python中numpy对函数进行矢量化转换

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python中numpy对函数进行矢量化转换

在对numpy的数组进行操作时,我们应该尽量避免循环操作,尽可能利用矢量化函数来避免循环. 但是,直接将自定义函数应用在numpy数组之上会报错,我们需要将函数进行矢量化转换. def Theta(x): """ Scalar implemenation of the Heaviside step function. """ if x >= 0: return 1 else: return 0 Theta(array([-3,-2,-1,0…

Python中numpy.apply_along_axis()函数的用法

numpy.apply_along_axis(func, axis, arr, *args, **kwargs): 必选参数:func,axis,arr.其中func是我们自定义的一个函数,函数func(arr)中的arr是一个数组,函数的主要功能就是对数组里的每一个元素进行变换,得到目标的结果. 其中axis表示函数func对数组arr作用的轴. 可选参数:*args, **kwargs.都是func()函数额外的参数. 返回值:numpy.apply_along_axis()函数返回的是一个…

python 中numpy dot函数的使用方法

这个函数在的数字信号处理中用处还是比较广泛的,函数的具体定义如下所示: numpy.dot(a, b, out=None) 该函数的作用是获取两个元素a,b的乘积,表示的含义如下所示: dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m]) 使用方法如下所示: 单个数: >>> np.dot(3, 4) 12 复数: >>> np.dot([2j, 3j], [2j, 3j]) (-13+0j) 二维矩阵: >>>…

python中numpy.sum()函数

讲解清晰,转载自:https://blog.csdn.net/rifengxxc/article/details/75008427 众所周知,sum不传参的时候,是所有元素的总和.这里就不说了. 1 sum函数可以传入一个axis的参数,这个参数怎么理解呢?这样理解: 假设我生成一个numpy数组a,如下 >>> import numpy as np >>> a = np.array([[[1,2,3,2],[1,2,3,1],[2,3,4,1]],[[1,0,2,0]…

Python中Numpy.nonzero()函数

Numpy.nonzero()返回的是数组中,非零元素的位置.如果是二维数组就是描述非零元素在几行几列,三维数组则是描述非零元素在第几组中的第几行第几列. 举例如下: 二维数组: a = np.array([[, , ], [, , ], [, , ]]) b = np.nonzero(a) print(b) 结果为:(array([0, 0, 1, 2], dtype=int64), array([0, 2, 1, 2], dtype=int64)) 第一个array描述行,第二个array描…

python中numpy.concatenate()函数的使用

numpy库数组拼接np.concatenate 原文:https://blog.csdn.net/zyl1042635242/article/details/43162031 思路:numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)函数.能够一次完成多个数组的拼接.其中a1,a2,...是数组类型的参数示例3: >>> a=np.array([1,2,3])>>> b=np.array([11,22,33])>>…

python中numpy矩阵运算操作大全（非常全）！

python中numpy矩阵运算操作大全(非常全) //2019.07.10晚python矩阵运算大全1.矩阵的输出形式:对于任何一个矩阵,python输出的模板是:import numpy as np #引入numpy模块np1=np.array([[1,2,3],[1,3,4],[1,6,2]...]) #数组化矩阵形式print(np1) #输出矩阵2.对于矩阵的各种操作(np1代表矩阵):注意:操作矩阵之前需要引入numpy的linalg模块,语句如下:from numpy.linalg…