numpy.power(n, x) 对数组n的元素分别求x次方.x可以是数字,也可以是数组,但是n和x的列数要相同.

np.argsort函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 功能: 将矩阵a按照axis排序,并返回排序后的下标 参数: a:输入矩阵, axis:需要排序的维度 返回值: 输出排序后的下标 import numpy as np x1 = np.array([3, 1, 2]) print(np.argsort(x1)) # [1 2 0] # axis=0 #沿

np.diff函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 数组中a[n]-a[n-1] import numpy as np a=np.array([1, 6, 7, 8, 12]) diff_x1 = np.diff(a) print("diff_x1",diff_x1) # diff_x1 [5 1 1 4] # [6-1,7-6,8-7,12-8] 高维数组同样适用 二维数组 b=np.array([[1, 6, 7, 8, 12],[1, 6, 7, 8, 1

power函数 from math import pow def power(x, y): if y == 0: return 1 tot = 1 for i in range(y): tot *= x return tot if __name__ == '__main__': for x in range(5): for y in range(5): print('Pow(x, y):\t', x, y, int(pow(x, y))) print('Power(x, y):\t', x, y

举三个例子,就能清楚的看到 np.nonzero() 这个函数返回值的意义 一. #例1 一维数组 import numpy as np a = [0,1,2,0,3,0] b = np.nonzero(a) print(b) 输出: (array([1, 2, 4], dtype=int64),) nonzero()用于得到数组中非零元素的位置(数组索引),如上例中数组a中索引1,2,4中的元素不为0,即返回值 二. #例2 二维数组 import numpy as np a =[[1,2,3

转自:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html 1.nupmy.concatenate函数 //注意,合并的参数需要再用一对括号括起来. 以下两种创建array结果是不同的.. b2是一个列向量,而b是一个行向量. 以上是科学记数法,e不是2.78那个数. 参数axis设置为None,则将数据flatten之后合并. 如果是两个list的话,则会形成一个list. 以上说明,对于两个列向

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

1. 数组的操作: import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(a) print(type(a)) print(np.mean(a)) print(np.mean(a, axis=0)) # axis=0,计算每一列的均值 print(np.mean(a, axis=1)) # 计算每一行的均值 2.矩阵的操作 import numpy as np num1 = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]

>>> import numpy>>> numpy.tile([0,0],5)#在列方向上重复[0,0]5次,默认行1次array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])>>> numpy.tile([0,0],(1,1))#在列方向上重复[0,0]1次,行1次array([[0, 0]])>>> numpy.tile([0,0],(2,1))#在列方向上重复[0,0]1次,行2次array([[0, 0],

函数说明: 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string)  用于进行字符串的替换,这里我们用来去除标点符号 参数说明:r'[^a-zA-Z0-9\s]' 配对的模式,^表示起始位置,\s表示终止位置,[]表示取中间部分,这个的意思是找出除字符串大小写或者数字组成以外的东西,repl表示使用什么进行替换,这里使用'',即直接替换,string表示输入的字符串 2. stopwords = nltk.corpus.stopwords.word

Delphi 常用的几个数学函数 1 Power函数,求次方 定义:function Power(X,Y): (Same type as parameter); 说明:X可以是整型,也可以是实型:返回值实型例子: var i:integer; begin i := Power(2,3); { 8 } // 2的3次方 end. 2 Abs(x) 函数 ,求绝对值.定义:function Abs(X): (Same type as parameter);说明:X可以是整型,也可以是实型:返回值和X

我们使用一个三层的小网络来,模拟函数y = x^3+b函数 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #训练数据 x_data = np.linspace(-6.0,6.0,30)[:,np.newaxis] y_data = np.power(x_data,3) + 0.7 #验证数据 t_data = np.linspace(-20.0,20.0,40)[:,np.newaxis] t

二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 i

通用函数(即ufunc)是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数.可以将其看做简单函数(接受一个或多个标量值,并产生一个或多个标量值)的矢量化包装器. sqrt 和 exp为一元(unary)ufunc,add或maxinum接受2个数组,因此也叫二元(binary) ufunc, 并返回一个结果数组 import numpy as np arr = np.arange(10) np.sqrt(arr) Out[110]: array([ 0. , 1. , 1.41421356, 1

该部分位于numpy - ref - 1.14.5中的2.8 available ufuncs 1 数学运算 1.1 元素级加法 add 加法规则: numpy.add(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting=’same_kind’, order=’K’, dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) = <ufunc 'add'> x1 ,x2 - number,ndarray,Iterable 均可

二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 i

根据函数画出函数的轨迹 import matht = np.linspace(0, math.pi, 1000)x = np.sin(t)y = np.cos(t) + np.power(x, 2.0/5)plt.plot(x, y, color='red', linewidth=1, label='h')plt.plot(-x, y, color='red', linewidth=1, label='-h')plt.xlabel('t')plt.ylabel('h')plt.ylim(-2,

学习并尝试了利用matplotlib进行3D函数图像的绘制 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图用的模块 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 绘制3D坐标的函数 import numpy as np def fun(x, y): return np.power(x, 2) + np.power(y, 2) fig1 = plt.figure() # 创建一个绘图对象 ax = Axes3D(fig1) # 用这个

import tensorflow as tf labels = [[0.2,0.3,0.5], [0.1,0.6,0.3]]logits = [[2,0.5,1], [0.1,1,3]] a=tf.nn.softmax([2,0.5,1]) # 此行代码观看softmax函数如何处理数据,结果表明是按照行进行处理,即ln2/(ln2+ln0.5+ln1)result1 = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805 numpy模块以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一.导入模块import numpy as np1查看numpy版本 np.__version__1Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy.Pandas等数据处理和科学