy
安装完成后，就可以在Python代码中使用NumPy了。一般情况下，我们会使用以下方式导入NumPy模块：
```python
import numpy as np
导入后，我们就可以使用NumPy提供的各种函数和工具了。比如，可以使用np.array()函数创建一个数组：
```python
my_array = np.array([1, 2, 3])
这样，就创建了一个包含1、2、3的一维数组。可以使用print()函数查看数组的内容：
```python
print(my_array)
输出结果为：[1 2 3]。
除此之外，NumPy还提供了许多其他的函数和工具，如：数组的索引和切片、数组的形状变换、数组的拼接和分裂等等。学习NumPy非常有助于进行科学计算和数据处理。
                Mybatis 报错 java.io.IOException: Could not find resource mybatis-config.xml
                    stonebigbigstone: 
                    谢谢大佬！我就是这里的问题XD
                TIP-LAS 藏语分词工具使用
                    计算机联锁仿真: 
                    博主您好，能分享一下训练好的模型吗？邮箱1392178449@qq.com,谢谢！
                Anaconda安装Tensorflow以及Matplotlib 以及错误：RuntimeError: module compiled against API version a but this v
                    wulalawula66: 
                    安装tensorflow之后会不会把不符合的numpy卸载然后安装与tensorflow相符合的版本，这样又与matploytlib冲突了
                TIP-LAS 藏语分词工具使用
                    您好！可以发一下训练好的模型吗？
                TIP-LAS 藏语分词工具使用
                    你好，请问可以发我一份训练好的模型嘛？呜呜呜呜蟹蟹！