1. 生成数组所需格式不同 mat可以从字符串或列表中生成:array只能从列表中生成 2. 生成的数组计算方式不同 array生成数组,用np.dot()表示矩阵乘积,(*)号或np.multiply()表示点乘 mat生成数组,(*)和np.dot()相同,点乘只能用np.multiply()

例子: import numpy as np dataSet = [] with open('/home/lai/下载/20081023025304.plt') as fr: for line in fr.readlines()[6:]: curline = line.strip().split(',')#字符串方法strip():返回去除两侧(不包括)内部空格的字符串:字符串方法spilt:按照制定的字符将字符串分割成序列 fltline = curline[0:2] fltline = li

1.Numpy的 tile() 函数,就是将原矩阵横向.纵向地复制.tile 是瓷砖的意思,顾名思义,这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来. 举个例子,原矩阵: import numpy as np mat = np.array([[1,2], [3, 4]]) 横向: print(np.tile(mat,(1, 4))) #等同于 print(np.tile(mat, 4)) [[1 2 1 2 1 2 1 2] [3 4 3 4 3 4 3 4]] [[1 2 1 2 1 2 1 2] [3

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

output   array([[ 0.24747071, -0.43886742],   [-0.03916734, -0.70580089],   [ 0.00462337, -0.51431584],   ...,   [ 0.15071507, -0.57029653],   [ 0.06246116, -0.33766761],   [ 0.08218585, -0.59906501]], dtype=float32)       ipdb> np.shape(output)   (6

转自:https://blog.csdn.net/ui_shero/article/details/78881067 1.np.linspace() 生成(start,stop)区间指定元素个数num的list,均匀分布 Parameters ---------- start : scalar  #scalar:标量 The starting value of the sequence. stop : scalar The end value of the sequence, unless `e

>> import numpy as np >> help(np.repeat) >> help(np.tile) 二者执行的是均是复制操作: np.repeat:复制的是多维数组的每一个元素: np.tile:复制的是多维数组本身: 1. np.repeat >> x = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) >> np.repeat(x, 2) array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]) # 对数组中

python数据拟合主要可采用numpy库,库的安装可直接用pip install numpy等. 1. 原始数据:假如要拟合的数据yyy来自sin函数,np.sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xxx = np.arange(0, 1000) # x值,此时表示弧度 yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函数值,转化成度 2. 测试不同阶的多项式,例如7阶多项式拟合,使用np.polyfit拟合,np

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

np.r_是按行连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,最终结果的行数为两个矩阵行数和. np.c_是按列连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等,最终结果的列数等于两矩阵的列数和. np中的矩阵合并np.c_[matrix]只能按照列拼接(横向扩展原来句子的维度) np中的矩阵合并np.r_[matrix]只能按照行拼接(纵向扩展原来样本的数量) np中的矩阵合并np.concatenate([],1为列拼接/0为行拼接) 1)np.concatenate和np.append

本文转自豆瓣_燃烧的影子 图灵机与可计算性 图灵(1912~1954)出生于英国伦敦,19岁进入剑桥皇家学院研究量子力学和数理逻辑.1935年,图灵写出了"论高斯误差函数"的论文,因此他从一名学生直接成为学院的研究员,并开始了"可计算性"研究.1936年4月,图灵发表了"可计算数及其在判定问题上的一个应用"的论文,形成了"图灵机"的重要思想.用反证法证明,任何可计算其值的函数都存在相应的图灵机:反之,不存在相应图灵机的函数就是

Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/luo/anaconda3/envs/tf2019/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 24, in <module> from tensorflow.python import * Fi

np.random.randn是基于标准正态分布产生的随机数,np.random.rand是基于均匀分布产生的随机数,其值在[0,1). np.mgrid 与np.ogrid的理解及区别:np.mgrid 与np.ogrid的目的都是为创建一个格栅区域,而mgrid返回的是相同维度的数组,ogrid仅返回本维度的数组,而创建格栅区域可以i这样理解:如果要确定一点(x,y),则对于mgrid返回值而言,首先取出所有数组的第x行,然后再第x行取出第y个数字,因此,mgrid的第一个数组x,每行都是相

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Jun 30 14:49:22 2018 @author: zhen""" import numpy as npa = np.array([[1,2,3],[11,22,33]])b = np.array([[4,5,6],[44,55,66]])# 数组连接成矩阵c = np.c_[a,b]r = np.r_[a,b]print('-------------按行转

1. 线性代数中矩阵乘法: np.dot() import numpy as np ​ # 2 x 3 matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ​ # 3 x 2 matrix2 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) ​ multi = np.dot(matrix1, matrix2) print(multi) [[22 28] [49 64]] 2. 对应元素相乘 np.multiply()或 * matrix3

来自:爱抠脚的coder np.split(): 该函数的参数要么按照数字划分(int),要么是按列表list划分:如果仅是输入一个int类型的数字,你的数组必须是均等的分割,否则会报错. np.array_split(): array_split()可以进行不均等划分. 按列表中的数字,在3,5,6,10位置处分割. 一旦不均等就会报错: x = np.arange(8) y = np.split(x, 3) print(y) 报错为: ValueError: array split does

What is the difference between flatten and ravel functions in numpy? 两者的功能是一致的,将多维数组降为一维,但是两者的区别是返回拷贝还是返回视图,np.flatten(0返回一份拷贝,对拷贝所做修改不会影响原始矩阵,而np.ravel()返回的是视图,修改时会影响原始矩阵 import numpy as np a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]]) b = a.flatten() print('b:

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(). 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('\n') print(c) print('\n') print(np

转载自 https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/70230204 Python中的几种矩阵乘法 1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot() np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积.见如下Python代码: import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array([[1

1. 参数 首先比较二者的参数部分: np.max:(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值 最少接收一个参数 axis:默认为列向(也即 axis=0),axis = 1 时为行方向的最值: np.maximum:(X, Y, out=None) X 与 Y 逐位比较取其大者: 最少接收两个参数 2. 使用上 >> np.max([-2, -1, 0, 1, 2]) 2 >> np.maximum([-2, -1, 0, 1,