[已解决]谁能帮我运行一个程序 我的缺少numpy包 现在安装需要很长时间

GIAAKK

谁能帮我运行一个程序 我的缺少numpy包 现在安装需要很长时间  谁能帮我运行一下我看看结果

1. import sys
   
2. import time
   
3. import math
   
4. import datetime
   
5. import threading
   
6. import numpy asnp
   
7. import matplotlib.pyplot as plt
   
8.   
   
9. def show_data(x,y):
   
10.     num_list_x = np.arange(len(x))
    
11.     plt.figure(figsize=(20, 10))
    
12.     plt.xlim(0, len(num_list_x)+50)
    
13.     plt.plot(num_list_x, x, color='b',linestyle='-', label='x')
    
14.     plt.legend()
    
15.     plt.show()
    
16.     if y != None:
    
17.         plt.figure(figsize=(20, 10))
    
18.         num_list_y = np.arange(len(y))
    
19.         plt.xlim(0, len(num_list_y)+50)
    
20.         plt.plot(num_list_y, y, color='r',linestyle='-', label='y')
    
21.         plt.legend()
    
22.         plt.show()
    
23.   
    
24. def logistic(t):
    
25.     return 1.0/(1+np.exp(-t))
    
26.   
    
27. def n_multiply(t, x):
    
28.     return t * x
    
29.   
    
30. def trans_inverse(x):
    
31.     if not isinstance(x, np.ndarray):
    
32.         x = np.array(x)
    
33.     return np.linalg.inv(x.transpose())
    
34.   
    
35. def ica(x):
    
36.     m = len(x)      # 样本数目，这里是 2 个
    
37.     n = len(x[0])   # mic 数目，这里是 1000 个
    
38.     # 建立个 1000*1000 的列表
    
39.     w = [[0.0]*n for t in range(n)]
    
40.     # 建立个 1000*1000 的列表
    
41.     iw = [[0.0]*n for t in range(n)]
    
42.     # 建立个 1000*1000 的列表
    
43.     w1 = [[0.0]*n for t in range(n)]
    
44.     # 将对角线初始化为1
    
45.     for i in range(n):
    
46.         w[i][i] = 1
    
47.     # 初始化学习率为
    
48.     alpha = 0.001
    
49.     # shuffle(x)
    
50.     # 迭代次数最多不超过 200 次
    
51.     for time in range(200):
    
52.         # 分离出"样本数目"个样本
    
53.         for i in range(m):
    
54.             for j in range(n):
    
55.                 t = np.dot(w[j], x[i])
    
56.                 t = 1 - 2*logistic(t)
    
57.                 w1[j] = n_multiply(t,x[i])  # w1[j] = t*x[i]
    
58.             iw = trans_inverse(w)    # iw = w^T^(-1)
    
59.             iw = w1 + iw
    
60.             w1 = np.add(w1, iw) #w1 += iw
    
61.             w1 = np.dot(w1, alpha)
    
62.             w = np.add(w, w1)
    
63.         print (time, ":\t", w)
    
64.     return w
    
65.   
    
66. def mix(A, x,y):
    
67.     mix = np.dot(A, np.array([x, y]))
    
68.   
    
69.     for i in xrange(len(mix[0])):
    
70.         mix[0][i] = mix[0][i] + mix[1][i]
    
71.   
    
72.     #show_data(mix[0], None)
    
73.   
    
74.     return mix
    
75.   
    
76. def decode(w,x):
    
77.     ps = np.dot(x, w)
    
78.     return ps[0], ps[1]
    
79.   
    
80.   
    
81. if __name__ =="__main__":
    
82.     s1 =[math.sin(float(x)/20) for x in range(0, 1000, 1)]
    
83.     s2 = [float(x)/50 for x in range(0, 50, 1)]* 20
    
84.     #s1 = [math.sin(float(x)/20) for x inrange(0, 100, 1)]
    
85.     #s2 = [float(x)/50 for x in range(0, 50,1)] * 2
    
86.     #show_data(s1, s2)
    

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最佳答案

月排行榜 / 总排行榜

xiangjianshinan

2020-4-23 21:27:08

另：最后的 show_data(s1, s2) 前 去掉 井号后的结果。

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qiuyouzhi

你可以用国内源安装呀

xiangjianshinan

import numpy asnp
as 与 np 之间少个空格。

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去找小甲鱼文档的bs4，那里面有一个镜像，复制下来加上的话安装numpy会加速很多

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两三分钟内基本能够安装完

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1. python -m pip install numpy-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

复制代码

这个是镜像，安装的时候就用这个（可能numpy-python得把-python删掉）

xiangjianshinan

另：最后的 show_data(s1, s2) 前 去掉 井号后的结果。

GIAAKK

好的 谢谢谢谢

GIAAKK

weiter 发表于 2020-4-23 21:23
去找小甲鱼文档的bs4，那里面有一个镜像，复制下来加上的话安装numpy会加速很多

好的 谢谢谢谢

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GIAAKK 发表于 2020-4-23 21:33
好的 谢谢谢谢

我电脑有问题运行不了的，只能帮你到这了，尽快下好numpy