meshgrid的目的是生成两套行列数一致的矩阵,其中一个是行重复,一个是列复制:可以这么来理解,通过ravel()将矩阵数据拉平之后,就可以将这两套矩阵累加在一起,形成一个两行数据,要达到这个效果是需要行列相同,这样就能够理解meshgrid行为了. 比如下面的数据,是原始的两个数组: t01: array([1., 2., 3.]) t02: array([4., 5.]) 经过了一些meshgrid的处理之后,形成了两个矩阵: ++++++++++++ t1 ++++++++++++ ar…

np.r_:按列连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,类似于pandas中的concat() np.c_:按行连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等,类似于pandas中的merge() import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = np.c_[a,b] print(np.r_[a,b]) print(c) print(np.c_[c,a]) 结果如下: [1 2 3 4 5 6…

import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np def test(): ''' numpy函数np.c_和np.r_学习使用 ''' data_list1=[4,6,12,6,0,3,7] data_list2=[1,5,2,65,6,7,3] data_list3=[1,5,2,65,6] print u'np.r_ data_list1和data_list2合并' print np.r_[da…

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…

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…

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…

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…

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],…

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…

例子 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = np.c_[a,b] print(np.r_[a,b]) print(c) print(np.c_[c,a]) np.r_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,类似于pandas中的concat().np.c_是按行连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等,类似于pandas中的merge().结果: [1 2 3 4 5…