这些有用的片段在面试中会经常出现,也可以作为日常的numpy练习。
1、导入numpy
import numpy as np
2、打印numpy信息
print(np....X*X+Y*Y)
sigma, mu = 1.0, 0.0
G = np.exp(-( (D-mu)**2 / ( 2.0 * sigma**2 ) ) )
print(G)
49 、 如何在二维数组中随机放置...stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)
Z = rolling(np.arange(10), 3)
print(Z)
68、 如何对布尔值取反,或更改浮点数的符号...r_int, r, x) # integrate path
y_int = np.interp(r_int, r, y)
90 、 给定一个整数 n 和一个二维数组 X,从 X 中选择可以解释为从具有 n 度的多项分布中抽取的行...= 4
M = np.logical_and.reduce(np.mod(X, 1) == 0, axis=-1)
M &= (X.sum(axis=-1) == n)
print(X[M])
以上代码整理自