numpy.eye(N,M=None, k=0, dtype=<type 'float'>) 关注第一个第三个参数就行了 第一个参数:输出方阵(行数=列数)的规模,即行数或列数 第三个参数:默认情况下输出的是对角线全“1”,其余全“0”的方阵,如果k为正整数,则在右上方第k条对角线全“1”其余全“0”,k为负整数则在左下方第k条对角线全“1”其余全“0”. >>> np.eye(, dtype=int) array([[, ], [, ]]) >>> np.…

等差数组 使用np.arange()或np.linspace()生成元素是等差数列的数组. 以10为底的数组 使用np.logspace()生成元素是以10为底的数组. 数组扩展 使用np.meshgrid(array1,array2)对数组进行扩展成矩阵.array1纵向扩展,array2横向扩展.array1的扩展倍数是array2的元素个数,array2的扩展倍数是array1的元素个数. 向量 使用np.r_生成横向数组,np.c_生成纵向数组. 数组填充 使用np.zeros()给数组…

今天是Numpy入门系列教程第一讲,首先是安装Numpy: $ pip install numpy numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,本节主要介绍生成连续二维数组.随机二维数组和自定义二维数组. 一.生成连续二维数组 import numpy as np np.arange(12).reshape(3, 4) array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) 二.生成随机二维数组 import numpy as np np.…

numpy模块中的meshgrid函数用来生成网格矩阵,最简单的网格矩阵为二维矩阵 meshgrid函数可以接受 x1, x2,..., xn 等 n 个一维向量,生成 N-D 矩阵. 1 基本语法 meshgrid(*xi, **kwargs) 参数: xi - x1, x2,..., xn : array_like 返回值: X1, X2,..., XN : ndarray 2 示例(二维网格) 2.1 一个参数时 import numpy as np a = [1,2,3] b = np.…

import numpy as np np.random.rand(a, b): >>> np.random.rand(4,3) array([[ 0.06679473, 0.71073515, 0.5694172 ], [ 0.95018143, 0.60161401, 0.8076899 ], [ 0.40341822, 0.72154255, 0.92283012], [ 0.81143322, 0.87853742, 0.38013707]]) np.random.randint…

from numpy import * c=zeros((4,5)) print c.shape print numpy.random.random((2,3))…

1 np.arange(),类似于range,通过指定开始值,终值和步长来创建表示等差数列的一维数组,注意该函数和range一样结果不包含终值. >>> np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.arange(0,1,0.1) array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]) >>> 2 np.linspace…

从多元正态分布中抽取随机样本. 多元正态分布,多正态分布或高斯分布是一维正态分布向更高维度的推广.这种分布由其均值和协方差矩阵来确定.这些参数类似于一维正态分布的平均值(平均值或"中心")和方差(标准差或"宽度",平方). np.random.multivariate_normal方法用于根据实际情况生成一个多元正态分布矩阵,其在Python3中的定义如下: def multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_va…

今天做leetcode的str反转,学到了不少python的用法,这里做个笔记: str和list互相转换 str转list >>> a='apple' >>> list(a) ['a', 'p', 'p', 'l', 'e'] list转str >>> b=['a', 'p', 'p', 'l', 'e'] >>> ''.join(b) 'apple' List的slicing用法 >>> num=list(ran…

Python官网上的发行版是不包含Numpy模块的. 1.使用已有的发起行版本 对于许多用户,尤其是在Windows上,最简单的方法就是下载以下的Python发行版,他们包涵了所有的关键包(包括Numpy.Scipy,Matplotlib.IPython.SymPy以及Python核心自带的其他包) Anacondna:免费Python发行版,用于进行大规模数据处理,预测分析,和科学计算,致力于简化包的管理和部署.支持Linux.Windows和Mac系统. 2.使用pip安装 安装Numpy最…