ENGG1811 Assignment 2: Simulation and Design of Passive Suspensions

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If you have any questions with this ENGG1811 Assignment 2, Please tell us by the table below or Chat box, we can help you. ENGG1811 Assignment 2: Simulation and Design of Passive Suspensions Due date: 5pm, Monday Week 11 (12/August/2019) . Late Penalty: Late submissions will be penalised at the rate of 10% per day […]

lab08 | ENGG1811 Lab 08: Simulation and its applications 

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lab08 ENGG1811 Lab 08: Simulation and its applications  Objectives After completing this lab, students should be able to Write Python scripts, functions and for-loop Understand and use the following Python numpy package features: array, array indexing, max, min, where Gain a better understanding of simulation and how it can be used for design and decision […]

UNSW ENGG1811 Python复习要点–Numpy基础教程

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NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。

UNSW1811Python 辅导第6期 集合了Lab13 SAMPLE+两次Ass讲解

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1811考试倒计时,我们的老师针对LAB13的4个问题进行分析整理,并加上前两次ass,精心准备了辅导课程,并已开展了两次Lab13+ass的课程。Final期间,已经陆陆续续为大家开展了5次辅导课程,接下来的时间里,还会有一至两次大课,并接受小班课程,为大家的考试加油!需要参加辅导的同学,可以填写以下的报名表,根据大家的时间安排课程。

UNSW ENGG1811 python中数组(numpy.array)的基本操作

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为什么要用numpy Python中提供了list容器,可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象,因此列表中保存的是对象的指针,这样一来,为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说,这种结构显然不够高效。 Python虽然也提供了array模块,但其只支持一维数组,不支持多维数组,也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。 NumPy的出现弥补了这些不足。

UNSW ENGG 1811 Python问题集锦之Python+Numpy——数组运算

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(1)数组加法:array([20,31,42,53])=array([20,30,40,50])+array([0,1,2,3]) from numpy import * a=array([20,30,40,50]) b=arange(4) a+b

UNSW1811 Python 辅导班第三期开班了!

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第二期Python冲刺培训又结束了,本次培训收到了学员们很好的反馈,同时也听取了学员们的建议。回顾前两次的培训,主要还是针对一些基础知识点和两次ass进行了非常细致的讲解。

UNSW 1811 Engineering Python Training 考前培训报名中… …

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Final 将近,针对numpy以及其他python知识点,大牛们为大家做了份整理,下周末准备给大家开设一个培训,如有需求,请先填写报名信息。     报名请填写以下相关信息:

KOL答疑– FAQ:UNSW 1811 Python Assignment 2: Simulation and Design of Biofuel Production

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以下为ass2 的题目,答疑专区在最后区域,请拉至后面区域查看精彩问答。 欢迎随时提出问题,本平台给予免费的咨询回答服务,互联网大牛们在等你哦~~! 请加微信:HYPdear 或扫描二维码即可免费咨询: Introduction We often think bacteria are bad. The truth is that there are many different types of bacteria in this world. Some bacteria are harmful to humans but some bacteria in our bodies help us to live. Have you ever considered the possibility that bacteria can also be “factory workers”? […]

UNSW Engg 1811 一文总结学习 Python 的 14 张思维导图

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大数据时代,数据是智能世界的土壤,发达的数据文明孕育于此之上。但大数据只是一种资源,它告知信息但不解释,只有学会深耕这片土地,真正挖掘到深埋土壤之下的数据金矿,才能实现数据的价值。而Python作为一款强大的,灵活的,开放的,易于学习的源语言,一直深受广大数据从业者的欢迎。 本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识,按顺序依次展示了基础知识,数据类型(数字,字符串,列表,元组,字典,集合),条件&循环,文件对象,错误&异常,函数,模块一系列思维导图。 思维导图默认阅读顺序:从右→左,顺时针方向。思维导图软件:XMind。