arange

Numpy 学习

创建指定数值的数组a=np.full((3,5),np.pi)高级通用函数的特性#1.指定输出x=np.arange(10)y=np.empty(10)np.multiply(x,10,out=y)#2
沐辰老爹·2024-09-15 22:55

Numpy Note

(3,2)全为0float64的数组"""np.zeros((3,2))"""创建(2,4)全为1float64的数组"""np.ones((2,4))"""创建[3,7)的int一维数组"""np.arange
b1ue1ue1ue·2024-09-01 17:49

pyskl/datasets/pipelines/heatmap_related.py

heatmap=self.gen_an_aug(results)key='heatmap_imgs'if'imgs'inresultselse'imgs'ifself.double:indices=np.arange
鱼儿会飞吗·2024-09-01 09:02

python numpy arange

1.用numpy来快速生成矩阵np_data=np.arange(6).reshape(2,3)前者产生一个列表
小姐姐催我改备注·2024-08-30 11:30

Pytorch创建张量

文章目录1.torch.from_numpy()2.torch.zeros()3.torch.ones()4.torch.arange()5.torch.linspace()6.torch.logspace
胡乱儿起个名·2024-08-24 22:37

np.hstack(), np.concatenate()与np.stack()解析

这些数组需要满足的要求是维数相同零轴元素个数相同例：a=np.arange(9).reshape(3,3)print('a:\n',a
眠眠菇·2024-03-06 04:57

Numpy数组1 -- 创建数组

目录一、优势二、创建数组--np模块1、引用numpy2、对一些函数进行说明array：注：多维数组arange：修改形状不改变值reshape：构建相同数字的数组三、生成随机数组--random模块1
Jizhi_Zhang·2024-02-20 17:36

pytorch chunk的使用举例

下面是一个使用`chunk`函数的示例：```pythonimporttorch#创建一个大小为(6,8)的张量tensor=torch.arange(48).reshape(6,8)print(tensor
andeyeluguo·2024-02-19 14:12

python_numpy库_ndarray的聚合操作、矩阵操作等

一、ndarray的聚合操作1、求和np.sum()importnumpyasnp​n=np.arange(10)print(n)​s=np.sum(n)print(s)​n=np.random.randint
蜀道之南718·2024-02-14 19:34

Python气象数据处理进阶之Xarray(3)：插值

首先我们还是创建一个DataArray:da=xr.DataArray(np.sin(0.3*np.arange(12).reshape(4,3)),[('time',np.arange(4)),('lat
摸鱼咯·2024-02-13 20:53

numpy数据存储

npy文件，用来存储单个数组：importnumpyasnpa=np.arange(5)np.save('test.npy',a)importnumpyasnpa=np.load('test.npy')
Shelomith·2024-02-12 22:39

pytorch常用激活函数笔记

深层网络内部激活函数常用这个importmatplotlib.pyplotaspltdefrelu_fun(x):ifx>=0:returnxelse:return0x=np.random.randn(10)y=np.arange
守护安静星空·2024-02-12 08:59

【numpy】几种fft函数的使用

t=np.arange(12)b=np.sin(t)print(b)print("sum(b)=",np.sum(b))s=np.fft.fft(b)print(s)运行结果截图如下从图中可以看到，[0
安安爸Chris·2024-02-11 22:48

NumPy 中的 arange() 函数详解

在NumPy中，arange()函数是一个常用的工具，用于生成等差数列。本文将深入介绍numpy.arange()函数的用法和示例。
硅谷子编程·2024-02-11 19:17

python花式索引_初探Numpy中的花式索引

Numpy中对数组索引的方式有很多(为了方便介绍文中的数组如不加特殊说明指的都是Numpy中的ndarry数组)，比如：基本索引：通过单个整数值来索引数组importnumpyasnparr=np.arange
weixin_39900023·2024-02-11 02:33

Numpy花式索引，你都会了吗？

array=np.arange(10)arrayarray([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])array[5:7]array([5,6])array[5:7]=10arrayarray([0,1,2,3,4,10,10,7,8,9
阳寜·2024-02-11 02:33

python之numpy数组的花式索引

python之numpy数组的花式索引#对于一个一维数组，选出其第1，3，4，6，7个元素，组成新的数组#print('----------module1----------')a=np.arange(
在夏天冬眠啦·2024-02-11 02:02

Python中Matplotlib库fill_betweenx沿两条曲线之间的水平方向着色

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成数据y=np.arange(0.0,2,0.01)x1=np.sin(2*np.pi*y)x2=1.2*np.sin
Pandas120·2024-02-10 16:02

Python--Plot、Scatter、Subplot函数用法

Python–Plot、Scatter、Subplot函数用法（仅供参考）一、Plot()函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange
这时的时光属于调子·2024-02-10 15:36

Python--plt.subplot 和 plt.figure用法

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号x=np.arange
这时的时光属于调子·2024-02-10 15:36

使用高斯函数进行散点拟合预测

首先需要安装pyGPs包test=np.arange(0,2800,1)x=x_train#x_train,y_train为np.array()数组y=y_trainmodel=pyGPs.GPR()#
x_uhen·2024-02-10 10:03

numpy常用函数之arange函数

2、np.arange([start,]stop,[step,]dtype=None)作用：  arange函数用于创建等差数组start:可忽略不写，默认从0开始;起始值stop:结束值；生成的元素不包括结束值
郭祺迦·2024-02-07 22:48

NumPy基础之布尔索引

>>>importnumpyasnp>>>ar1=np.arange(6)>>>ar1array([0,1,2,3,
梯阅线条·2024-02-07 16:41

混合数据重新排序

indices=np.random.permutation(np.arange(data_len))x_shuffle=x[indices]y_shuffle=y[indices]
你说你要一场·2024-02-06 08:42

python数据分析初学

numpy模块的内容：1）数组的创建2）有关数组的属性和函数3）数组元素的获取–普通索引、切片、布尔索引和花式索引4）统计函数与线性代数运算5）随机数的生成1.1数组的创建一维数组的创建可以使用numpy中的arange
m0_62051873·2024-02-06 02:20

DataFrame Series重置索引reset_index()

importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.arange(40).reshape(10,4),index=[foriinrange(0,20,2)
一只上班爱摸鱼的小菜鸡·2024-02-05 17:55

Python学习笔记之NumPy模块——超详细(安装、数组创建、正态分布、索引和切片、数组的复制、维度修改、拼接、分割...)

1.2NumPy的安装1.2.1按住Win+R键，输入cmd，然后回车1.2.2输入命令1.3数组的创建1.3.1array创建1.3.2arange创建1.3.3随机数创建1.3.4随机整数创建1.3.5
弓.长.·2024-02-05 05:48

数据分析讲课笔记02：科学计算库Numpy

对象重要的属性（三）ndarray数组案例演示二、创建NumPy数组（一）采用array()函数创建数组（二）采用zeros()和ones()函数创建数组（三）采用empty()函数创建数组（四）采用arange
howard2005·2024-02-04 00:00

pytorch创建tensor

目录1.从numpy创建2.从list创建3.创建未初始化tensor4.设置默认tensor创建类型5.rand/rand_like,randint6.randn生成正态分布随机数7.full8.arange
wyw0000·2024-02-03 17:18

numpy基础之创建数组的函数

3arange类似内置range，返回ndarray4ones根据shape和dtype创建全1的ndarray。5ones_like根据另一个数组的shape和dtype
梯阅线条·2024-02-03 15:37

PyTorch基础-Tensors属性、Tensor的运算

Tensor(*size)基础构造函数Tensor(data)类似np.arrayones(*size)全1Tensorzeros(*size)全0Tensoreye(*size)对角线为1，其他为0arange
小旺不正经·2024-02-03 14:08

pytorch-动手学深度学习

目录2.预备知识2.1数据操作torch.arange()x.shapex.numel()x.reshape(m,n)torch.zeros((2,3,4))torch.ones((2,3,4))torch.randn
比三毛多一根头发·2024-02-03 07:25

Pycharm python用matplotlib 3D绘图显示空白解决办法

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcmfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3DX=np.arange
什么都不太会的研究生·2024-02-03 04:57

np.linspace精确度

a=np.arange(0,4,0.4)b=np.linspace(0,4,10)print("a=",a)print("b=",b)
是Mally呀！·2024-02-02 08:29

【Numpy学习记录】np.transpose讲解

1、首先看看二维矩阵：importnumpyasnparr=np.arange(30).reshape(5,6)print(arr)tran_arr=np.transpose(arr,axes=None
jefferyLLLLL·2024-02-01 18:17

机器学习复习（6）——numpy的数学操作

加减法运算#创建两个不同的数组a=np.arange(4)#list(0,1,2,3b=np.array([5,10,15,20])#两个数组做减法运算b-a运行结果：计算数组的平方#b*2代表数组b每个元素乘以
不会写代码！！·2024-02-01 10:16

numpy翻转数组

numpy.transpose(a,axes=None)作用：对换数组的维度注意：修改会影响原始数组参数说明a要操作的数组axes整数列表，对应维度，通常所有维度都会对换importnumpyasnparr=np.arange
叫我蒸发皿·2024-01-30 00:34

numpy连接数组

(a1,a2,...),axis)作用：用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组参数说明a1,a2,...相同类型的数组axis沿着它连接数组的轴，默认为0importnumpyasnparr=np.arange
叫我蒸发皿·2024-01-30 00:34

【python】自动微分的一个例子

一、例子importtorchx=torch.arange(4.0)x.requires_grad_(True)y=2*torch.dot(x,x)print(y)y.backward()x.grad=
尘中928·2024-01-27 11:23

Numpy： zeros_like函数

先上代码In[1]:a=np.arange(24).reshape(4,6)...a_0=np.zeros_like(a)...a.shape...a_0.shape...a_0Out[1]:(4,6)
ACphart·2024-01-27 08:06

Pytorch线性代数

1、加法运算A=torch.arange(20,dtype=torch.float32).reshape(5,4)B=A.clone()#通过分配新内存，将A的一个副本分配给BA,A+B#tensor(
南宫凝忆·2024-01-25 09:17

张量计算和操作

一、数据操作1、基础importtorchx=torch.arange(12)#x:tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])x.shape#torch.Size([12])
南宫凝忆·2024-01-25 08:30

2.7 Numpy array 分割

创建数据首先import模块importnumpyasnp建立3行4列的ArrayA=np.arange(12).reshape((3,4))print(A)"""array([[0,1,2,3],[4,5,6,7
吴国友·2024-01-24 12:11

Python易筋经-numpy

通常先要引入numpy包：importnumpyasnp创建一个简单的一维数据：arr1=np.arange(5)arr1输出：dtype('int64')以上数组的数据类型为int64，除了
南宋临安府·2024-01-23 06:27

Pytorch数据操作

首先，我们可以使用arange创建一个行向量x。这个行向量包含以0开始的前12个整数，它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。张量中的每个值都称为张量的元素（
白云如幻·2024-01-22 09:01

深度学习基础之数据操作

元素构造（初始化）使用arange创造一个行向量，也就是0轴（0维）。默认是按顺序创建，从0开始，元素类型默认是整数，当然也可以指定为浮点数。
丘小羽·2024-01-22 07:27

plt 3d曲面图看极值

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefhimmelblau(x):#himmelblau函数实现，传入参数x为2个元素的Listreturn(x[0]**2+x[1]-11)**2+(x[0]+x[1]**2-7)**2x=np.arange
佳hong·2024-01-21 22:08

pyecharts 进阶之3D曲面图（三）

importnumpyasnpimportpyecharts.optionsasoptsfrompyecharts.chartsimportSurface3D#定义变量data=[]foriinnp.arange
小猪小猪呼噜噜·2024-01-21 22:36

python中矩阵省略号(...)的作用

importnumpyasnpmatrixA=np.arange(24).reshape(2,3,4)print(matrixA[...,
fsoule·2024-01-20 18:35

40张python图表

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#创建数据集height=[3,12,5,18,45]bars=('A','B','C','D','E')x_pos=np.arange
开心罐头·2024-01-20 16:07
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