tile函数位于python模块numpy.lib.shape_base中,他的功能是重复某个数组. 函数的形式是tile(A,reps) 函数参数说明中提到A和reps都是array_like的,什么是array_like的parameter呢?在网上查了一下,始终搞不明白,便把熟悉的python数据类型都试了一下,得出以下结论. A的类型众多,几乎所有类型都可以:array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及bool类…

函数形式: tile(A,rep) 功能:重复A的各个维度 参数类型: - A: Array类的都可以,即A是一个ndarry数组- rep:A沿着各个维度重复的次数,表示变成的矩阵的形状,例如rep=(2,2,3)表示把A当成一个元素,形成一个(2,2,3) 形状的数组. 例: >>>A=np.array([0.8,1.1]) >>>np.tile(A,3) array([ 0.8, 1.1, 0.8, 1.1, 0.8, 1.1]) >>>np.t…

近期在好几个地方都看到meshgrid的使用,虽然之前也注意到meshgrid的用法.但总觉得印象不深刻,不是太了解meshgrid的应用场景.所以,本文将进一步介绍Numpy中meshgrid的用法. Meshgrid函数的基本用法 在Numpy的官方文章里,meshgrid函数的英文描述也显得文绉绉的,理解起来有些难度.可以这么理解,meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格.用法: [X,Y]=meshgrid(x,y) [X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshg…

Numpy的tile(A, reps)函数,就是将原矩阵横向.纵向地复制.tile是瓷砖的意思,顾名思义,这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来. 举个例子,原矩阵:  横向铺展:  纵向铺展: 横向铺展+纵向铺展: 最后再让我们来看看源码是怎么解释的: Construct an array  by repeating A the number of times given by reps. 顾名思义就是通过重复/循环 A reps次来构建一个数组.…

a=arange(1,3) #a的结果是: array([1,2]) 1,当 tile(a,1) 时: tile(a,1) #结果是 array([1,2]) tile(a,2) #结果是 array([1,2,1,2]) tile(a,3) #结果是 array([1,2,1,2,1,2]) 说明tile函数第二个参数是用来控制a重复次数的 2,当tile(a,(1,1))时 #结果是 array([[1, 2]]) tile(a,(1,1)).shape #结果是(1,2),说明是一个1X2…

转载:https://blog.csdn.net/amuchena/article/details/89060798和https://www.runoob.com/python/python-func-sum.html numpy中的sum()函数和python中不太一样:…

numpy提供的数组功能比较常用,NumPy中维数被称为轴,轴数称为秩. import numpy as np 比如a = np.array([[1, 5, 3], [4, 2, 6]]) a.min()返回的就是a中所有元素的最小值 a.min(0)返回的就是a的每列最小值 a.min(1)返回的是a的每行最小值 光这么说可能有点犯迷糊,下面举一个三维的例子 b = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[2, 3, 4], [3, 65, 1]], [[1,…

今天学习到numpy基本的运算方法,遇到了一个让我比较难理解的问题.就是dot函数是如何对矩阵进行运算的. 一.dot()的使用 参考文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html dot()返回的是两个数组的点积(dot product) 1.如果处理的是一维数组,则得到的是两数组的內积(顺便去补一下数学知识) In : d = np.arange(0,9)Out: array([0, 1, 2, 3…

weekdays.pyimport numpy as npfrom datetime import datetimedef datestr2num(s): return datetime.strptime(s.decode('ascii'), "%d-%m-%Y").date().weekday() dates, open, high, low, close=np.loadtxt('data.csv', dtype=float, delimiter=',', usecols=(1, 3…

在Numpy对矩阵的转置中,我们可以用transpose()函数来处理. 这个函数的运行是非常反常理的,可能会令人陷入思维误区. 假设有这样那个一个三维数组(2*4*2): array ([[[ 0, 1, 2, 3],               [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11],            [12, 13, 14, 15]]]) (1). 错误的观点 我们通常的想法是 从x轴看去,0, 1 ,2 ,3 从y轴看去,0,4 从z轴看去,0, 8 这样…