不同numpy函数的种子_numpy中的随机数种子_如何连接不同numpy函数得到的数组？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【numpy】numpy中的常用函数

1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 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，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?

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初探numpy——numpy常用通用函数

numpy通用函数快速的逐元素数组函数，也可以称为ufunc，对ndarray数据中的元素进行逐元素操作的函数一元通用函数函数名描述 abs、fabs 取绝对值 sqrt 计算平方根，等同于arr...**0.5 square 计算平方，等同于arr**2 exp 计算个元素的指数ex log、log10、log2、log1p 自然对数（底数为e的log）、底数为10的log、底数为2的log、底数为...（1+x）的log sign 计算各元素的正负号，1（正数）、0（零）、-1（负数） ceil 计算各元素的ceiling值，即大于等于该值的最小整数 floor 计算各元素的floor值，即小于等于该值的最大整数...cos、sin、tan 三角函数 cosh、sinh、tanh 双曲型三角函数 arccos、arccosh、arcsin、arcsinh、arctan、arctanh 反三角函数二元通用函数函数名...import numpy as np a_array=np.arange(8) b_array=np.arange(8,0,-1) print(a_array,'\n') print(b_array

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numpy中的reshape()函数

reshape()是numpy模块中的一个函数，可以改变numpy array的形状，以达到我们的要求。...首先查看其介绍以及函数列表 reshape()函数是一个改变数组形状但是不改变它的数据的函数。...他拥有三个参数，第一个参数a传入数组的名字，是我们想要改变形状的数组；第二个参数传入形状，一个int型数字或者一个由int型构成的元组；第三个参数传入选项，‘C’或‘F’或‘A’，使用此索引顺序读取a中的元素...给出的形状中的元素数必须要与原矩阵一致，否则会报错；第三个参数，加与未加，未见差别，尚不明白有什么用处。

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Numpy中的通用函数

NumPy数组的计算：通用函数缓慢的循环通用函数介绍探索Numpy的通用函数高级通用函数的特性聚合：最小值、最大值和其他值数组值求和最大值和最小值其他聚合函数《Python数据科学手册》读书笔记 NumPy...数组的计算：通用函数 NumPy 数组的计算有时非常快，有时也非常慢。...使 NumPy 变快的关键是利用向量化操作，通常在 NumPy 的通用函数（ufunc）中实现。...不同于创建临时数组，你可以用这个特性将计算结果直接写入到你期望的存储位置。...外积最后，任何通用函数都可以用 outer 方法获得两个不同输入数组所有元素对的函数运算结果。

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NumPy之:ndarray中的函数

简介在NumPy中，多维数组除了基本的算数运算之外，还内置了一些非常有用的函数，可以加快我们的科学计算的速度。...简单函数我们先看下比较常见的运算函数，在使用之前，我们先构造一个数组： arr = np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 计算数组中元素的开方...先来讲解一下 np.meshgrid 这个函数，这个函数是用来快速生成网格点坐标矩阵的。...上面的X，Y的二维数组是我们手动输入的，如果坐标上面有大量点的话，手动输入肯定是不可取的。于是有了np.meshgrid这个函数。这个函数可以接受两个一维的数组，然后生成二维的X，Y坐标矩阵。...np.random可以指定生成随机数的种子： np.random.seed(1234) numpy.random的数据生成函数使用了全局的随机种子。

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numpy中常用的函数总结

不定期更新，多积累 where 语法格式 numpy.where(condition[, x, y]) 位置函数，通过条件筛选符合要求的数据。...若是满足就用xxx来填充，不满足就用yyy来填充案例展示 import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4],[3,4,5,6],[6,7,8,9]]) a array...([[1, 2, 3, 4], [3, 4, 5, 6], [6, 7, 8, 9]]) # 返回大于5的位置 np.where(a > 5) (array([1, 2,...2, 2, 2]), array([3, 0, 1, 2, 3])) # 大于5的填充为1，小于或等于5的填充为10 np.where(a > 5,1,10) array([[10, 10, 10

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NumPy之:ndarray中的函数

简介在NumPy中，多维数组除了基本的算数运算之外，还内置了一些非常有用的函数，可以加快我们的科学计算的速度。...简单函数我们先看下比较常见的运算函数，在使用之前，我们先构造一个数组： arr = np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 计算数组中元素的开方...先来讲解一下 np.meshgrid 这个函数，这个函数是用来快速生成网格点坐标矩阵的。...上面的X，Y的二维数组是我们手动输入的，如果坐标上面有大量点的话，手动输入肯定是不可取的。于是有了np.meshgrid这个函数。这个函数可以接受两个一维的数组，然后生成二维的X，Y坐标矩阵。...np.random可以指定生成随机数的种子： np.random.seed(1234) numpy.random的数据生成函数使用了全局的随机种子。

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7个罕见的Numpy函数

7个罕见的Numpy函数！本文介绍的是numpy中少见但是非常实用的7个函数。...In [1]: import pandas as pd import numpy as np np.where() 功能和TensorFlow中的where函数相同，下面介绍用法 In [2]: m =...在m的取值中0代表的就是False，其他的为True。...(维度) 返回[0,1)之间的随机数 In [7]: rdm = np.random.RandomState(seed=1) In [8]: rdm.rand() # 返回单个0-1之间的数值 Out...[ 5, 6, 7], [ 8, 9, 10]]) np.mgrid() np.mgrid[起始值:结束值:步长, 起始值:结束值:步长] In [15]: import numpy

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Numpy模块中的where函数

print('4') if 2 < 4 else print('2') a numpy.where 前面说了那么多关于三元表达式，就是为了引出numpy.where函数，其实猜也能猜出来，我们的numpy.where...函数正是我们的三元表达式x if condition else y的矢量化的版本。...我们知道numpy数组关注的是数值的计算，其实这个地方仅仅是精度的问题。...但是如果使用Python中的list列表的话会有几个问题：它对于大数组的处理速度不是很快(因为所有工作都是由纯python完成的)；无法用于多维数组；所以我们就有了numpy.where函数的出现...，但是我们使用numpy并不仅仅局限于数组参数，所以where函数的参数可以是标量；参数之间是有一定的对应关系的。

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Numpy 数学函数及逻辑函数

numpy.exp2¶ numpy.log2 numpy.log10 函数描述用法abs fabs计算整型/浮点/复数的绝对值对于没有复数的快速版本求绝对值np.abs() np.fabs...广播（Broadcasting）机制描述了 numpy 如何在算术运算期间处理具有不同形状的数组，让较小的数组在较大的数组上“广播”，以便它们具有兼容的形状。...在 numpy 中对以上函数进行了运算符的重载，且运算符为元素级。也就是说，它们只用于位置相同的元素之间，所得到的运算结果组成一个新的数组。注意 numpy 的广播规则。...通用函数（universal function）通常叫作ufunc，它对数组中的各个元素逐一进行操作。这表明，通用函数分别处理输入数组的每个元素，生成的结果组成一个新的输出数组。...输出数组的大小跟输入数组相同。三角函数等很多数学运算符合通用函数的定义，例如，计算平方根的sqrt()函数、用来取对数的log()函数和求正弦值的sin()函数。

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numpy 多元运算函数

参考链接： Numpy 二元运算多元运算函数导包import numpy as np 二元运算函数传两个参数的函数 arr1=np.arange(10).reshape((2,5)) arr2...=np.arange(10,20).reshape((2,5)) print(arr1) print(arr2) print('add') 相加函数 print(np.add(arr1,arr2)) print...('subtract') 相减函数 print(np.subtract(arr1,arr2)) print('divide') 相除函数 print(np.divide(arr1,arr2)) print...print('multiply') 相乘 print(np.multiply(arr1,arr2)) 三元运算函数传三个参数的函数 arr1=np.random.uniform(0,20,(2,5...#################') 把arr1和arr2的行进行比较，如果arr1中的行元素大于arr2中的行元素，输出较大的行元素这里注意取出的x,y是行元素列表，比较的方法是两个列表第一个元素的大小比较

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numpy.concatenate()函数

numpy.concatenate() 官方文档 numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0, out=None) 将具有相同结构的array序列结合成一个array...axis=0，拼接方向为横轴，需要纵轴结构相同，拼接方向可以理解为拼接完成后数量发生变化的方向。...np.concatenate((a,b,c),axis=0) # 默认情况下，axis=0可以不写 array([ 1, 2, 3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果...()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较示例： >>> from time import clock as now >>> a=np.arange(9999) >>> b...参考：https://www.cnblogs.com/shueixue/p/10953699.html Numpy中stack()，hstack()，vstack()函数详解：https://blog.csdn.net

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NumPy之:ndarray中的函数

简介在NumPy中，多维数组除了基本的算数运算之外，还内置了一些非常有用的函数，可以加快我们的科学计算的速度。...简单函数我们先看下比较常见的运算函数，在使用之前，我们先构造一个数组： arr = np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 计算数组中元素的开方...先来讲解一下 np.meshgrid 这个函数，这个函数是用来快速生成网格点坐标矩阵的。...上面的X，Y的二维数组是我们手动输入的，如果坐标上面有大量点的话，手动输入肯定是不可取的。于是有了np.meshgrid这个函数。这个函数可以接受两个一维的数组，然后生成二维的X，Y坐标矩阵。...np.random可以指定生成随机数的种子： np.random.seed(1234) numpy.random的数据生成函数使用了全局的随机种子。

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numpy.nonzero()函数

官方文档如下： numpy.nonzero(a) Return the indices of the elements that are non-zero....简单来说就是参数是数组或者矩阵，返回值为该数组或者矩阵中非零元素的下标值构成的元组。该元组有两维，第一维是非零元素所在的行，第二维是非零元素所在的列。

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torch 的 dim 和 numpy 的axis 表示方向不同

index_select为例子 torch.index_select(input, dim, index, out=None) - 功能：在维度dim上，按index索引数据 - 返回值：依index索引数据拼接的张量...- index：要索引的张量 - dim：要索引的维度 - index：要索引数据的序号 x = torch.randn(3, 4) print(x) indices =...0.8797]]) tensor([[ 0.2274, -2.1934, -0.3129, 0.3869], [-0.8007, -0.0095, 0.8703, -0.8797]]) 2.numpy...中以mean为例 x = numpy.random.randint(1,10,(3,4)) print(x) print(x.mean(0)) y = numpy.random.randint(

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Numpy常用函数总结

参考链接： Python中的numpy.arctan2 Numpy函数广播数学函数算术运算加：numpy.add(x1, x2, *args, **kwargs)减：numpy.subtract(x1...*args, **kwargs)平方：numpy.square(x, *args, **kwargs)示例三角函数numpy.sin(x, *args, **kwargs)numpy.cos(..., **kwargs)numpy.arctan(x, *args, **kwargs)示例指数、对数函数numpy.exp(x, *args, **kwargs)numpy.log(x, *args...通过不同的 axis，numpy 会沿着不同的方向进行操作：如果不设置，那么对所有的元素操作；如果axis=0，则沿着纵轴进行操作；axis=1，则沿着横轴进行操作；axis=i，则 numpy 沿着第...聚合函数是指对一组值（比如一个数组）进行操作，返回一个单一值作为结果的函数。因而，求数组所有元素之和的函数就是聚合函数。ndarray类实现了多个这样的函数。

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numpy函数linspace() newaxis()

参考链接： Python中的numpy.linspace numpy.linspace() 格式： numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True,...retstep=False, dtype=None) 功能：在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。 ...返回：num均匀分布的样本，在[start, stop]。这个区间的端点可以任意的被排除在外。 np.linspace(2.0, 3.0, num=5) Out[44]: array([ 2.... , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]) numpy.newaxis() 功能：插入新维度类型： >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis... 当np.newaxis在【，】后面时，变为行扩展的二维数组

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Python函数——Numpy size()

前言 Numpy size()函数主要是用来统计矩阵元素个数，或矩阵某一维上的元素个数的函数。...# 加载 numpy 工具包 import numpy b 0 参数 numpy.size(a, axis=None) a : 一般是Array或者是Matrix axis: int, optional...，维度，默认是a中所有的元素的个数， [RETURN]: axis 维中元素的个数例子 >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> np.size(a) 6...>>> np.size(a,1) 3 >>> np.size(a,0) 2 其他 axis的值没有设定，返回矩阵的元素个数比较常用的axis值以及其返回值： axis = 0，返回该二维矩阵的行数...axis = 1，返回该二维矩阵的列数注：axis从0开始，不是从1开始详细参考 Numpy 官方文档

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Python numpy函数：dot（）

dot()函数是矩阵乘，而*则表示逐个元素相乘

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关于numpy mean函数的axis参数

理解多维矩阵的"求和"、"平均"操作确实太恶心了，numpy提供的函数里还有一堆参数，搞得晕头转向的，这里做个笔记，提醒一下自己，下面是例程 import numpy as np X = np.array...]] [ 4.5] [ 7.5]] 我个人比较raw的认识就是，axis=0，那么输出矩阵是1行，求每一列的平均（按照每一行去求平均）；axis=1...，输出矩阵是1列，求每一行的平均（按照每一列去求平均）。...再举个更复杂点的例子，比如我们输入为batch = [128, 28, 28]，可以理解为batch=128，图片大小为28×28像素，我们相求这128个图片的均值，应该这么写： m = np.mean...(batch, axis=0) 输出结果m的shape为(28,28)，就是这128个图片在每一个像素点平均值。

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