np.arange() 第10页

numpy一维2维

v1=np.arange(100)v2=v1.reshape((20,5))print(v2)"""转一维"""v1=v2.reshape((100,))print(v1)

qq_42307546·2023-01-15 11:21

numpy创建数组

importnumpyasnpv=np.array([1,2,3,4])v#创建二维数组m=np.array([[1,2],[3,4]])m#这个相当于rangenp.arange(10)np.arange

qq_42307546·2023-01-15 11:21

numpy模块矩阵

1.数组索引arr=np.arange(10)print(arr[1])2.取偶数print(arr[::2])print(arr[-1])3.二维数组索引arr2=np.array([[1,2,3,4,5

霍比特X·2023-01-15 11:46

深度学习入门（三）------- 阶跃函数和Sigmoid函数

它的图形代码就是：importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltdefstep_function(x):returnnp.array(x>0,dtype=np.int)x=np.arange

程序员到程序猴·2023-01-14 20:39

Python学习：二维数组的切片操作

通俗来讲取一个数组arr[i]中某一段段元素称为切片一维数组和二维数组相比有区别importnumpyasnp#arr[i:j]表示片取；参数设置是arr[start,end,step]#一维数组切片arr=np.arange

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-14 12:21

【python tensorly 基本运算】

tl.set_backend('numpy')1.1创建张量importnumpyasnpimporttensorlyastlimporttensorly.tenalgastga1=tl.tensor(np.arange

雪寻花·2023-01-14 10:26

【python数据分析（3）】 Numpy索引及切片

1.一维数组索引及切片importnumpyasnpar=np.arange(20)print(ar)print(ar[4])print(ar[3:6])–>输出的结果为：[012345678910111213141516171819

百木从森·2023-01-13 17:52

TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

今天在求某个物理量delta_lamb时写了下面这段代码importmathimportnumpyasnplamb=np.arange(0.1,6,0.1)delta_lamb=math.sqrt((2

Fourier猴·2023-01-13 15:28

numpy 文件读取 tofile,fromfile,load,save

tofile()和fromfile()tofile()输出的数据不保存数组形状和元素类型等信息importnumpyasnpa=np.arange(0,12)print(a.dtype)a=a.reshape

南妮儿·2023-01-13 12:19

python 二维列表/数组变成一维列表/数组

例如：m=np.arange(6).reshape(2,3)print("m,原始数组:\n",m)n=[]forxinnp.nditer(m):print(x)n.append(x)print("n，

yx868xy·2023-01-13 10:51

问题：error: (-210:Unsupported format or combination of formats) in function ‘calcHist’

/histogram.cpp:1008:error:(-210:Unsupportedformatorcombinationofformats)infunction'calcHist'场景：gray=np.arange

一堆乱码45763058·2023-01-12 16:44

python numpy array函数_python数据分析（四） python numpy--函数和数组运算

一元函数接受一个数组进行运算的函数叫做一元函数，如sqrt,expIn[4]:arr=np.arange(10)In[5]:arrOut[5]:array([0,1,2,3,4

weixin_39991055·2023-01-12 12:27

科学计算工具numpy-ndarray的矩阵处理，索引切片，拼接，函数，数组转换以及nan等

shape(2,2)),有0轴和1轴,对于三维数组(shape(2,2,3)),有0,1,2轴有了轴的概念之后,我们计算会更加方便,比如计算一个2维数组的平均值,必须指定是计算哪个方向上面的数字的平均值np.arange

a_Joker_Ling·2023-01-12 12:20

Pandas MultiIndex 详解

frame_index=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index=['a','b'],columns

csdn_SUSAN·2023-01-12 08:47

神经网络激活函数

+exp(-x)f(x)=1/1+exp(−x)图像如下形状：绘制代码importmatplotlib.pylabaspltdefsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))x=np.arange

zhr_math_king·2023-01-12 06:43

matplotlib基本操作（速成）

pipinstallmatplotlib安装即可（速度慢的话可以用清华源）2.基本使用importmatplotlib.pyplotasplt#引入matplotlib的pyplot模块importnumpyasnpa=np.arange

踩坑专业户·2023-01-11 17:47

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

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）

ss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）

生成多项式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

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

coutour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

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）

绘制线性表多个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

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:z=np.arange

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

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

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

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

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

【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

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