arange

Python高级特性——多维数组切片（Slice）

(1)我们先用arange函数创建一个数组并改变其维度，使之变成一个三维数组：>>>a=np.arange(24).reshape(2,3,4)>>>aarray([[[0,1,2,3],[4,5,6,7
Eden朱·2023-03-30 02:51

python多维数组切片方法

1、数组a第0个元素（二维数组）下的所有子元素（一维数组）的第一列12345importnumpyasnpb=np.arange(24)a=b.reshape(2,3,4)printaprinta[0,
量慧实工作室LHStudio·2023-03-30 01:26

基于Python画曼德勃罗集

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpydefmb(x,y):C=complex(x,y)Z=0foriinrange(100):Z=Z*Z+Cifabs(Z)>2:returnFalsereturnTrueforxinnumpy.arange
使者大牙·2023-03-29 19:19

激活函数 Relu,Gelu,Mish,SiLU,Swish,Tanh,Sigmoid

fromtorchimportnnimporttorchimportmatplotlibmatplotlib.use('agg')importmatplotlib.pyplotaspltfunc=nn.ReLU()x=torch.arange
我是胡歌·2023-03-29 04:35

python(NumPy库）

NumPy数组对象ndarray1.1创建数组（1）数组属性（ndim,shape,size,dtype,itemsize)（2）数组创建(object,dtype,ndmin)（3）创建数组的函数(arange
jam-zwj·2023-03-28 23:13

python-matplotlib 绘制函数曲线

搜到了很多好文章，做一下笔记，方便日后使用笔记一、先画条线1.plt.plot()函数1.1plt.plot(x,y,"格式控制字符串")1.2示例二、画个函数曲线1.Pythonmath库常用函数2.np.arange
跪求指点·2023-03-26 18:09

numpy取反操作符和Boolean类型与0-1表示方式

importnumpyasnpa=np.array([0,0,1,1]).astype("bool")b=np.arange(4)print
·2023-03-25 23:56

torch.mean函数和torch.max函数

一.torch.mean函数先来看示例：x=torch.arange(15).view(5,3)x_mean=torch.mean(x,dim=0,keepdim=True)x_mean0=torch.mean
无尽的沉默·2023-03-25 07:13

从图像角度理解torch.mean()函数。继而学习torch.max等等相关函数

其中b表示图片个数，c、h、w分别表示每一个图片通道数，高和宽假设y=torch.arange(24).view(2,2,3,2)。
板蓝根先生627·2023-03-25 07:06

pandas DataFrame

行索引，即横向索引，index，0轴，axis=0列索引，即纵向索引，columns，1轴，axis=1DataFrame创建#方式1，使用numpy的方法创建t=pd.DataFrame(np.arange
小吉头·2023-03-24 00:15

2. pandas的DataFrame对象

通过字典构造DataFrameimportpandasaspdimportnumpyasnpd1={'a':[iforiinrange(5)],'b':(iforiinrange(4,9)),'c':np.arange
TheRightPath1·2023-03-23 13:48

numpy必知必会-第一天

__version__)输出：1.16.22如何创建一维数据array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])arr=np.arange(0,10)arr输出：array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9
人工智能人话翻译官·2023-03-22 22:05

深度学习框架pytorch入门之张量Tensor(一)

(2)ones(*sizes)构造一个全为1的Tensor(3)zeros(*sizes)构造一个全为0的Tensor(4)eye(*sizes)，构造一个对角线为1，其他位置为0的tensor(5)arange
清浊-·2023-03-22 11:00

笔记|数据分析之pandas基础----matplotlib基础功能（一）

imagematplotAPI入门如何引入：importmatplotlib.pyplotasplt一个简单的例子：importnumpyasnpdata=np.arange(10)plt.plot(data
loannes·2023-03-22 00:05

NumPy数组（堆叠数组）

堆叠数组从深度看,数组既可以横向叠放,也可以竖向叠放首先建立某些数组In[19]:a=np.arange(9).reshape(3,3)In[20]:aOut[20]:array([[0,1,2],[3,4,5
Li77159·2023-03-21 19:29

python：numpy的索引和切片（1）

首先导入numpyIn[1]:mportnumpyasnpIn[2]:t=np.arange(80).reshape(20,4)In[3]:tOut[3]:array([[0,1,2,3],[4,5,6,7
书生_Scholar·2023-03-19 06:32

matplotlib — 风格和样式

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp颜色color或cx=np.arange(0,10,0.1)plt.plot(x,np.sin(x),'r')color
_aLIEz·2023-03-18 14:31

python数据/矩阵基础操作(基础知识篇)

等距数据创建（start，stop，步长，点的个数）arange：(start,stop)内，规定步长的方式：start到stop每步长生成一个数据点。numpy.ar
菌子甚毒·2023-03-17 14:20

python矩阵提取numpy

importnumpyasnpx=np.arange(0,100,5).reshape(4,5)printxprintx[:,2:]#：，2：表示从开始到最后一列不设置截止位置。
美环花子若野·2023-03-16 20:39

pandas tips

1.loc和iloc：df=pd.Dataframe(numpy.arange(16).reshape((4,4)),  index=['first','second','third','fourth'
七七总是很暴躁·2023-03-15 17:26

Numpy和pandas的一些函数笔记

a.ndim矩阵的维度a.shape矩阵的形状（几行几列）a.shape[0]a的行数a.shape[1]a的列数a.size矩阵共有多少个元素a=np.zeros((3,4))生成3行4列的全零矩阵a=np.arange
一位学有余力的同学·2023-03-15 15:25

失误大合集

-->数据nan检查np.arange：如果是np.arange(np.nan,xx,xx)，会报错。-->数据nan检查二、沟通乙方做事，要用甲方思维，去想想对方需要什么。
kangwq2017·2023-03-15 12:34

【Pytorch】Pytorch基础

Python列表或者元组创建张量a=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float)a=torch.tensor((1,2,3),dtype=torch.float)1.2使用arange
jyyym·2023-03-15 07:24

概率分布－python实现

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt一、二项分布步骤：1.定义随机变量X2.计算概率3.绘制概率分布图#1.定义随机变量：5次抛硬币，正面向上的次数(概率为0.5)n1=5p1=0.5X1=np.arange
Vicky_1ecd·2023-03-14 07:40

时域/频域转换

sampling_period=5):n=len(ori_func)interval=sampling_period/np.float(n)#绘制原始函数plt.subplot(2,1,1)plt.plot(np.arange
reallocing·2023-03-13 18:35

PyTorch学习

importtorchimportnumpyasnpnp_data=np.arange(6).reshape((2,3))torch_data=torch.from_numpy(np_data)tensor2array
恰似一碗咸鱼粥·2023-03-12 11:20

Pandas创建Series/DataFrame

创建a=pd.Series([1,2,3,4,3,3,4])b=pd.Series([1,2,4,5],index=["a","b","c","d"])#2.通过数组创建a=pd.Series(np.arange
bubulala·2023-03-11 11:34

numpy.meshgrid()理解！以及列子说明，代码实现！详细，一看就懂，清晰易懂！！！！

一、meshgrid功能:生成指定的矩阵importnumpyasnpx=np.arange(-2,2,0.5)#[-2.-1.5-1.-0.50.0.51.1.5]y=np.arange(-2,2,0.5
@尚码哥@·2023-03-11 07:47

深度学习原理与框架-神经网络-线性回归与神经网络的效果对比 1.np.c_[将数据进行合并] 2.np.linspace(将数据拆成n等分) 3.np.meshgrid(将一维数据表示为二维的维度...

参数说明：a和b表示输入的列表数据2.np.linspace(0,1,N)#将0和1之间的数分成N份参数说明：0表示起始数据，1表示末尾数据，N表示生成的分数3.xx,yy=np.meshgrid(np.arange
weixin_34162228·2023-03-11 07:46

numpy.meshgrid()，ravel()，contourf()，scater()理解

例如：xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,h),np.arange(y_min,y_max,h))生成两个三维网格坐标矩阵。
奔跑的小仙女·2023-03-11 07:44

python中numpy数组的csv文件写入与读取

1.文件写入与读取写入：importnumpyasnpa=np.arange(0,10000).reshape(100,100)np.savetxt("temp.csv",a,delimiter=","
·2023-03-10 18:49

【Pytorch】用自动微分求sin(x)的导数

我们的需求是：图片来源：李沐：《动手学深度学习PyTorch版》1.2解决思路我们使用pytorch的自动微分机制来实现，我第一次是这么写的：importtorchx=torch.arange(-5,5,0.01
SinHao22·2023-03-10 16:52

NumPy迭代数组的实现

一、单数组迭代1.使用nditer访问数组的每个元素>>>a=np.arange(12).reshape(3,4)>>>forxinnp.ndite
·2023-02-27 18:13

深度学习基础学习

预备知识安装数据操作运算符importtorchx=torch.arange(12)#tensor-张量print(x.shape)print(x.numel())##numel-元素数量X=x.reshape
YCH带带我·2023-02-20 14:55

python--matplotlib(1)

正文1.arange函数arange函数需要三个参数，分别为起始点、终止点、采样间隔。采样间隔默认值为1看例子：importnumpyasnp#importmatplotlib.pyplot
码银·2023-02-20 07:41

Python画女生的胸线图

%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmltx=np.arange(1,0,-0.001
一行数师·2023-02-19 02:36

numpy_index

本文介绍numpy索引Demo.pyimportnumpyasnpA=np.arange(3,15)#array([3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14])printA[3]#6A=
Ledestin·2023-02-18 02:38

Python pandas 重命名索引和列名称的实现

目录1.重命名列名称2.重命名索引3.重置索引本文主要介绍了Pythonpandas重命名索引和列名称的实现，分享给大家，具体如下：df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape
·2023-02-17 06:40

numpy数组切片的使用

目录numpy.array的数组切片numpy的数组合并numpy的常用函数讲解np.arange()随机函数seed()importnumpyasnpa=np.array([[1.1,2.1,3.1,4.1
·2023-02-10 15:05

pytorch初体验

定义数据一般定义数据使用torch.Tensor，tensor的意思是张量，是数字各种形式的总称可以是一个数、一个一维数组、二维数组、三维数组…创建Tensor有多种方法，包括：ones,zeros,eye,arange
配环境前先烧香·2023-02-07 11:39

python numpy 重复_重复numpy数组的每个元素5次

In[1]:data=np.arange(-50,50,10)要重复每个元素5次，请使用np.repeat：In[3]:np.repeat(data,5)Out[3]:array([-50,-50,-50
weixin_39736913·2023-02-06 13:20

动手学深度学习-序列模型代码逐行精讲

import一次importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lT=1000time=torch.arange
东方-教育技术博主·2023-02-06 10:46

Numpy 数组创建

NumPy数组创建函数一般ndarray创建函数复制、加入或改变现有数组txt,csv读取数组数组创建创建数组有6种通用机制：从其他Python结构（即列表和元组）转换内在的NumPy数组创建函数（例如arange
ACxz·2023-02-06 08:27

Numpy数组

可以通过np中的arange()方法生成一个ndarray类的数组:上面的演变有可能在机器学习中遇到，所以，要认识一下。指定数组形状的时候不仅可以使用()，还
strive_one·2023-02-06 08:52

数据分析的NumPy模块（一）：初始NumPy模块、数组的基本操作（内置数组创建方法、随机数组抽样、文件 I/O 创建数组、ndarray数组属性）

文章目录一.初识NumPy模块1.简介2.数据类型3.从图片认识numpy4.数组对象ndarray二.NumPy中数组的基本操作1.内置的数组创建方法（1）从列表或元组转换（2）arange方法创建（
奋斗的源·2023-02-05 15:09

函数测试numpy.array(),numpy.linspace(),numpy.arange()函数用法

numpy.array(),numpy.linspace(),numpy.arange()函数用法（1）numpy.array()用于数组创建：输出：（2）numpy.linspace()创建等差数列，
访风景于崇阿·2023-02-05 07:36

Numpy的reshape函数 reshape(-1,x) reshape(x,-1)含义

1.将tensor类型转变为numpy类型：a=torch.ones(5)b=a.numpy()2.reshape函数的意思是将numpy类型的数据重新改变格式：一般用法：numpy.arange(n)
chuanauc·2023-02-05 07:35

Python——ndarray多维数组基本操作（2）

一元函数：对ndarray中的数据执行元素级运算的函数arr=np.arange(6).reshape(2,3)arrOut[4]:array([[0,1,2],[3,4,5]])np.sqrt(arr
进击的码农设计师·2023-02-05 06:08

关于pytorch的unsqueeze()的学习笔记

初始化一个tensorimporttorchinput=torch.arange(1,7)print(input)print(input.shape)###############输出#########
不会爬树的小研·2023-02-04 22:38

Python Pandas 存取csv txt

pandas存储csv，txt数据准备importnumpyasnpimportpandasaspdyear=np.arange(1949,2022,1)number=np.linspace(0,1,len
horizon012·2023-02-04 13:04
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