numpy.where (condition[, x, y]) numpy.where() 有两种用法: 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y. 如果是一维数组,相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)] >>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1, 1, 1,

Python Numpy shape 基础用法 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法: 一维矩阵[1]返回值为(1L,) 二维矩阵,返回两个值 一个单独的数字,返回值为空 我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用,下面先创建了一个单位矩阵e 我们可以快速读取e的形状 假如我们只想读

Numpy的简单用法 import numpy as np 一.创建ndarray对象 列表转换成ndarray: >>> a = [1,2,3,4,5] >>> np.array(a) array([1, 2, 3, 4, 5]) 取随机浮点数 >>> np.random.rand(3, 4) array([[ 0.16215336, 0.49847764, 0.36217369, 0.6678112 ], [ 0.66729648, 0.86538

numpy中线性代数用法 矩阵乘法 >>> import numpy as np >>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> y=np.array([[7,8],[-1,7],[8,9]]) >>> x array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> y array([[ 7, 8], [-1, 7], [ 8, 9]]) >>> x.dot(y)

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表一千个浮点数,从0-20中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.randn

函数numpy.convolve(a, v, mode=‘full’),这是numpy函数中的卷积函数库 参数: a:(N,)输入的一维数组 b:(M,)输入的第二个一维数组 mode:{‘full’, ‘valid’, ‘same’}参数可选 ‘full’ 默认值,返回每一个卷积值,长度是N+M-1,在卷积的边缘处,信号不重叠,存在边际效应. ‘same’ 返回的数组长度为max(M, N),边际效应依旧存在. ‘valid’ 返回的数组长度为max(M,N)-min(M,N)+1,此时返回的

学习的过程中,遇到了asmatrix的用法,看了一下官方文档,明白了. numpy.asmatrix numpy.asmatrix(data, dtype=None)[source] Interpret the input as a matrix. Unlike matrix, asmatrix does not make a copy if the input is already a matrix or an ndarray. Equivalent to matrix(data, copy=

原文出处:numpy.where() 用法讲解 原创作者:massquantity numpy.where() 有两种用法: 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y 情景(一) >>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0为False,所以第一个输出-1 >>

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展,一个用python实现的科学计算包.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)).是python中的一款高性能,用于科学计算和数据分析的基础包. NumPy的主要对象是一个强大的.同种元素的.N维数组对象Array.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).NumPy的数组类被称

1.用Numpy创建数组 numpy.array(object):创建数组,与array.array(typecode[, initializer])不同,array.array()只能创建一维数组 numpy.arange(start, stop, step, dtype=None):创建一个从start开始,stop结束(不包含stop),以step为步长的一维数组(step最好为整数),dtype默认为整数(int32) numpy.linspace(start, stop, num=50

在python数据分析的学习和应用过程中,经常需要用到numpy的随机函数,由于随机函数random的功能比较多,经常会混淆或记不住,下面我们一起来汇总学习下. import numpy as np 1 numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1 dn表格每个维度 返回值为指定维度的array np.random.rand(4,2)   array([[ 0.0217390

from numpy import random numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 生出size个符合均分布的浮点数,取值范围为[low, high),默认取值范围为[0, 1.0) >>> random.uniform() 0.3999807403689315 >>> random.uniform(size=1) array([0.55950578]) >>> random.unif

今日内容概要 numpy模块结束 ndarray创建 numpy内置方法 索引与切片(花式索引.布尔索引) 常用函数 统计方法 随机数 numpy的内置方法 import numpy as np 1. # 1.ndarray的创建 np.array([1,2,3,4,5,6,7],ndmin=3) array([[[1,2,3,4,5,6,7]]) 2. # 2.python中的range # for i in range(10): # print(i) np.arange(1,7) # ara

numpy.sum numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)[source] Sum of array elements over a given axis. Parameters: a : array_like Elements to sum. axis : None or int or tuple of ints, optional Axis or axes along which a sum is perfo

numpy.argsort numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)[source] Returns the indices that would sort an array. Perform an indirect sort along the given axis using the algorithm specified by the kind keyword. It returns an array of indice

linspace  函数 是创建等差数列的函数, 最好是在 Matlab  语言中见到这个函数的,近期在学习Python 中的 Numpy, 发现也有这个函数,以下给出自己在学习过程中的一些总结. (1)指定起始点 和 结束点. 默认 等差数列个数为 50. (2)指定等差数列个数 (3)如果数列的元素个数指定, 可以设置 结束点  状态. endpoint : bool, optional If True, stop is the last sample. Otherwise, it is n

前言 Numpy是一个开源的Python科学计算库,它是python科学计算库的基础库,许多其他著名的科学计算库如Pandas,Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能. 本文主要内容如下: Numpy数组对象 创建ndarray数组 Numpy的数值类型 ndarray数组的属性 ndarray数组的切片和索引 处理数组形状 数组的类型转换 numpy常用统计函数 数组的广播 1 Numpy数组对象 Numpy中的多维数组称为ndarray,这是Numpy中最常见的数组对象.n

NumPy简介:NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.是pandas等其他各种工具的基础NumPy主要功能:ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间无需循环对数组数据进行快速运算的数学函数线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能安装方法:pip3 install numpy引用方式:import numpy as np 例如:已知若干家跨国公司的市值(美元),将其转换为人民币a = [ramdom.uniform(1000.0, 2000.0), for i in range(50)

max min ,查看最大值,最小值 基础玩法 l = [1,2,3,4,5] print(max(l)) print(min(l)) 高端玩法 默认字典的取值是key的比较 age_dic={'alex_age':18,'wupei_age':20,'zsc_age':100,'lhf_age':30} print(max(age_dic.values())) # 100 我可以得到最大值的值 print(max(age_dic)) # zsc_age 我可以得到最大值的键 倘若我想要得到值最

import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x) """x= [[[0] [1] [2]]] """ print(x.shape) # (1, 3, 1) x1 = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目,即把shape中为1的维度去掉 print(x1) # [0 1 2] print(x1.shape) # (3,)

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.resize.html a = np.zeros((100,28*28)) print(a.shape) b = a.reshape((100,28,28,1)) print(b.shape) b = np.resize(b, (100,28*4,28*4,1)) print(b.shape) (100, 784)(100, 28, 28, 1)(100, 112, 112, 1