numpy.stack和numpy.concatenate的区别

在使用numpy进行矩阵运算的时候踩到的坑,原因是不能正确区分numpy.concatenate和numpy.stack在功能上的差异. 先说numpy.concatenate,直接看文档: numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None) Join a sequence of arrays along an existing axis. Parameters a1, a2, … : sequence of array_like The arr…

Python numpy函数hstack() vstack() stack() dstack() vsplit() concatenate()

感觉numpy.hstack()和numpy.column_stack()函数略有相似,numpy.vstack()与numpy.row_stack()函数也是挺像的. stackoverflow上也有类似的讨论,在这里numpy vstack vs. column_stack. 给一个相关函数的列表: stack() Join a sequence of arrays along a new axis. hstack() Stack arrays in sequence horiz…

[转]Python numpy函数hstack() vstack() stack() dstack() vsplit() concatenate()

Python numpy函数hstack() vstack() stack() dstack() vsplit() concatenate() 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 转载链接 numpy.stack()函数函数原型:numpy.stack(arrays, axis=0) 程序实例: >>> arrays = [np.random.randn(3, 4) for _ in range(10)] >>> np.stack(arrays,…

python 中range numpy.arange 和 numpy.linspace 的区别

1.返回值不同 range返回一个range对象,numpy.arange和numpy.linspace返回一个数组. 2.np.arange的步长可以为小数,但range的步长只能是整数. 与Python的range类似,arange同样不包括终值:但arange可以生成浮点类型,而range只能是整数类型. 3. 是否包含终值 arange()类似于内置函数range(),通过指定开始值.终值和步长创建表示等差数列的一维数组,注意得到的结果数组不包含终值. linspace()通过指定开始值…

Python的工具包[0] -> numpy科学计算 -> numpy 库及使用总结

NumPy 目录关于 numpy numpy 库 numpy 基本操作 numpy 复制操作 numpy 计算 numpy 常用函数 1 关于numpy / About numpy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展包.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)).据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统.参考官网解释, N…

numpy.random.random & numpy.ndarray.astype & numpy.arange

今天看到这样一句代码: xb = np.random.random((nb, d)).astype('float32') #创建一个二维随机数矩阵(nb行d列) xb[:, 0] += np.arange(nb) / 1000. #将矩阵第一列的每个数加上一个值要理解这两句代码需要理解三个函数 1.生成随机数 numpy.random.random(size=None) size为None时,返回float. size不为None时,返回numpy.ndarray.例如numpy.random…

python numPy模块与numpy里的数据类型、数据类型对象dtype

学习链接:http://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html 官方链接:https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html 简介: numPy是python语言的一个扩展库,是一个运行非常快的数学库,主要用于数组计算.它支持大量的维度与数据运算还针对数组运算提供大量的数学函数库.它包含:一个强大的n维数组对象ndarray.广播功能函数.整合c/c++/fortran的工具.线性代数.傅里叶变化与随机数生成等功…

python numpy.shape 和 numpy.reshape函数

导入numpy模块 from numpy import * import numpy as np ##################################################### numpy.shape: help(shape) 输入参数:类似数组(比如列表,元组)等,或是数组返回:一个整型数字的元组,元组中的每个元素表示相应的数组每一维的长度类似数组 #一维列表 L=range(5) shape(L) #二维列表 L=[[1,2,3],…

numpy中array和asarray的区别

array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会. 举例说明: import numpy as np #example 1: data1=[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]] arr2=np.array(data1) arr3=np.asarray(data1) data1[1][1]=2 print 'data1:\n',data1 print 'ar…

【转】numpy中 meshgrid 和 mgrid 的区别和使用

转自:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8854197.html 一.meshgrid函数 meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上. 它适用于生成网格型数据,可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵,对应两个数组中所有的(x,y)对. 示例展示: 由上面的示例展示可以看出,meshgrid的作用是: 根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表. 如果第一个参数是xarray,维度是xdimesion, 第二个参数是yarray,维度是ydimes…

Python的 numpy中 numpy.ravel() 和numpy.flatten()的区别和使用

两者所要实现的功能是一致的(将多维数组降为一维), 两者的区别在于返回拷贝(copy)还是返回视图(view),numpy.flatten() 返回一份拷贝,对拷贝所做的修改不会影响(reflects)原始矩阵, 而numpy.ravel()返回的是视图(view),会影响(reflects)原始矩阵. 1.二者的功能 >>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> x array([[1, 2], [3, 4]]) >>>…

Python的 numpy中 meshgrid 和 mgrid 的区别和使用

一.meshgrid函数 meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上. 它适用于生成网格型数据,可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵,对应两个数组中所有的(x,y)对. 示例展示: 由上面的示例展示可以看出,meshgrid的作用是: 根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表. 如果第一个参数是xarray,维度是xdimesion, 第二个参数是yarray,维度是ydimesion. 那么生成的第一个二维数组是以xarray为行,共ydimesion行的向量: 而第二个二维数组是以…

Numpy中矩阵和数组的区别

矩阵(Matrix)和数组(Array)的区别主要有以下两点: 矩阵只能为2维的,而数组可以是任意维度的. 矩阵和数组在数学运算上会有不同的结构. 代码展示 1.矩阵的创建采用mat函数创建矩阵 class numpy.mat(data, dtype=None) (注释:Unlike matrix, asmatrix does not make a copy if the input is already a matrix or an ndarray. Equivalent to matrix…

Numpy中matrix()和array()的区别

matrix() 和 array() 的区别,主要从以下方面说起: 1. 矩阵生成方式不同 import numpy as np a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b1 = np.mat([[1, 2], [3, 4]]) a2 = np.array(([1, 2], [3, 4])) b2 = np.mat(([1, 2], [3, 4])) a3 = np.array(((1,2), (3,4))) b3 = np.mat(((1,2), (3,4))) b4…

numpy中关于*和dot的区别

1.numpy乘法运算中"*"是数组元素逐个计算 >>> import numpy as np >>> a = np.array([[2,3],[3,4]]) >>> b = np.array([[3,4],[5,6]]) >>> c = a * b >>> c array([[ 6, 12], [15, 24]]) >>> 2.numpy乘法运算中dot是按照矩阵乘法的规则来运…

numpy笔记—ravel和c_命令(区别flatten)

np.c_给numpy数组添加列 np.r_给numpy数组添加行 ravel(): 将多维数组降成一维, 返回的是视图…

【转】numpy中mean和average的区别

转自:https://blog.csdn.net/Muzi_Water/article/details/85104941 mean和average都是计算均值的函数,在不指定权重的时候average和mean是一样的.指定权重后,average可以计算一维的加权平均值.具体如下: import numpy as np a = np.array([np.random.randint(0, 20, 5), np.random.randint(0, 20, 5)]) print('原始数据\n', a…

numpy.random.randn()与rand()的区别【转】

本文转载自:https://blog.csdn.net/u010758410/article/details/71799142 numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn()和rand()就属于这其中. numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值. numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中. 代码: import numpy as np arr1 = np.random…

【转】numpy.random.randn()与rand()的区别

转自: https://blog.csdn.net/u010758410/article/details/71799142 numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn()和rand()就属于这其中. numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值. numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中. 代码: import numpy as np arr1 = np.random.r…