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python np.uniquE

生成相应大小的零矩阵,举个栗子: -------- np.zeros(5)#生成包含5个元素的零矩阵 array([ 0., 0., 0., 0., 0.]) np.zeros((5,), dtype=np.int)#生成包含5个元素的零矩阵,且各元素为整形 array([0, 0, 0, 0, 0]) np.zeros((2, 1))#生成2行1列...

http://blog.csdn.net/rifengxxc/article/details/75008427

点积,比如np.dot([1,2,3],[4,5,6]) = 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32

import numpy as np data = np.array([1,2,3,np.nan,4,np.nan]) # 获得一个bool数组 # array([False, False, False, True, False, True], dtype=bool) # 这样可以获得nan的数量 np.isnan(data).sum() # 2

numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组比如12345678import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1)注:x[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素y[[1],[2]]的shape...

标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指针。 这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象。 对于数值运算来说这种结构显然比较浪...

有时候人容易犯知其一不知其二的错误,np.std也是支持计算无偏样本标准差的(话说无偏样本标准差这么常用,NumPy怎么会不支持呢),见如下代码: >>> a = np.arange(10) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.std(a, ddof = 1) 3...

c = np.array([[[0, 1, 2,3], [4, 5, 6,7]], [[1, 2, 3,4], [5,6,7,8]]] print( c.sum(axis=0)) print( c.sum(axis=1)) print( c.sum(axis=2)) 一个不是很简单,但是很好理解的方法是:你的输入矩阵的shape是(2,2,4),那么当axis=0时,就是在第...

math.exp(-x)应该用np.exp(-x)

numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组 比如 import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1) 注: x[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素 y[[1],[2]]的shape值...

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