arange

【ML】numpy ravel、c_、r_函数使用说明（结合实际案例）

numpyravel、c_、r_函数使用说明（结合实际案例）基本使用ravel()函数用法c_函数用法r_函数用法实践基本使用ravel()函数用法ravel函数将一个多维数组拉平成一维数组，直接看例子：a=np.arange
胡子哥_·2022-12-22 07:21

pandas中的loc与iloc最本质区别

iloc和loc最本质差别iloc是按照行数名取值，而loc按着index名取值data=DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list("1234"),
yokin‘s DA trackbook·2022-12-21 18:20

python中iloc和loc函数区别_iloc与loc区别

ilocPKloc导入numpy，pandasimportnumpyasnpimportpandasaspd12构建一个0,30左闭右开的偶数数组data=np.arange(0,30,2)#arange
weixin_39768083·2022-12-21 18:50

matplotlib 通过for循环画多张图

代码#导入两个包importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#数据准备x=np.arange(27)x=np.reshape(x,(3,9))#建立for循环语句
江南丶·2022-12-21 17:26

python中找出numpy array数组的最值及其索引的方法

))可以得到最大值对应的索引但在numpy中的array没有index方法，取而代之的是where，其又是list没有的首先我们可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理)>>>a=np.arange
xiaoweids·2022-12-21 16:01

numpy 高级索引技巧

用索引数组索引>>>a=np.arange(12)**2#thefirst12squ
勤奋的Alivon·2022-12-21 16:31

NumPy库的介绍与使用（一）

ndarray是一个多维数组对象2.1定义2.2内存中的存储形式2.3ndarray对象的属性2.4ndarray数组的元素类型3.ndarray对象的创建方法3.1array()函数-自由创建3.2arange
奋斗在阿尔卑斯的皮卡丘·2022-12-21 14:57

torch学习笔记（1）

importtorcha=torch.arange(0,6).view(2,3)
无内存靠心算·2022-12-21 12:33

pytorch中使用 random.shuffle

当要打乱的为序列时有效，但当要打乱的数据为pytorch中的张量的时候，就失效了2.代码importtorchimportrandomx=torch.arange(10)y=list(range(10)
取个名字真难呐·2022-12-21 12:02

python-矩阵内某个小矩阵的替换

1、可以使用切片操作：importnumpyasnpa=np.arange(20).reshape((4,5))b=np.array([-1,-1,-1,-1]).reshape((2,2))a[0:2,0
zsiming·2022-12-21 10:57

Python学习(5):Numpy

1.np属性事例>>>importnumpyasnp>>>a=np.arange(15).reshape(3,5)>>>aarray([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14
幻想是只小柴犬·2022-12-21 07:02

arrayproxy转numpy_Numpy基础知识

astype改变数组的类型直接a.dtype获取数组类型>>>importnumpyasnp>>>a=np.arange(12,dtype=float)>>>aarray([0.,1.,2.,3.,4.
好难说故事·2022-12-21 07:51

使用numpy加速pandas计算

1、使用apply_along_axis替代applyimporttimeimportpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.arange(8000000
码破苍穹·2022-12-21 07:46

pytorch冒号 python冒号

python的冒号作用是一样的：importnumpyasnpif__name__=='__main__':x_pred=np.linspace(0,9,num=10)x_pred=np.arange(
AI视觉网奇·2022-12-21 07:16

PyTorch：Tensor的常用基础函数

举例importtorcha=torch.arange(1,7)print(a)b=a.view(2,3)print(b)c=a.view(3,-1)print(c)输出为原张量是1×6的张量，张量b是将
精致的螺旋线·2022-12-20 22:54

pytorch学习———numpy基础

1、获取数据方式一：通过random.choice函数从指定的样本中随机抽取数据importnumpyasnpfromnumpyimportrandomasnra=np.arange(1,25,dtype
别摆了，张同学·2022-12-20 21:15

NumPy的简单使用（一）

一、使用array创建普通数组以及利用arange创建等差数组importnumpyasnpc=np.array([1,2,3])d=np.arange(1,20,4)#起始值为1，结束值为20，步长为
秋冬晚归客·2022-12-20 19:41

同一绘图区域绘制多图

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplta=np.arange(10)plt.plot(a,a**1.5,'ro-',label='a')plt.plot(
CCCCRJJ·2022-12-20 15:02

多区域绘制

#多区域绘制importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdeff(t):returnnp.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)a=np.arange
CCCCRJJ·2022-12-20 15:31

动手学深度学习pytorch版-填坑-TypeError: normal() received an invalid combination of arguments

章的序列模型这里：%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lT=1000#总共产⽣1000个点time=torch.arange
不爱写程序的程序猿·2022-12-20 15:46

多区域绘制

importnumpyasnp#多区域绘制importmatplotlib.pyplotaspltdeff(t):returnnp.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)a=np.arange
W13673773429·2022-12-20 15:09

同一区域内绘制多数据线段

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplta=np.arange(10)plt.plot(a,a**3.5,'ro-',label='a')plt.plot(
W13673773429·2022-12-20 15:09

numpy——.npy和.npz文件

importnumpyasnp#将单个数组以二进制格式保存到磁盘arr=np.arange(5)print
福尔摩斯帅双·2022-12-20 13:02

Numpy 的文件存储.npy和.npz 区别

将数组以二进制格式保存到磁盘.npy格式np.load和np.save是读写磁盘数组数据的两个主要函数；默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy文件中；importnumpyasnpa=np.arange
无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-20 13:32

.npy文件

importnumpyasnpa=np.arange(5)`np.save('test.npy',a)这样在程序所在的文件夹就生成了一个test.npy文件2
程序猿-张益达·2022-12-20 13:31

“深度学习”学习日记。numpy

__version__)#1.19.5print("\n")#创建一维数组，内容0-9arr=np.arange(10)print(arr)#[0123456789]print("\n")#创建布尔数组
Anthony陪你度过漫长岁月·2022-12-20 12:29

VMD分解代码，用于一维信号的分解

#.TimeDomain0toT时域0到TT=200000fs=1/Tt=np.arange(1,T+1)/Tfreqs=2*np.pi*(t-0.5-fs)/(fs)#.centerfrequenciesofcomponents
浮舟179·2022-12-19 18:45

python将numpy.ndarray数据保存为.mat格式，和.mat数据的读取(附代码)

numpy.ndarray类型数据保存为.mat格式，和.mat数据的读取具体演示如下代码演示代码可直接运行importscipy.ioasscio#需要用到scipy库importnumpyasnpmy_data=np.arange
时时勤拂拭.·2022-12-19 18:45

数据结构Day6--pandas（1）

series创建seriespd.Series(data=None,index=None,dtype=None,name=None,copy=False)例子：#数组作为数据源创建np_rand=np.arange
冷月瞬逝·2022-12-19 17:22

Python数据分析--Matplotlib(1)

绘制图象plt.plot()plot可以绘制线性图表frommatplotlibimportpyplotasplt#%%importnumpyasnp#%%#获得-50-50的数组x=np.arange
冷月瞬逝·2022-12-19 17:52

Pytorch torch.add() torch.add_() 用法

实例代码x=torch.arange(1.,6.)print(x)print(torch.topk(x,3
幽影相随·2022-12-19 16:22

python 对数坐标纸_作图-线性坐标与对数坐标

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.arange(1,100000)y=np.log10(x)plt.p
weixin_39846191·2022-12-19 16:50

使用pandas将numpy中的数组数据保存为csv文件的方法

首先，创建numpy中的数组：importnumpyasnpimportpandasaspdarr1=np.arange(81).reshape(9,9)print("arr1的type:{}".format
Immortal stars·2022-12-19 14:50

numpy

numpy一、概念问题二、细节问题1、numpy创建数组1）numpy.arange()2）查看数组中数据的类型2、数组的形状1）数组维度2）修改数组形状3）数组的计算3、numpy读取和数据4、数组的拼接三
weixin_45650561·2022-12-19 13:41

利用Python进行数据分析中 DataFrame轴的应用分类

行索引：index/axis=0(默认)列索引：columns/axis=1一.正相关(axis=0则在每行上操作，axis=1则在每列上操作)1.行或列的删除data=pd.DataFrame(np.arange
xp16·2022-12-19 13:02

RuntimeError: expected scalar type Long but found Float

x1=t.arange(0,20).view(-1,1)y1=x1.mm(w)+b.expand_as(x1)报错RuntimeError:expectedscalartypeLongbutfoundFloatdebug
A.J.N·2022-12-19 11:10

【PyTorch】RuntimeError: expected scalar type Float but found Long 已解决

先看下面代码：A=torch.arange(20,dtype=torch.float32).reshape(5,4)a=torch.arange(4)A.shape,a.shape,torch.mv(A
潘小蓝·2022-12-19 11:07

torch.einsum详解

[[1,2,3,4,5],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]])a=vector[0,:]weight=torch.arange
mytzs123·2022-12-19 10:15

python numpy遍历_如何遍历numpy.array？

forloop遍历>>>a=np.arange(100).reshape(2,5,1,2,5)>>>foriina:...forjini:...forkinj:...forhink:...print(h
weixin_39978276·2022-12-19 09:51

python 快速遍历数组_遍历numpy数组最快的方法是什么

这是我在慢一点的机器上的计时In[1034]:timeit[iforiinnp.arange(10000000)]1loop,bestof3:2.16sperloop如果我直接生成范围（Py3，所以这是一个
weixin_39602108·2022-12-19 09:20

pythonnumpy遍历_遍历numpy.array的任意维度

Iteratingoverthefirstdimensioniseasy...In[63]:c=numpy.arange(24).reshape(2,3,4)In[64]:forrinc:....
weixin_39611765·2022-12-19 09:20

Python直方图绘制（与标准正态分布进行比较）

标准正态分布概率密度函数公式为：代码：（直方图的参数在代码注释中）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(-4.5,4.5,0.01
不啻逍遥然·2022-12-19 09:18

pytorch算子torch.arange在CPU GPU NPU中支持数据类型格式

目录正文一、torch.arange()和torch.range()的用法二、torch.arange支持的数据类型格式正文CPU（CentralProcessingUnit）：中央处理器GPU（GraphicsProcessingUnit
·2022-12-19 08:01

python柱状图的柱子上方显示文本/数据

想在如下图表的柱子上添加数据变成这样第一张图的代码是importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn=12X=np.arange(n)Y1=(1-X/float(
python学习站_yana·2022-12-18 15:06

Python—数据分析与可视化编程

内容：1.编写程序，利用pyplot将绘图区域划分成2*1个子绘图区域，并在每个区域中生成坐标系，如下图：（提示：直线数组为np.arange(0,101)）2.现有如图9-15所示的股票数据：按以下要求操作
Y_ni·2022-12-18 15:31

Numpy：linspace、arange、logspaced用法与差别。

目录一、np.linspace(start,stop,num,endpoint)二、np.arange(start,stop,step,dtype)三、np.logspace(start,stop,num
普朗克三号粉丝·2022-12-18 14:03

numpy 几个基础操作(reshape， diag， linSpace， logSpace， ravel， vstack和hstack)

比较简单，直接就能看懂，不做赘述1：reshape维度变换importnumpyasnpdefReshape():"""维度变换"""nList=np.arange(24)print(f'原数据:\n{
开荒的猪·2022-12-18 14:31

【Python数据分析-8】：Numpy常用操作-arange函数、linspace函数与运算

1arange函数创建类似Python的range函数功能的Numpy数组的方法：下面的例子创建一个从1开始到10，步长为2的一维Numpy数组In[21]:np.arange(1,10,2)Out[21
老贡讲Python·2022-12-18 14:01

Python中Numpy的基本操作

文章目录np.ceil()向上取整np.floor()向下取整np.arange()返回固定步长的序列np.unique()返回非重复元素np.percentile()计算百分比np.random.sample
酒酿小圆子～·2022-12-17 21:36

Python+Numpy

2、random()、array()、arange()的使用rand()：随机值,在半开区间[0.0,1.0)randn():返回一个样本，具有标准正态分布。
清晨~·2022-12-17 20:24
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