arange

python将一列数据转换成向量_numpy:np.newaxis 实现将行向量转换成列向量

新增一个轴如何将数组[0,1,2]转换成列向量用ndarray[:,np.newaxis]代码实质就是将原本的(0,1,2)移到行上，然后新增一列其实可以更简单ndarray.shape=(3,1)>>x=np.arange
weixin_39576104·2023-01-11 13:19

python将列转为行_numpy:np.newaxis 实现将行向量转换成列向量

新增一个轴如何将数组[0,1,2]转换成列向量用ndarray[:,np.newaxis]代码实质就是将原本的(0,1,2)移到行上，然后新增一列其实可以更简单ndarray.shape=(3,1)>>x=np.arange
黄浴·2023-01-11 13:47

Python创建行向量与列向量

数学中定义的列向量是一个二维矩阵，大小是(X.size,1).于是，需要把1维的数组转化为2维的列向量，有扩充维度的两种方法：X[:,np.newaxis]X[:,None]例如，想要实现矩阵与向量的相乘：X0=np.arange
倪偲001·2023-01-11 13:13

02.5 自动微分

importtorchx=torch.arange(4.
nsq1101·2023-01-11 12:35

pytorch学习笔记之pytorch基础一（基本数据类型、创建Tensor）

torch.tensor()/torch.Tensor()torch.set_default_tensor_type()torch.full([a,b],c)torch.randn()/torch.normal()arange
ljc_coder·2023-01-11 11:13

numpy的squeeze函数

http://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78512715reshape函数：改变数组的维数（注意不是shape大小）>>>e=np.arange
枫叶的一生·2023-01-10 19:14

Python删除高维数组中全部维度为1的维度numpy.squeeze()

importnumpyasnpa=np.arange(3)b=a.reshape(3,1)print('【显示】a:\n',a)print('【显示】b:\n',b)pr
刘经纬老师·2023-01-10 19:09

python 网格形变_如何使用变形网格扭曲图像

在importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltmr=88mc=68xx=np.arange(mr-1,-1,-1)yy=np.arange
家庭影院·2023-01-10 17:10

python学习笔记——矩阵跟向量间的转换

1、矩阵转向量：ravel()和flatten()函数可以实现多维数据向一维数据转换importnumpyasnpx=np.arange(9).reshape(3,3)print(type(x),x.shape
去看海呀~·2023-01-10 15:39

表格年月日合并，删除时分秒（datetime和timestamp方法）

格式删除时分秒，得到yyyy-mm-ddhh格式#1.创建一个dateframeimportpandasaspdimportNumPyasnpimportdatetimedata={'year':np.arange
HHHH1014·2023-01-10 11:31

python y轴不均匀_Python matplotlib不均匀间距y

在importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(100)y=np.array([0,1,5,10])Z=np.zeros((len(y),
weixin_39870092·2023-01-09 18:15

代码系列-python实现PolynomialFeatures（多项式）

Python生成多项式sklearn生成多项式importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures#这哥用于生成多项式x=np.arange
Dream-YH·2023-01-09 14:59

python输出一个函数多项式_python实现PolynomialFeatures多项式的方法

sklearn生成多项式importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportpolynomialfeatures#这哥用于生成多项式x=np.arange(6).
铃木大宝·2023-01-09 14:58

Python中数组堆叠（stack）

x1=np.arange(9).reshape((3,3))x2=np.arange(10,19,1).reshape((3,3))y2=np.stack((x1,x2),axis=1)举例说明：用ju
Tiramisu66·2023-01-09 14:55

【数据分析】使用numpy实现多项式的求导以及可视化

通过numpy的arange（）函数创建数组X，作为直角坐标系的横轴，其取值范围是[-20,20]。
danyow-4·2023-01-09 14:52

DJL-Java开发者深度学习之数据处理（一）

新手上路新手上路，我们先用arange创建一个一个行向量x，包含从0开始连续的12个整数。
ousinka·2023-01-09 08:53

ONNX、onnxruntime学习记录及相关错误整理

1、介绍的比较好的博客https://www.cnblogs.com/vh-pg/p/11736174.html2、onnx算子1)convweight=np.arange(36).reshape([2,2,3,3
weixin_44594953·2023-01-09 07:28

python numpy逆_python-具有numpy的N * M * M张量的矢量化(部分)逆

所以我有一个张量的索引为a[n,i,j]的维度为(N,M,M)的张量,我想为N中的每个n求M*M方阵部分的值.例如,假设我有In[1]:a=np.arange(12)a.shape=(3,2,2)aOut
weixin_39558521·2023-01-09 01:27

Python实现数据处理图形化-折线图分图

这个是图形化处理的基础：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#2*2有4块区域，选择第一块区域进行绘制图形plt.subplot(2,2,1)x=np.arange
Par@ish·2023-01-09 00:20

机器学习绘制决策边界

不同高度面不填充颜色importnumpyasnpimportsklearnimportmatplotlib.pyplotaspltfig,(ax1,ax2)=plt.subplots(2)x=np.arange
林丿子轩·2023-01-09 00:17

pytorch tensor简单使用、数据类型、维度操作

torch.empty(3,4)创建3行4列的空的tensor，会用无用数据进行填充(手工填充torch.fill_)empty=torch.empty([3,4])torch.fill_(empty,3)torch.arange
yhbetter·2023-01-08 08:39

reshape中的-1，x = x.reshape(-1,x.size(-1)*1)

importnumpyasnparr=np.arange(16).reshape(4,-1)print(arr)
fu_gui_mu_dan·2023-01-08 08:43

python矩阵所有元素取整,Python Numpy 基本属性、常用方法

基本属性No.属性名描述01shape向量、矩阵的结构02dtype向量、矩阵的数据类型03ndim向量、矩阵维度04size向量、矩阵的元素个数测试代码importnumpyasnp#定义数据a=np.arange
天笑讲社保·2023-01-07 21:01

数据分析学习笔记（2）

figure2.设置坐标轴设置取值范围设置行或者列的标签3.设置图例4.绘制柱状图1.plot绘制线性表importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplta=np.arange
Alex.928·2023-01-07 19:16

PyTorch入门（一）——Numpy vs Torch

以后一定坚持更下面开一篇新文：PyTorch入门，coding...importtorchimportnumpyasnpnp_data=np.arange(6).reshape((2,3))torch_data
青君不语·2023-01-07 19:41

《PyTorch深度学习实践》-B站 刘二大人-day1

2、for循环中，使用了np.arange。3、python中zip()函数的用法：zip函数的原型为：zip([iterable,…])参数iterable为可迭代的对象，并且可以有多个参数。
爱编程的西瓜·2023-01-07 17:13

numpy中reshape的实例

#numpy中reshape的实例作者：冯德平（山野雪人）2021-11-29importnumpyasnp#numpy.arange(n).reshape(a,b);依次生成n个自然数，并且以a行b列的数组形式显示
山野雪人·2023-01-07 15:45

Python的reshape的用法

numpy中reshape函数的三种常见相关用法:1、numpy.arange(n).reshape(a,b)依次生成n个自然数，并且以a行b列的数组形式显示arr=np.arange(32).reshape
weilansky91·2023-01-07 15:45

np.diag()

x=np.arange(9).reshape((3,3))xarray([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])np.diag(x)array([0,4,8])np.diag(x,k=1)array
侬开心就好·2023-01-07 12:52

pytorch之TensorDataset

torch.utils.data.TensorDataset(data_tensor,target_tensor)x_1=torch.arange(30).reshape(-1,3)y_1=torch.arange
qq_42334822·2023-01-07 08:44

pandas有条件的对多列进行赋值

首先我们这里有一个DataFrameimportpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.reshape(np.arange(20),(4,5)),columns
soul booster·2023-01-07 08:29

pytorch中的gather函数

pytorch中的gather函数比较难以理解，下面用2D的例子解释如下：importtorchinput=torch.arange(16).view(4,4)"""[[0,1,2,3],[4,5,6,7
npupengsir·2023-01-06 23:14

numpy 的一些小技巧

在此记录一些关于Numpy使用的技巧快速筛选出数组中满足要求的数x=np.arange(1,10)#array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])x[(x>1)&(x1)]，但是这样一次只能筛选一个条件
落落小方地发卡·2023-01-06 22:04

[The Annotated Transformer] 代码修正

:"exp"notimplementedfor'torch.LongTensor'classPositionalEncoding(nn.Module)div_term=torch.exp(torch.arange
weixin_30278237·2023-01-06 20:59

1. 创建和生成

文章目录创建和生成从python列表或元组创建使用arange生成使用linspace/logspace生成`np.linspace`使用ones/zeros创建使用random生成从文件读取本教程内容旨在帮助没有基础的同学快速掌握
一条大蟒蛇6666·2023-01-06 15:23

手把手学习numpy库之 —— numpy进阶教程2

一、形状操作与生成函数1.ndarray形状操作（1）生成0~9的ndarrayarr0=np.arange(10)（2）把arr0的形状转换为2行5列arr0.reshape(2,5)（3）在(1)的基础上在
clarkjs·2023-01-06 13:49

torch.nn.functional.pad()函数的使用

文章目录函数测试图像示例参考来源链接函数测试importtorchimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpx=torch.from_numpy(np.arange
zy_ky·2023-01-06 11:46

torch.transpose()

首先transpose是为了转换矩阵维度的，在numpy和pytorch中的作用都是一样的，分别举例说明：arr=np.arange(24).reshape((2,3,4))[[[0123][4567]
Da_Shan_·2023-01-06 11:46

安装cpu版本的MXNet

我没有看懂李沐大神的安装步骤，因为我之前安装过MXNet，所以李沐大神的这里我就跳过了，直接上我从前的安装步骤吧：>pipinstallmxnet>python>>>frommxnetimportnd>>>x=nd.arange
上天夭·2023-01-06 07:25

动手学深度学习笔记第二章（预备知识）

研0深度学习小白，python也忘了很多，学习沐神的课程顺便记录一下笔记和自己遇到的一些疑问2.1数据操作求张量的形状和元素总数x=torch.arange(12)x.shape#torch.size(
冬青庭院·2023-01-06 04:09

numpy的切片操作

以二维数组为例，首先，创建一个二维数组importnumpyasnp#arange三个参数分别是，最小值，最大值，步长matrix=np.arange(0,45,5)#[0510152025303540
是小峰呀·2023-01-05 21:42

李沐老师-pytorch-读写文件

#文件读取importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFx=torch.arange(4)torch.save(x,'x-file
Annnn~·2023-01-05 21:21

【python学习】-matplotlib绘制双坐标柱状图

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#柱状图两组数值men_means=[20,34,30,35,27]women_means=[25,32,34,20,25]#设置x轴x=np.arange
electrochemjy·2023-01-05 16:22

numpy - 花式索引

importnumpyasnpdata=np.arange(10000).reshape(100,100)print(data)index=np.array([[10,20],[30,40],[50,60
Bro_Jun·2023-01-05 15:11

吴恩达Couresa课程——第二部分：监督学习week2 （已结束）

这是线性回归时使用的预测模型：先看看按照以前的线性回归方法的效果：#createtargetdatax=np.arange(0,20,1)y=1+x**2X=x.reshape(-1,1)model_w
jqqjrr123·2023-01-05 13:38

用numpy操作矩阵，上三角，下三角矩阵，对角化矩阵

numpy操作矩阵的意义1.可以理解矩阵运算，多维运算2.可以用于理解tensorflow，pytorch的tensor张量运算，二维张量就是矩阵例如新建一个矩阵a=np.arange(1,10).reshape
sweettea~·2023-01-05 12:31

Python Pandas concat函数 连接

数据准备importpandasaspdimportnumpyasnpyear=np.arange(1949,2022,1)number=np.linspace(0,1,len(year))years=
horizon012·2023-01-05 11:57

自动求导及实现

、x=torch.arange(4.0,requires_grad=True)print(x)print(x.grad)#x是一个长度为4的向量，计算x和x的内积，得到了我们赋值给y的标量输出y=2*torch.dot
聪明乖巧的小狮子·2023-01-05 08:41

Python中np.argmax()函数用法示例

一、一维数组的用法x=np.arange(12)#[01234567
·2023-01-05 07:17

AI算法工程师 | 03人工智能基础-Python科学计算和可视化（一）Numpy

文章目录Python之科学计算模型Numpy一、Numpy开发环境搭建二、数组的创建1.array创建2.arange创建3.random随机数生成4.ndarray对象5.其他方式创建三、切片和索引四
ThisAmy·2023-01-05 02:22
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