dtype 第34页

DataFrame的基本使用

DataFrame类似于二维数组（表格）,由一组数据（类似于二维numpy对象）及两组标签（行索引，列索引）组成创建方法DataFrame(可迭代二维数据[,index=行索引链表[,columns=列索引链表[,dtype

snailshaw·2022-09-29 14:04

Numpy学习——常用random函数

函数描述rand(d0,d1…,dn)返回均匀分布的随机数randn(d0,d1…,dn)返回标准分布的随机数randint(low,high,size,dtype)返回给定开区间的随机整数random_intergers

宇宙第一大咸鱼·2022-09-29 07:18

数据分析---numpy补充

文章目录操作文件loadtxtnumpy函数去重、排序操作文件loadtxtloadtxl读取txt文本、csv文件loadtxt(fname,dtype=,comment=‘#’,delimit=None

是皮蛋瘦肉周·2022-09-26 14:43

pytorch创建张量tensor

1.torch.randinttorch.randint(low=0,high,size,*,generator=None,out=None,dtype=None,layout=torch.strided

icefirekk11·2022-09-25 01:22

由浅入深，带你搞懂 Pytorch 中的张量 tensor 是什么

2、tensor的三个属性2.1Rank秩2.2Axis（复数为Axes）轴2.3Shape形状3、Pytorch中torch.Tensor的三个属性3.1torch.dtype3.2torch.device3.3torch.layout4

cnhwl·2022-09-25 00:46

【Python进阶】sp.bmat

功能：从稀疏的矩阵块中建立一个稀疏矩阵scipy.sparse.bmat(blocks,format=None,dtype=None)[source]Buildasparsematrixfromsparsesub-blocksParametersblocksarray_likeGridofsparsematriceswithcompatibleshapes.AnentryofNoneimplies

一穷二白到年薪百万·2022-09-22 21:16

NNDL 实验一 numpy

.建立一个一维数组a初始化为[4,5,6](1)输出a的类型（type）(2)输出a的各维度的大小（shape）(3)输出a的第一个元素（值为4）a=np.array([4,5,6])print(a.dtype

笼子里的薛定谔·2022-09-22 07:43

Pytorch：tensor.mean()和tensor.sum()

()定义：input=torch.randn(4,4)torch.mean(a,0)等同于input.mean(0)方法参考：torch.mean(input,dim,keepdim=False,*,dtype

三世·2022-09-21 10:49

[2022-08-29]神经网络与深度学习第0章-basic‘s basic(part 1)

part1)写在开头numpy操作引入建立一维数组和属性操作二维数组和属性操作numpy的一些函数np.zerosnp.onesnp.identity随机数小任务数组切片np.arange基本运算-p1np.dtype

三工修·2022-09-14 07:53

Python sklearn库三种常用编码格式实例

OneHotEncoder独热编码实例classsklearn.preprocessing.OneHotEncoder(*,categories='auto',drop=None,sparse=True,dtype

·2022-09-13 18:24

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'dtype'

问题描述运行python脚本，报错：AttributeError:module‘numpy’hasnoattribute‘dtype’。

一从际发·2022-09-13 07:49

Numpy IO：npy、npz

参考：菜鸟教程1.NumpyIONumpy可以读写磁盘上的文本数据或二进制数据；NumPy为ndarray对象引入了一个简单的文件格式：npy，用于存储重建ndarray所需的数据、图形、dtype和其他信息

dyhBUPT·2022-09-12 07:11

PyTorch创建张量方法全解

1.直接创建1.1使用数组创建1.1.1语法：1.1.2说明：1.1.3程序：arr=np.ones((3,3))print("arr的数据类型为："+str(arr.dtype))t=torch.tensor

李坦（BNU远程教育学）·2022-09-12 07:07

opencv学习笔记（三）：访问图片属性

：访问图片属性shape属性读取彩色图像的行数与列数分别读取图片行数、列数与通道数直接读取图片shape属性，以元组形式返回读取灰度图的行数与列数size属性读取彩图size属性读取灰度图size属性dtype

Restar_xt·2022-09-11 07:58

详解Pytorch中的tensor数据结构

Tensor可以使用torch.tensor()转换Python的list或序列数据生成，生成的是dtype默认是torch.FloatTensor

·2022-09-10 18:37

Pandas数据的输入与输出： excel文件

语法如下：pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=None,dtype

Mr 李小四·2022-09-09 07:47

Pandas数据结构：Series属性详解

属性详解Series属性Series属性列表属性说明Series.index系列的索引（轴标签）Series.array系列或索引的数据Series.values系列的数据，返回ndarraySeries.dtype

Mr 李小四·2022-09-09 07:17

pytorch中Tensor(张量)

、可以通过元组创建3、通过Numpy库来进行创建而对于张量的类型，函数type()不能够识别出张量内部的数据类型到底是什么，只能识别是张量（Tensor）类型，如果想要知道变量具体是哪一种类型，需要用dtype

小明指示说·2022-09-07 21:10

2022.9.2 OpenCV课程群思考题

importcv2ascvimportnumpyasnp#获取图片路径imgpath="lena.png"#将图片解码为numpy对象img=cv.imdecode(np.fromfile(imgpath,dtype

金装二百五·2022-09-06 17:26

Python NumPy创建数组方法

目录1.蛮力构造法2.特殊数值法3.随机数值法4.定长分割法5.重复构造法6.网格构造法7.自定义数据类型1.蛮力构造法np.array(object,dtype=None,copy=True,order

·2022-09-06 16:53

PyTorch入门——张量&神经网络

神经网络张量直接创建依据数值创建依据概率分布创建张量张量的操作神经网络随机梯度下降算法（SGD）缺点引入动量进行改进Nesterov动量改进PyTorch优化器损失函数防止过拟合张量直接创建torch.tensor(data,dtype

清上尘·2022-09-06 07:45

Numpy练习小例题(2)--创建一个8*8的国际象棋棋盘（黑块为0，白块为1）

创建的国际象棋棋盘如下图所示：首先可以创建一个全0或者全1的8*8数组--在这里我创建的是全0数组Q=np.zeros((8,8),dtype=int)print(Q)第一步：观察到偶数行的第一个都为1

编程贝多芬·2022-09-04 07:39

Numpy.array()的参数详细讲解---包括subok参数讲解

定义：numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order=None,subok=False,ndmin=0)参数解释：object:表示一个数组序列dtype:可选参数

编程贝多芬·2022-09-04 07:38

列主元消去法和LU矩阵分解以及矩阵迭代求解

例如：A=np.array([3.01,6.03,1.99,1.27,4.16,-1.23,0.987,-4.81,9.34],dtype=float).res

仁，上古·2022-09-03 11:09

opencv-python 学习前的准备——Numpy-python详细教程1

这里写目录标题NumPy-简介NumPy操作NumPy–MatLab的替代之一NumPy-Ndarray对象示例1示例2多维数组示例3最小维度参数示例4指定元素类型NumPy-数据类型数据类型对象(dtype

wu_zhiyuan·2022-09-01 07:56

Numpy 数据处理 ndarray使用详解

属性名称属性解释ndarray.shape数组维度的元组ndarray.ndim数组维数ndarray.size数组中的元素数量ndarray.itemsize一个数组元素的长度（字节）ndarray.dtype

·2022-08-29 11:01

Python NumPy教程之数据类型对象详解

每个ndarray都有一个关联的数据类型(dtype)对象。这个数据类型对象（dtype）告诉我们数组的布局。

·2022-08-29 09:24

python 使用numpy求二维数组的差集

[[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])a2=np.asarray([[1,2,3],[3,4,5]])print(a1)print(a2)a1_rows=a1.view([('',a1.dtype

我是王无忌·2022-08-28 07:55

numpy\pandas学习笔记

])np.array(range(1,6))np.arange(1,6)①、range和arange的区别range(n):生成0到n-1个数字arange([start,],stop[,step],dtype

ann0302·2022-08-26 07:25

numpy&pandas学习笔记1

numpy一，前言二，Anaconda安装三，numpy属性四，numpy的创建array4.1dtype4.2zeros4.3numpy.empty()4.4numpy.arange4.5numpy.linspace

한혜민�·2022-08-26 07:20

numpy和pandas学习笔记(更新中)

一、numpy的基本运算操作导入numpy包importnumpyasnp#定义array的类型#a=np.array([2,3,4],dtype=np.int64)#a=np.array([2,3,4

everydaylucky·2022-08-26 07:14

Python中的numpy数组模块

1、numpy库作用：2、NumPy是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：3、NumPy应用二、为什么用numpy三、创建numpy数组1、将列表转换创建numpy数组，可选择显式指定dtype2

·2022-08-25 16:49

numpy 导入数据 ——np.loadtxt()

loadtxt(fname,dtype=,comments='#',delimiter=None,converters=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False

ACxz·2022-08-25 15:45

PyTorch深度学习实践(刘二大人)P7 处理多维特征的输入 Multiple Dimension Input

np.loadtxt为读取文本文档的函数，默认分隔符为逗号，'delimiter'为分隔符#读取时用32位的浮点数xy=np.loadtxt('diabetes.csv.gz',delimiter=',',dtype

努力学习的朱朱·2022-08-22 07:33

糖尿病的预测(pytorch)

importnumpyasnpimporttorch#糖尿病预测研判#1.处理数据xy=np.loadtxt('diabetes.csv.gz',delimiter=',',dtype=np.float32

Batac_·2022-08-22 07:28

python数据分析之Numpy

NumpyNumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展ndarray多维数组*所有元素必须是相同类型*ndim属性，维度个数*shape属性，各维度大小*dtype属性，数据类型#coding

纳尔逊皮卡丘·2022-08-20 18:58

【python数据分析】numpy创建数组

0,3,4,5,6])np.array([iforiinrange(10)])#输出：array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])从头建立#从头开始建立print(np.zeros(10,dtype

超大只小笼包·2022-08-20 18:27

pytorch中.numpy()、.item()、.cpu()、.detach()以及.data的使用方法

关于.data和.cpu().data的各种操作总结.numpy()Tensor.numpy()将Tensor转化为ndarray，这里的Tensor可以是标量或者向量（与item()不同）转换前后的dtype

·2022-08-19 09:54

机器学习必备之Pandas(二)

DataFrame的apply方法即可实现这个功能：[In]f=lambdax:x.max()-x.min()[In]frame.apply(f)[Out]a1.515260b2.424369c2.014877dtype

Chester Cheung·2022-08-18 07:06

pandas实现手机号号码中间4位匿名化的示例代码

>>>importpandasaspd>>>importnumpyasnp#这里需要将手机号所在列在读取时指定类型>>>df=pd.read_excel('D:/1.xlsx',dtype={"phone

·2022-08-16 14:11

numpy拼接矩阵的实现

目录1、文档2、举例1、文档使用numpy的concatenate拼接矩阵，文档里面这样解释：numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0,out=None,dtype=None

·2022-08-11 15:42

Pandas数据分析19——pandas分类数据

还是先导入包importnumpyasnpimportpandasaspd分类数据生成#使用dtype="category"来指定数据类型：s=pd.Series(["a"

阡之尘埃·2022-08-09 11:20

python 矩阵库_NumPy - 矩阵库( Matrix Library)

numpy.matlib.empty(shape,dtype,order)Where,Sr.No.参数和描述1shapeint或t

游戏干线·2022-08-08 07:21

python数据分析——numpy创建多维数组的方式

ndarray数组有这些函数：array,zeros,ones,empty,arange,linspace,logspce,randomarray——创建列表array可以创建指定维数的列表，也可以使用dtype

千寻之路·2022-08-05 07:39

python数据分析模块：numpy、pandas全解

函数3.1.3创建随机数组：rand()、randn()、randint()函数3.2查看数组的属性3.2.1查看行列数：shape属性3.2.2查看元素个数：size属性3.2.3查看元素的数据类型：dtype

zdb呀·2022-08-05 07:38

PyTorch框架训练线性回归模型（CPU与GPU环境）

和其对应的输出值y：importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnx_values=[iforiinrange(11)]x_train=np.array(x_values,dtype

csp_·2022-08-02 10:14

RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

expectedscalartypeDoublebutfoundFloat报错我们能看出是Tensor的类型错误解决办法：先看看你的变量是什么类型的，变量.type()如：param.type()然后按照x=torch.tensor(x,dtype

仰望星空的小马可·2022-07-29 07:10

opencv3 轮廓检测

1：importcv2importnumpyasnpimg=np.zeros((200,200),dtype=np.uint8)img[50:150,50:150]=255ret,thresh=cv2.

淮南草·2022-07-28 16:34

Pandas数据类型转换df.astype()及数据类型查看df.dtypes的使用

目录1.数据框字段类型查看：df.dtypes2.维度查看df.shape：3.数据框的策略基本信息df.info()：4.某一列格式df['列名'].dtype：5.数据类型转换.astype：Pandas

·2022-07-25 12:31

关于NumPy中asarray的用法及说明

asarray和asanyarray区别先讨论默认情况下array、asarray，asanyarray的区别还受到两个参数控制下面举几个详细的例子NumPy中asarray的用法函数说明asarray(a,dtype

·2022-07-25 09:21

推荐频道

dtype