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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...

本来就不是空,只是未初始化的随机值 官方文档里一开头就有说 http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.empty.html

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

在使用numpy数组的过程中时常会出现nan或者inf的元素,可能会造成数值计算时的一些错误。 提供一个numpy库函数的用法,使nan和inf能够最简单地转换成相应的数值。

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...

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...

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.cumsum.html

用keras框架较为方便 首先安装anaconda,然后通过pip安装keras 以下转自wphh的博客。 #coding:utf-8''' GPU run command: THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python cnn.py CPU run command: python cnn.py2016.06.06更新:...

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...

没有完整代码,无法判断

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