1. power(x1, x2) 对x1中的每个元素求n次方.不会改变x1上午shape. 2. sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False) 对a求和,如果axis=None,将矩阵中的每一个数加起来,如果axis=0,矩阵按列相加,如果axis大于0,矩阵按行相加. dtype定义输出的类型. out:自定义存放输出结果的矩阵,shape必须和输出一致. 3. tile(A, reps) 以A为元素,构造一个reps为shap

基础篇1:LoadRunner中常用函数参考手册 常用函数列表 web_url web_submmit_form VS web_submmit_data VS web_custom_request web_custom_request web_concurrent_start(NULL); web_concurrent_end(NULL); ============================分割线================================ 1. web_url Loa

近期在好几个地方都看到meshgrid的使用,虽然之前也注意到meshgrid的用法.但总觉得印象不深刻,不是太了解meshgrid的应用场景.所以,本文将进一步介绍Numpy中meshgrid的用法. Meshgrid函数的基本用法 在Numpy的官方文章里,meshgrid函数的英文描述也显得文绉绉的,理解起来有些难度.可以这么理解,meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格.用法: [X,Y]=meshgrid(x,y) [X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshg

前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背. PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray,是广播功能函数.其整合C/C++.fortran代码的工具 ,更是Scipy.Pandas等的基础 .ndim

Numpy 精通面向数组编程和思维方式是成为Python科学计算大牛的一大关键步骤.——<利用Python进行数据分析> Numpy(Numerical Python)是Python科学计算的基础包.具有以下功能: 快速高效的多维数组对象ndarray ndarray表示的是N维数组对象. ndarray是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的元素必须都是相同类型的.每个数组里面都有一个shape和一个dtype shape表示各个维度大小的元组dtype表示数组数据类型 除非是显示的设

为收藏学习,特转载:https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/71080987 前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背.PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数

//俗话说:好记性不如烂笔头 //用到opencv 中的函数时往往会一时记不起这个函数的具体参数怎么设置,故在此将常用函数做一汇总: Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg");//读入图像函数 imshow("原图",srcImage);//显示图像函数 imwrite("图3.jpg",imageRIO);//保存图像函数 Mat image

本文中枫竹梦介绍一些JavaScript中入门级的常用函数,对于已经过了入门的童鞋可选择略过,都是一些非常实用的函数.如果发现什么问题,欢迎讨论. 问题列表 Q1: 设计一个函数repeatIt(str, n),输入一个字符串str和一个整数n,返回n个str组成的字符串,如果str不是字符串则返回"Not a stirng".如,repeatIt("furzoom", 2),则返回"furzoomfurzoom".前往A1. Q2: 设计一个函

一.前言 经过两个星期的努力,一边学习,一边写代码,初步完成了毕业论文系统的界面和一些基本功能,主要包括:1 数据的读写和显示,及相关的基本操作(放大.缩小和移动):2 样本数据的选择:3 数据归一化处理:4 绘制光谱曲线:5 获取波段信息.接下来的工作主要是完成遥感影像分类的相关算法.这部分主要是数学计算,尤其是矩阵的相关运算和操作.为此,系统的学习和了解了openCV库中常用的矩阵操作函数,记录下来,方便以后查阅. 二.openCV函数 1 reshape C++: Mat Mat::res

numpy提供的数组功能比较常用,NumPy中维数被称为轴,轴数称为秩. import numpy as np 比如a = np.array([[1, 5, 3], [4, 2, 6]]) a.min()返回的就是a中所有元素的最小值 a.min(0)返回的就是a的每列最小值 a.min(1)返回的是a的每行最小值 光这么说可能有点犯迷糊,下面举一个三维的例子 b = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[2, 3, 4], [3, 65, 1]], [[1,

js中函数很多,在实际项目开发中,函数的应用可以很大程度上简化我们的代码,所以在此记下开发中js中常用的函数,增强记忆. 1.isNaN(X):函数用于检查其参数是否是非数字值. 如果 x 是特殊的非数字值 NaN(或者能被转换为这样的值),返回的值就是 true.如果 x 是其他值,则返回 false.(是非数字值则为true,是数字则返回false) isNaN() 函数通常用于检测 parseFloat() 和 parseInt() 的结果,以判断它们表示的是否是合法的数字.当然也可以用

1.case语句 用于选择语句 SELECT ProductNumber, Category = CASE ProductLine WHEN 'R' THEN 'Road' WHEN 'M' THEN 'Mountain' WHEN 'T' THEN 'Touring' WHEN 'S' THEN 'Other sale items' ELSE 'Not for sale' END, Name FROM Production.Product ORDER BY ProductNumber; 用于u

常用函数version() 显示当前数据库版本database() 返回当前数据库名称user() 返回当前登录用户名inet_aton(IP) 返回IP地址的数值形式,为IP地址的数学计算做准备inet_ntoa(str) 返回数值代表的IP select inet_aton('192.168.2.1') - inet_aton('192.168.1.1'); #计算两个IP地址之间有多少个IP地址+-----------------------------------------------

转载:https://blog.csdn.net/amuchena/article/details/89060798和https://www.runoob.com/python/python-func-sum.html numpy中的sum()函数和python中不太一样:

SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 23) AS  日期   结果:2017-01-05     select ISNULL(price,'0.0')   FROM table     将表中为null的值变成0.0        select * from [DBData].[dbo].[T_Student] where [Name]='LILEI'   等效于:     select * from [DBData].[dbo].[T_Student

SQL常用函数之三 REPLICATE () 按指定次数重复字符表达式. 语法 REPLICATE ( character_expression, integer_expression) 参数 character_expression 字符数据型的字母数字表达式,或者可以隐式转换为 nvarchar 或 ntext 的其他数据类型的字母数字表达式. integer_expression 可以隐式转换为 int 的表达式.如果 integer_expression 为负,将返回空字符串. 返回值 

在Python中使用help帮助 >>> import numpy >>> help(numpy.argsort) Help on function argsort in module numpy.core.fromnumeric: argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)     Returns the indices that would sort an array.          Perform an

今天学习到numpy基本的运算方法,遇到了一个让我比较难理解的问题.就是dot函数是如何对矩阵进行运算的. 一.dot()的使用 参考文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html dot()返回的是两个数组的点积(dot product) 1.如果处理的是一维数组,则得到的是两数组的內积(顺便去补一下数学知识) In : d = np.arange(0,9)Out: array([0, 1, 2, 3

在做图像处理的SSE优化时,也会经常遇到一些小的过程.数值优化等代码,本文分享一些个人收藏或实现的代码片段给大家. 一.快速求对数运算 对数运算在图像处理中也是个经常会遇到的过程,特备是在一些数据压缩和空间转换时常常会用到,而且是个比较耗时的函数,标准的SSE库里并没有提供该函数的实现,如果需要高精度的SSE版本,网络上已经有了,参考:https://github.com/to-miz/sse_mathfun_extension/blob/master/sse_mathfun.h,这个的精度和标

1.numpy.random.rand(d0,d1,d2,...,dn) 参数:d0,d1,d2,...,dn 须是正整数,用来描述生成随机数组的维度.如(3,2)代表生成3行2列的随机数组. 返回值:维度为(d0,d11,d2,...,dn)的ndarray类数组,每个元素均为浮点型. 函数功能描述:生成一个给定形状的随机数组,随机数遵循均匀分布,分布范围为[0,1). 2.numpy.random.randn(d0,d1,d2,...,dn) 参数:d0,d1,d2,...,dn 须是正整数