python实例矩阵_python增加矩阵维度的实例讲解

python增加矩阵维度的实例讲解

numpy.expand_dims(a, axis)

Examples

>>> x = np.array([1,2])

>>> x.shape

(2,)

>>> y = np.expand_dims(x, axis=0)

>>> y

array([[1, 2]])

>>> y.shape

(1, 2)

>>> y = np.expand_dims(x, axis=1) # Equivalent to x[:,newaxis]

>>> y

array([[1],

[2]])

>>> y.shape

(2, 1)

以上这篇python增加矩阵维度的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

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时间： 2018-04-03

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). 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank,但是和线性代数中的秩不是一样的,在用python求线代中的秩中,我们用numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩,例子如下). 结果是: 线性代数中秩的定义:设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D,且所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于0,那末D称为矩阵

这篇文章主要介绍Python的numpy库中的一些函数,做备份,以便查找. (1)将矩阵转换为列表的函数:numpy.matrix.tolist() 返回list列表 Examples >>> >>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x matrix([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>> x.tolist() [[0, 1, 2

Numpy模块被广泛用于科学和数值计算,自然有它的强大之处,之前对于特征处理中需要进行数据列表或者矩阵拼接的时候都是自己写的函数来完成的,今天发现一个好玩的函数,不仅好玩,关键性能强大,那就是Numpy模块自带的矩阵.列表连接函数,实践一下. #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 from __future__ import division ''' __Author__:沂水寒城 使用numpy模块实现矩阵的连接操作 ''' import numpy as

numpy库是Python进行数据分析和矩阵运算的一个非常重要的库,可以说numpy让Python有了matlab的味道 本文主要介绍几个numpy库下的小函数. 1.mat函数 mat函数可以将目标数据的类型转换为矩阵(matrix) import numpy as np >>a=[[1,2,3,], [3,2,1]] >>type(a) >>list >>myMat=np.mat(a) >>myMat >>matrix([[1,2

本文实例讲述了python通过apply使用元祖和列表调用函数的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: def my_fuc(a, b): print a, b atuple=(30,10) alist= ['Hello','World!'] apply(my_fuc,atuple) apply(my_fuc,alist) 运行结果如下: 30 10 Hello World! 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

1. mean() 函数定义: numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=)[source] Compute the arithmetic mean along the specified axis. Returns the average of the array elements. The average is taken over

tuple函数功能和list功能很相似,以序列为参数并把它转换为元组 >>> tuple([1,2,3]) (1, 2, 3) >>> tuple('abcd') ('a', 'b', 'c', 'd') 以上这篇Python 把序列转换为元组的函数tuple方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

numpy库对多维数组有非常灵巧的处理方式,主要的处理方法有: .reshape(shape) : 不改变数组元素,返回一个shape形状的数组,原数组不变 .resize(shape) : 与.reshape()功能一致,但修改原数组 In [22]: a = np.arange(20) #原数组不变 In [23]: a.reshape([4,5]) Out[23]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14

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说明:列表不可以转换为字典 ①转换后的列表为无序列表 a = {'a' : 1, 'b': 2, 'c' : 3} #字典中的key转换为列表 key_value = list(a.keys()) print('字典中的key转换为列表:', key_value) #字典中的value转换为列表 value_list = list(a.values()) print('字典中的value转换为列表:', value_list) 运行结果: ②转换后的列表为有序列表 import collecti