arange

python数据可视化-matplotlib（三）

1.添加双坐标轴-twinximportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinex=np.arange(1,20)y1=x*xy2=np.log
开始学习的同学·2023-02-04 08:32

np.linespace（）函数和np.arange（）函数用法：

一、np.linespace()函数用法：生成指定范围内指定个数的一维数组：deflinspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None):1.在指定的间隔[“start”,“stop”]内均匀地返回数字。2.返回“num”个等间距的样本。3.endpoint是一个bool类型的值，如果为"Ture",“stop"是最后一
半吊子研究僧·2023-02-04 00:49

九、pandas的索引index

一、创建数据df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])image.png二、设置索引列df.set_index
minningl·2023-02-03 17:44

pandas中apply()+value_counts()使用方法

df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),\columns=list('abe'),\index=['wo','shi','shui','ha'])formatr
hooyying·2023-02-03 17:15

【动手学深度学习】笔记持续更新

主要是根据李沐老师的b站课程，会把自己遇到的各种问题总结写出来，包括一些要点一、安装环境（具体日后再补，准备写这个笔记的时候环境已经装好了）二、数据操作1、torch.arange/torch.tensor
PokiFighting·2023-02-03 13:41

Numpy数组规格及字段类型详解

ndim2.shape3.sizenumpy数据类型1.dtype2.astypenumpy数组规格数据的规格可以用数据的维度（ndim），形状（shape），大小（size）进行描述arr1=np.arange
whgiser·2023-02-03 07:20

torch.roll

x=torch.arange(1,10).view(3,3)print(x,"\n")print(torch.roll(x,shifts=1,dims=0))#shift表示偏移几次，dim表示沿着哪个维度这里
GY-赵·2023-02-03 02:07

np.roll的用法

#--coding:UTF-8--importnumpyasnp#np.roll(a,shift,axis=None)#意思是将a，沿着axis的方向，滚动shift长度#example1a=np.arange
PoincareKreiss·2023-02-03 02:04

python123二维列表的展开_Python实现把多维数组展开成DataFrame

如下所示：importnumpyasnpimportpandasaspd#################准备数据#################a1=np.arange(1,101)a3=a1.reshape
in whitney·2023-02-02 23:11

pytorch中张量的分块.chunk()方法和拆分.split()方法

（1）.chunk()函数的使用，第一个参数：目标张量，第二个参数：等分的块数，第三个参数：按照的维度t2=torch.arange(12).reshape(4,3)#结果为：tensor([[0,1,2
算法程序员&mlh·2023-02-02 23:41

python学习笔记之-展平函数ravel和flatten及两者的区别

代码如下：importnumpyasnpa=np.arange(15).reshape(3,5)a>>>array([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11
旋转小马·2023-02-02 23:41

pytorch中的一维数组，是列向量还是行向量？

其他importtorchx=torch.arange(12)x_shape=x.shapex_Transpositi
第七个bug·2023-02-02 23:41

Python将数组展开成一行numpy.ravel()

importnumpyasnpmyArray=np.arange(6).reshape(2,3)print(myArray)print("=============")print(my
刘经纬老师·2023-02-02 23:11

NumPy中 ravel() 和 flatten() 展平数组 对比

()`之间的区别对于多维数组另附：ndarray.flat链接文章：Python数组存储方式与向量化、按行按列展开——Dust_Evcnumpy.ravel()importnumpyasnpa=np.arange
Dust_Evc·2023-02-02 23:40

Python笔记：3.1.2.5numpy数组维度_展平

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonMay2022:02:572019@author:User"""importnumpyasnpb=np.arange(24).reshape
老狼8848·2023-02-02 23:40

pandas中，一次性删除dataframe的多个列

importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])x
SparksFlyTo·2023-02-02 10:13

Numpy 数组索引

importnumpyasnp>>>s=np.arange(
岳来·2023-02-02 10:56

NumPy（十）：ndarray数组索引、切片

:,:]–先行后列(以逗号分开各个维度，第1组表示第1维的切片方式，第2组表示第2维的切片方式…)一、基本索引及切片1、一维数组索引及切片importnumpyasnp#一维数组索引及切片ar=np.arange
u013250861·2023-02-02 10:19

Numpy的数组索引剖析！

arr=np.arange(25).reshape((5,5))print(arr)print(arr[0][2])print(arr[0,2])[[01234][56789][1011121314][
好好学习天天向上W·2023-02-02 10:46

Numpy简易教程3——数组索引

案例：使用下标索引和切片索引访问一维数组#构造一维数组arr=np.arange(10)print('数组为：',arr)#用整数作为下标可以获取数组中的某个元素print(
mighty13·2023-02-02 10:13

Python学习笔记——绘图设置（二）填色图与等值线图

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdelta=0.025x=np.arange(-3.,3.,delta)#创建x,y列表注意x、y的shape为（240
风萧萧兮_x6·2023-02-01 09:46

DataFrame的排序

numpy，pandas，Series，DataFrame生成一个dataframe，指定索引，具体如图：importnumpyasnpimportpandasaspddf1=pd.DataFrame(np.arange
东方寂明·2023-01-31 17:21

Python:实现FFT快速傅立叶变换算法(附完整源码)

Python:实现FFT快速傅立叶变换算法defdft(x):x=np.asarray(x,dtype=float)N=x.shape[0]n=np.arange(N
全栈技术博客·2023-01-31 14:29

numpy索引（取出矩阵中的元素）

importnumpyasnpa=np.arange(3,13).reshape((2,5))print(a)print(a[1])#取出矩阵中的第一行print(a[0][2])#取出矩阵中第0行第二列的数
夏了夏天int·2023-01-31 14:51

numpy 索引、切片（交换和反转）

1.交换数组arr中的列1和列3（交换二维数组中的两列）importnumpyasnparr=np.arange(9).reshape(3,3)print(arr)>>>print(arr)[[012]
站成一棵树哇·2023-01-31 14:21

numpy快速交换行列

importnumpyasnp“”"快速加换两行两列“”"#交换两列第一列跟第三列v1=np.arange(100)v2=v1.reshape((20,5))v3=v2[:,[0,3,2,1,4]]print
qq_42307546·2023-01-31 14:17

numpy的索引

#numpy的索引importnumpyasnpd=np.arange(100)d2=d.reshape((20,5))print(d2)“”"取第一行第一列的数据“”"print(d2[0,0])#取前
qq_42307546·2023-01-31 14:40

python画误差棒/带

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspderror=np.random.randn(10)print(error)x=np.arange
Mr-Cat伍可猫·2023-01-31 09:04

pythontype(1+0xf*3.14)_numpy强制类型转换|图像线性增强|不同数据类型与图像的显示...

创建矩阵a=np.ones((3,3),dtype=np.uint8)b=np.arange(9).reshape((3,3))c=np.array([[50,55,60],[65,70,75],[80,85,90
吕清海·2023-01-31 08:40

美赛python学习d2--数据处理与可视化

数值计算工具numpy数组的创建利用array函数创建一维和二维数组arange函数arange(start,stop,step,dtype)：在[start,stop)区间内创建均匀间隔的值，返回数组对象
林生时见lu·2023-01-31 07:00

python numpy库等差不均分_numpy.linspace 生成等差数组的方法

=None)start：起始值stop：结束值num：生成的个数endpointTrue:包含False：不包含默认Truerestep：显示相邻两数之差默认不显示dtype:输出类型默认不显示同时，arange
weixin_39894914·2023-01-31 02:56

Numpy || np.arange()、np.linspace()、np.logspace()、np.zeros()、np.ones()函数用法指南

1、创建区间数组(arange()函数)numpy.arange()使用说明：importnumpyasnpnp.arange(start,stop,step,dtype)#start:起始值（从起始值开始
请你喝奶茶~·2023-01-31 02:56

Python – numpy.arange（）

Beingalinearsequencegenerator,thenumpy.arange()functionisusedtogenerateasequenceofnumbersinlinearspacewithauniformstepsize
cunchi4221·2023-01-31 02:55

Numpy(2)—numpy.empty、numpy.zeros、numpy.ones、numpy.asarray、numpy.arange、numpy.linspace、numpy.logspace

1.创建数组（1）numpy.emptynumpy.empty方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组importnumpyasnpx=np.empty([3,2],dtype=int)print(x)注意−数组元素为随机值，因为它们未初始化（2）numpy.zeros创建指定大小的数组，数组元素以0来填充importnumpyasnp#设置类型为整数y=np
奋进的小hang·2023-01-31 02:25

Matplotlib_折线图

图片image等容器类：图figure、坐标系axes、坐标轴axis、刻度tick简单的Demoimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdata=np.arange
寻松点点·2023-01-31 02:53

plt画函数图像

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsys%configInlineBackend.figure_format='svg'x=np.arange
HAOYUN_G·2023-01-30 21:36

Python -- Numpy：添加一列

np.insert指定位置添加一列a=np.arange(12).reshsape(3,4)print(a)array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]])b=np.ones
math_gao·2023-01-30 14:37

python-- numpy学习总结

目录一、Numpy常见用法1.创建数组2.索引与切片3.dtype4.一般方法4.1arange4.2zeros4.3ones4.4eye4.5rand4.6randint4.7maxminargmaxargmin
斑马！·2023-01-30 12:35

[Python]numpy学习总结

np.zeros()np.ones()np.empty()np.arange()np.linspace()利用list创建arrayarray=np.array([[1,2,3],[4
weixin_30955341·2023-01-30 12:32

NumPy学习心得（二）

[python]>>>a=np.array([20,30,40,50])>>>b=np.arange(4)>>>barray([0,1,2,3])>>>c=a-b>>>carray([20,29,38,47
dianfu2737·2023-01-30 12:53

学习numpy快速入门教程 心得体会（4）

importnumpyasnpa=np.arange(4).reshape(2,2)print(a.transpose())#矩阵转置print(np.linalg.inv(a))#求矩阵的逆u=np.ey
初心青木~heimizhou·2023-01-30 12:22

使用np.where快速实现数组中元素替换

方法如下：a=np.arange(12).reshape(3,4)b=np.where(a>5)a[b]=999print(a)结果为：[[0123][45999999][999999999999
盗花·2023-01-30 07:21

3. Numpy数组属性

这篇主要看一下Numpy’数组的一些基本属性ndarray.ndimndarray.ndim可以返回数组的维数importnumpyasnpa=np.arange(24)print(a.ndim)#a现只有一个维度
张怼怼√·2023-01-29 13:35

Numpy(4)—Numpy 数组操作(修改数组形状、翻转数组、修改数组维度、连接数组、分割数组、数组元素的添加与删除

Numpy数组操作（1）修改数组形状importnumpyasnpa=np.arange(8)print('原始数组：')print(a)print('\n')b=a.reshape(4,2)print
奋进的小hang·2023-01-29 13:34

科学计算库numpy中的shape使用

首先，引用numpy计算库importnumpyasnp第二步，使用arange函数引进一个一维数组，打印出来可以看到为0~10的一组数据，其形状为(11,)是一个一维数组，其中11代表有11个元素。
笑眼弯弯啊·2023-01-29 13:33

Pytorch 深度学习常用函数记录

view()l=torch.arange(0,10)*2print(l.view(2,5))print(l.view(2,-1))result:tensor([[0,2,4,6,8],[10,12,14,16,18
Small_Fish25·2023-01-29 12:38

python库numpy使用技巧（二）——随机抽取二维矩阵中多行或多列

使用库numpy创建一个二维数组importnumpyasnparray=np.arange(24).reshape((4,6))"""array([[0,1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10,11
一只黍离·2023-01-29 04:28

【Numpy】转置——np.transpose方法、T属性

1、.T适用于一、二维数组In[1]:importnumpyasnpIn[2]:arr=np.arange(20).reshape(4,5)#生成一个4行5列的数组In[3]:arrOut[3]:array
summer_wbb·2023-01-28 15:55

python对numpy数组求导_NumPy数组计算——python

(二)，NumPy实现的算术运算符1、加法运算：np.add()>>>x1=np.arange(9.0).reshape((3,3))[[0.1.2.][3.4.5.][6.7.8.]]
weixin_39545310·2023-01-28 15:25

numpy 添加数组元素数据 np.append np.insert

arr=np.arange(9).reshape(3,3)arr2=np.arange(10,16).reshape(3,2)arrarray([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]]
大Py·2023-01-28 14:13
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