功能:返回多维结构,常见的如2D图形,3D图形 np.mgrid[ 第1维,第2维 ,第3维 , …] 第n维的书写形式为: a:b:c c表示步长,为实数表示间隔:该为长度为[a,b),左开右闭 或: a:b:cj cj表示步长,为复数表示点数:该长度为[a,b],左闭右闭 举例说明: 1)生成1D数组: a=np.mgrid[-::3j] a 在[-4,4]区间内取3个值 返回: array([-., ., .]) 2)生成个2D矩阵: mgrid[[::3j, ::2j]] 生成的是3*2

import numpy as np dtype=np.float32 num_anchors = 6 y, x = np.mgrid[0:4, 0:4] print(y) print(x) y = np.expand_dims(y, axis=-1) x = np.expand_dims(x, axis=-1) h = np.ones((num_anchors, ), dtype=dtype) w = np.ones((num_anchors, ), dtype=dtype) xmin = x

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

在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数,此处的百分位是从小到大排列,只需用np.percentile即可…… a = range(1,101) #求取a数列第90%分位的数值 np.percentile(a, 90) Out[5]: 90.10000000000001 a = range(101,1,-1) #百分位是从小到大排列 np.percentile(a, 90) Out[7]: 91.10000000000001 详看官方文档 numpy.percentile Parame

np.arange()经常用,其用法总结如下: np.arange(0,60,2) 生成从0到60的步距为2的数组,其中0为初始值,60为终值,2步距, np.arange(60) 生成从0到59的默认步距为1的数组 Python程序示例: import numpy as npprint(np.arange(0,60,2))print(np.arange(60))print(np.arange(1,60,1.2)) 运行结果分别为: [ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 2

转载:https://www.cnblogs.com/ghllfl/p/8487692.html np.arange()经常用,其用法总结如下: np.arange(0,60,2) 生成从0到60的步距为2的数组,其中0为初始值,60为终值,2步距, np.arange(60) 生成从0到59的默认步距为1的数组Python程序示例: import numpy as npprint(np.arange(0,60,2))print(np.arange(60))print(np.arange(1,6

A,B,C,D,E,F是6个网格点,坐标如图,如何用矩阵形式(坐标矩阵)来批量描述这些点的坐标呢?答案如下 这就是坐标矩阵——横坐标矩阵X XX中的每个元素,与纵坐标矩阵Y YY中对应位置元素,共同构成一个点的完整坐标.如B点坐标(X12,Y12)=(1,1) 语法:X,Y = numpy.meshgrid(x, y)输入的x,y,就是网格点的横纵坐标列向量(非矩阵)输出的X,Y,就是坐标矩阵. stack()函数 函数原型为:stack(arrays, axis=0),arrays可以传数组和

import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x.shape) d = 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(d.shape)

该系列主要是<Tensorflow 实战Google深度学习框架 >阅读笔记:有了Cookbook的热身后,以这本书作为基础形成个人知识体系. Ref: [Tensorflow] Cookbook - The Tensorflow Way 第一章,简介(略) 第二章,安装(仅记录个别要点) Protocol buffer Bazel, similar with Makefile for complile. Install steps: (1) Docker (2) Tensorflow Sou

yuanwen: http://blog.csdn.net/crossky_jing/article/details/49466127 scikit-learn 练习题 题目:Try classifying classes 1 and 2 from the iris dataset with SVMs, with the 2 first features. Leave out 10% of each class and test prediction performance on these o

转自:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8854197.html 一.meshgrid函数 meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上. 它适用于生成网格型数据,可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵,对应两个数组中所有的(x,y)对. 示例展示: 由上面的示例展示可以看出,meshgrid的作用是: 根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表. 如果第一个参数是xarray,维度是xdimesion, 第二个参数是yarray,维度是ydimes

一.meshgrid函数 meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上. 它适用于生成网格型数据,可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵,对应两个数组中所有的(x,y)对. 示例展示: 由上面的示例展示可以看出,meshgrid的作用是: 根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表. 如果第一个参数是xarray,维度是xdimesion, 第二个参数是yarray,维度是ydimesion. 那么生成的第一个二维数组是以xarray为行,共ydimesion行的向量: 而第二个二维数组是以

np.ogrid: address:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ogrid.html returns an open (i.e. not fleshed out) mesh-grid when indexed, only one dimension of each returned array is greater than 1. The dimension and number of the output

np.linespace用法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 生成指定范围内指定个数的一维数组 def linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None): 在指定的间隔["start","stop"]内均匀地返回数字.返回"num"个等间距的样本. endpoint是一个bool类型的值,如果为"Ture",&

numpy.meshgrid 和 numpy.mgrid 用于返回包含坐标向量的坐标矩阵. 当坐标矩阵为二维时, 可用于在图像变形时构建网格. 实例一 from __future__ import print_function import numpy as np grid_y1, grid_x1 = np.meshgrid(range(5), range(3)) grid_x2, grid_y2 = np.mgrid[0:3, 0:5] # Two arrays are element-wis

np.isin用法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me np.isin(a,b) 用于判定a中的元素在b中是否出现过,如果出现过返回True,否则返回False,最终结果为一个形状和a一模一样的数组. 但是当参数invert被设置为True时,情况恰好相反,如果a中元素在b中没有出现则返回True,如果出现了则返回False. import numpy as np # 这里使用reshape是为了验证是否对高维数组适用,返回一个和a形状一样的数组 a=np.array([1,

np.repeat用法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me np.repeat用于将numpy数组重复 一维数组重复三次 import numpy as np # 随机生成[0,5)之间的数,形状为(1,4),将此数组重复3次 pop = np.random.randint(0, 5, size=(1, 4)).repeat(3, axis=0) print("pop\n",pop) # pop # [[0 0 3 1] # [0 0 3 1] # [0 0 3 1

不论是利用Mayavi还是matplotlib绘制三维图表,里面都用到了numpy中的一个函数叫mgrid.本次博客我简单地讲一下mgrid是干什么用的,以及一个三维曲面是如何绘制出来的. 首先说明一下这里的三个变量分别是k(x轴).b(y轴)以及ErrorArray(z轴).为了更好地理解mgrid后的k.b以及ErrorArray是什么,我想在这里举个简单的例子,然后用Python做个图,这样大家就都明白了. 这次也不让Err=∑{i=1~n}([yi-(k*xi+b)]**2)了,来个简单

np一些用法 np.a np.array([1,2,3],dtype=int)  #建立一个一维数组, np.array([[1,2,3],[2,3,4]])  #建立一个二维数组. np.arange(2,3,0.1)  #起点,终点,步长值.含起点值,不含终点值. np.m np.mean求取均值.经常操作的参数为axis,以m * n矩阵举例: axis 不设置值,对 m*n 个数求均值,返回一个实数 axis = 0:压缩行,对各列求均值,返回 1* n 矩阵 axis =1 :压缩列,

目录 range np.arange np.linspace range 特点 range()是python内置函数,指定开始值,终值和步长生成等差数列的一维数组 不包含终值 步长只能是整数,生成整数类型 返回的是range对象 测试代码 a = range(1,10,1) print(a) b = range(1,10,3) print(b) c = range(1,10,0.5) print(c) 运行结果 a和b成功生成range对象 c报错 np.arange 特点 np.arange(