1.nonzero 对于一维数据来说,将返回符合条件的 下标 >>> b1 = np.array([True, False, True, False]) >>> np.nonzero(b1) (array([0, 2]),) 对于二维数据来说,将返回两维 元组, 第一维是符合条件的 x的索引,第二维是符合条件的y的索引 >>> b2 = np.array([[True, False, True], [True, False, False]]) >…

Numpy 将字符型数据转为datetime import numpy as np f = np.array([','2019-01-01','2019-01-02 01:01:01']) # 把f数组的元素类型改为日期类型 g = f.astype('M8[D]') # M8[Y] M8[M] M8[D] print(g) # 时间戳(将日期转为数) 上面g的单位不同,这边的数值也不同 # g中的值距离1970年总共有多少天 h = g.astype('int32') print(h) pri…

一.数组方法 创建数组:arange()创建一维数组:array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,如a.tolist() 创建数组:np.zeros((2,3)),或者np.ones((2,3)),参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘,a * b,得到一个新的矩阵,形状要一致:但是允许a是向量而b是矩阵,a的列数必须等于b的列数,a与每个行向量对应元素相乘得到行向量. + -  / 与 *…

#coding:utf-8 #author:徐卜灵 ##################### #由于在各大公司笔试的时候总是会遇到一些格式化输入输出数据,今天就来总结一下. #结合numpy来处理数据 ##################### ###1.第一行输入一个数n,之后输入n个数,以空格隔开 # n = int(raw_input()) # L = [int(x) for x in raw_input().split(' ')] # print n,L #上下好像没什么联系 ####…

知识点汇总 作业内容:用logistic回归对猫进行分类 numpy知识点: 查看矩阵维度: x.shape 初始化0矩阵: np.zeros((dim1, dim2)) 去掉矩阵中大小是1的维度: x = np.squeeze(x) 将(a, b, c, d)矩阵转换为(b\(*\)c\(*\)d, a): X_flatten = X.reshape(X.shape[0], -1).T 算法逻辑梳理: 导入包 输入数据处理: 载入图片,格式转换,归一化 初始化参数 前向传播 反向更新 预测结果…

补充上一篇未完待续的Numpy知识点 索引和切片 数组和标量(数字)之间运算 li1 = [ [1,2,3], [4,5,6] ] a = np.array(li1) a * 2 运行结果: array([[ 2, 4, 6], [ 8, 10, 12]]) 索引 # 将一维数组变成二维数组 arr = np.arange(30).reshape(5,6) # 后面的参数6可以改为-1,相当于占位符,系统可以自动帮忙算几列 arr # 将二维变一维 arr.reshape(30) # 索引使用方…

下面是一些杂碎的知识点: 首先我们说说多维数组: 数组的属性: ndarray.ndim, 表示数组的秩是多少: ndarray.shape,返回数组的形状: ndarray.size,数组元素的总个数,等于shape属性中元组元素的乘积 ndarray.dtype,一个用来描述数组中元素类型的对象 ndarray.itemsize ,数组中每个元素的字节大小. 一些常用的函数 zeros()生成全为零的数组: ones()生成合为1的数组: empty()生成一个随机数组: reshape()…

python和java,.net,php web平台交互最好使用web通信方式,不要使用Jypython,IronPython,这样的好处是能够保持程序模块化,解耦性好 python允许使用'''...'''方式来表示多行代码: >>> print(r'''Hello, ... Lisa!''') Hello, Lisa! >>> >>> print('''line1 ... line2 ... line3''') line1 line2 line3…

np.random.rand() 基于python自带模块random的random函数的一个延伸吧,生成指定数量的列表 np.random.rand(a,b) 参数a,b均为整型,生成含有a个元素的元组,每个元组含有b个0到1的随机浮点数 import numpy as np a = np.random.rand(5,3) print a [[ 0.18261252 0.38151419 0.44585473] [ 0.38328412 0.76208875 0.32655182] [ 0.1…

常用函数 a.max(axis=0) a.max(axis=1) a.argmax(axis=1) : 每列的最大值(在行方向找最大值).每行的最大值(在列方向找对大致).最大值的坐标 sum()求和.mean()平均值.var() 方差.std() 标准差 : 用法与max类似 numpy.random.uniform(low=0,high=1,size) 随机浮点数[low, high).size可以是整数或者元组.默认是1 np.tile(a,(1,2)):行上重复1次,列上重复两次. a…