numpy中线性代数用法

numpy中线性代数用法矩阵乘法 >>> import numpy as np >>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> y=np.array([[7,8],[-1,7],[8,9]]) >>> x array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> y array([[ 7, 8], [-1, 7], [ 8, 9]]) >>> x.dot(y)…

Python之NumPy中线性代数

参考博客:http://blog.csdn.net/u013930163/article/details/51839983 网站:https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html…

Python Numpy shape 基础用法（转自他人的博客，如涉及到侵权，请联系我）

Python Numpy shape 基础用法 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法: 一维矩阵[1]返回值为(1L,) 二维矩阵,返回两个值一个单独的数字,返回值为空我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用,下面先创建了一个单位矩阵e 我们可以快速读取e的形状假如我们只想读…

Numpy的简单用法

Numpy的简单用法 import numpy as np 一.创建ndarray对象列表转换成ndarray: >>> a = [1,2,3,4,5] >>> np.array(a) array([1, 2, 3, 4, 5]) 取随机浮点数 >>> np.random.rand(3, 4) array([[ 0.16215336, 0.49847764, 0.36217369, 0.6678112 ], [ 0.66729648, 0.86538…

numpy.asmatrix的用法

学习的过程中,遇到了asmatrix的用法,看了一下官方文档,明白了. numpy.asmatrix numpy.asmatrix(data, dtype=None)[source] Interpret the input as a matrix. Unlike matrix, asmatrix does not make a copy if the input is already a matrix or an ndarray. Equivalent to matrix(data, copy=…

数据科学：numpy.where() 的用法

原文出处:numpy.where() 用法讲解原创作者:massquantity numpy.where() 有两种用法: 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y 情景(一) >>> aa = np.arange(10) >>> np.where(aa,1,-1) array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) # 0为False,所以第一个输出-1 >>…

Py修行路 NumPy模块基本用法

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展,一个用python实现的科学计算包.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)).是python中的一款高性能,用于科学计算和数据分析的基础包. NumPy的主要对象是一个强大的.同种元素的.N维数组对象Array.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字).NumPy的数组类被称…

Numpy的基础用法

1.用Numpy创建数组 numpy.array(object):创建数组,与array.array(typecode[, initializer])不同,array.array()只能创建一维数组 numpy.arange(start, stop, step, dtype=None):创建一个从start开始,stop结束(不包含stop),以step为步长的一维数组(step最好为整数),dtype默认为整数(int32) numpy.linspace(start, stop, num=50…

numpy.random模块用法总结

from numpy import random numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None) 生出size个符合均分布的浮点数,取值范围为[low, high),默认取值范围为[0, 1.0) >>> random.uniform() 0.3999807403689315 >>> random.uniform(size=1) array([0.55950578]) >>> random.unif…

anaconda及jupyter notebook的使用之numpy模块的用法（2）

今日内容概要 numpy模块结束 ndarray创建 numpy内置方法索引与切片(花式索引.布尔索引) 常用函数统计方法随机数 numpy的内置方法 import numpy as np 1. # 1.ndarray的创建 np.array([1,2,3,4,5,6,7],ndmin=3) array([[[1,2,3,4,5,6,7]]) 2. # 2.python中的range # for i in range(10): # print(i) np.arange(1,7) # ara…

numpy.random模块用法小结

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表一千个浮点数,从0-20中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.randn…

python numpy sum函数用法

numpy.sum numpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False)[source] Sum of array elements over a given axis. Parameters: a : array_like Elements to sum. axis : None or int or tuple of ints, optional Axis or axes along which a sum is perfo…

python numpy argsort函数用法

numpy.argsort numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)[source] Returns the indices that would sort an array. Perform an indirect sort along the given axis using the algorithm specified by the kind keyword. It returns an array of indice…

numpy中linspace用法（等差数列创建函数）

linspace 函数是创建等差数列的函数, 最好是在 Matlab 语言中见到这个函数的,近期在学习Python 中的 Numpy, 发现也有这个函数,以下给出自己在学习过程中的一些总结. (1)指定起始点和结束点. 默认等差数列个数为 50. (2)指定等差数列个数 (3)如果数列的元素个数指定, 可以设置结束点状态. endpoint : bool, optional If True, stop is the last sample. Otherwise, it is n…

Python：一篇文章掌握Numpy的基本用法

前言 Numpy是一个开源的Python科学计算库,它是python科学计算库的基础库,许多其他著名的科学计算库如Pandas,Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能. 本文主要内容如下: Numpy数组对象创建ndarray数组 Numpy的数值类型 ndarray数组的属性 ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换 numpy常用统计函数数组的广播 1 Numpy数组对象 Numpy中的多维数组称为ndarray,这是Numpy中最常见的数组对象.n…

NumPy的基本用法

NumPy简介:NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.是pandas等其他各种工具的基础NumPy主要功能:ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间无需循环对数组数据进行快速运算的数学函数线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能安装方法:pip3 install numpy引用方式:import numpy as np 例如:已知若干家跨国公司的市值(美元),将其转换为人民币a = [ramdom.uniform(1000.0, 2000.0), for i in range(50)…

numpy.convolve函数用法

函数numpy.convolve(a, v, mode=‘full’),这是numpy函数中的卷积函数库参数: a:(N,)输入的一维数组 b:(M,)输入的第二个一维数组 mode:{‘full’, ‘valid’, ‘same’}参数可选 ‘full’ 默认值,返回每一个卷积值,长度是N+M-1,在卷积的边缘处,信号不重叠,存在边际效应. ‘same’ 返回的数组长度为max(M, N),边际效应依旧存在. ‘valid’ 返回的数组长度为max(M,N)-min(M,N)+1,此时返回的…

numpy.squeeze()的用法

import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x) """x= [[[0] [1] [2]]] """ print(x.shape) # (1, 3, 1) x1 = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目,即把shape中为1的维度去掉 print(x1) # [0 1 2] print(x1.shape) # (3,)…

numpy reshape resize用法

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.resize.html a = np.zeros((100,28*28)) print(a.shape) b = a.reshape((100,28,28,1)) print(b.shape) b = np.resize(b, (100,28*4,28*4,1)) print(b.shape) (100, 784)(100, 28, 28, 1)(100, 112, 112, 1…

（Python）numpy的argmax用法

解释还是从一维数组出发.看下面的例子. import numpy as np a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1]) print(np.argmax(a))4 argmax返回的是最大数的索引.argmax有一个参数axis,默认是0,表示第几维的最大值.看二维的情况. import numpy as np a = np.array([[1, 5, 5, 2], [9, 6, 2, 8], [3, 7, 9, 1]]) print(np.argmax(a, axi…

numpy的一些用法

安装numpy windows安装pip即可,具体方法参考pip官网 http://pip-cn.readthedocs.io/en/latest/installing.html 安装方法:pip install numpy-1.14.3-cp27-none-win_amd64.whl 功能介绍: 提供数组的矢量化操作,所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中. 提供数学函数应用到每个数组中元素提供线性代数,随机数生成,傅里叶变换等数学模块 ndarray:numpy库的心…

Numpy常用函数用法大全

.ndim :维度.shape :各维度的尺度 (2,5).size :元素的个数 10.dtype :元素的类型 dtype(‘int32’).itemsize :每个元素的大小,以字节为单位 ,每个元素占4个字节ndarray数组的创建np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型np.ones(shape): 生成全1np.zeros((shape), ddtype = np.int32) : 生成int32型的全0np.full(shape, val): 生成全为va…

python模块之numpy,pandas基本用法

numpy: 是 Python 的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库简单来说:就是支持一维数组和多维数组的创建和操作,并有丰富的函数库. 直接看例子一维数组: k=np.array([1,2,3,4]) np.ndim(k) #查看维数 1 np.shape(k) #显示维度的元素个数 (4,) k.size #总共多少个数字 4 二维数组: m=np.array([[1,2,3,4],[0.1,0.2,0.3,0.4]]) np.shape(…

[转]numpy.random.randn()用法

在python数据分析的学习和应用过程中,经常需要用到numpy的随机函数,由于随机函数random的功能比较多,经常会混淆或记不住,下面我们一起来汇总学习下. import numpy as np 1 numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,…,dn) rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1 dn表格每个维度返回值为指定维度的array np.random.rand(4,2) array([[ 0.0217390…

python库之numpy学习---nonzero()用法

当使用布尔数组直接作为下标对象或者元组下标对象中有布尔数组时,都相当于用nonzero()将布尔数组转换成一组整数数组,然后使用整数数组进行下标运算. nonzeros(a)返回数组a中值不为零的元素的下标,它的返回值是一个长度为a.ndim(数组a的轴数)的元组,元组的每个元素都是一个整数数组,其值为非零元素的下标在对应轴上的值.例如对于一维布尔数组b1,nonzero(b1)所得到的是一个长度为1的元组,它表示b1[0]和b1[2]的值不为0(False). >>> b1 = np.…

SVD小结

1.矩阵分解假设一个矩阵Data是m行n列,SVD(奇异值分解)将Data分解为U,E,VT 三个矩阵: Datam*n=Um*kEk*kVTk*n E是一个对角矩阵,对角元素为奇异值,对应Data的奇异值,即Data*DataT特征值的平方 2.选取特征下面确定选取哪几维特征实现降维,去除噪声和冗余信息,用低维数据集表示原数据集. 典型做法是保留矩阵90%能量信息,公式如下,先选一个值h: 奇异阵的平方 sig=ETE 如果奇异阵的平方中前i项的和大于奇异阵的平方总和,即sum(sig[:…

Python numpy中矩阵的用法总结

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat…