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NumpyMeshgrid函数介绍及2种应用场景

作者:Lemonbit 出品:Python数据之道 NumpyMeshgrid函数介绍及2种应用场景 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Numpymeshgrid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函数用两个坐标上的点在平面上画网格。...0.75, 0.5), (1.0, 0.5), (0.0, 1.0), (0.25, 1.0), (0.5, 1.0), (0.75, 1.0), (1.0, 1.0)] Meshgrid函数的一些应用场景...Meshgrid函数常用的场景有等高线绘制及机器学习SVC超平面的绘制(二维场景下)。

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NumPyeinsum的基本介绍

但缺点是,可能需要一段时间才能理解符号,有时需要尝试才能将其正确的应用于棘手的问题。...[4, 5, 6, 7], [8, 9,10,11]]) 我们通常如何在NumPy执行此操作?...要了解输出数组的计算方法,请记住以下三个规则: 在输入数组重复的字母意味着值沿这些相乘。乘积结果为输出数组的值。 在本例,我们使用字母j两次:A和B各一次。这意味着我们将A每一行与B每列相乘。...这只在标记为j的在两个数组的长度相同(或者任一数组长度为1)时才有效。 输出中省略的字母意味着沿的值将相加。 在这里,j不包含在输出数组的标签。...最后,einsum并不总是NumPy中最快的选择。函数dot和inner经常链接到BLAS例程可以超越einsum在速度方面,tensordot函数也可以与之相比。

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JAX 中文文档(十三)

我们还引入了一个新的 Sharding 抽象,描述了逻辑数组如何在一个或多个设备( TPU 或 GPU)上物理分片。这一变更还升级、简化并将 pjit 的并行性特性合并到 jit 。...apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, …) 沿给定轴向数组的 1-D 切片应用函数。...apply_over_axes(func, a, axes) 在多个上重复应用函数。 arange(start[, stop, step, dtype]) 返回给定间隔内的均匀间隔值。...与 numpy.ndarray 一样,大多数用户不需要手动实例化 Array 对象,而是通过 jax.numpy 函数 array()、arange()、linspace() 和上面列出的其他函数来创建它们...numpy.fft.fft2()的 LAX 后端实现。 以下是原始文档字符串。 此函数通过快速傅立叶变换(FFT)计算M维数组的任何上的n维离散傅立叶变换。

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PyTorch,TensorFlow和NumPyStack Vs Concat | PyTorch系列(二十四)

何在张量添加或插入 为了演示添加的想法,我们将使用PyTorch。...这意味着我们正在扩展现有的长度。 当我们叠加的时候,我们创建了一个新的这是以前不存在的这发生在我们序列的所有张量上,然后我们沿着这个新的序列。 让我们看看如何在PyTorch实现这一点。...请注意,每个张量都有一个。这意味着cat函数的结果也将具有单个。这是因为当我们连接时,我们沿现有的进行连接。请注意,在此示例,唯一存在的是第一个。...要在TensorFlow做到这一点,我们使用tf.concat()函数,而不是指定一个dim(PyTorch),而是指定一个axis。这两个意思相同。...好吧,请注意,在此示例,仅存在三个维度,对于一个批次,我们需要四个维度。这意味着答案是沿堆叠张量。该新将成为batch 。通过为批次添加一个张量,这将为我们提供四个尺寸的张量。

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软件测试|Python科学计算神器numpy教程(十二)

统计函数示例numpy.amin() 和 numpy.amax()这两个函数用于计算数组沿指定的最小值与最大值:amin() 沿指定的,查找数组中元素的最小值,并以数组形式返回;amax() 沿指定的...该函数表示沿指定,计算数组任意百分比分位数,语法格式如下:numpy.percentile(a, q, axis)函数 numpy.percentile() 的参数说明:a:输入数组;q:要计算的百分位数...:3.6666666666666665沿 0 调用 mean() 函数:[2.66666667 3.66666667 4.66666667]沿 1 调用 mean() 函数:[2. 4. 5.]numpy.average...numpy.average() 根据在数组给出的权重,计算数组元素的加权平均值。该函数可以接受一个参数 axis,如果未指定,则数组被展开为一维数组。...在日常使用,建议多熟悉这些函数的用法,以提高Python在科学计算方面的应用水平。

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NumPy 1.26 中文文档(四十一)

element[isin] 的值在 test_elements 。 参见 in1d 此函数的展平版本。 numpy.lib.arraysetops 具有在数组执行集合操作的其他函数的模块。...take_along_axis 将 argsort 的index_array应用于数组,就像调用 sort 一样。 注意 有关不同排序算法的说明,请参见sort。...take_along_axis 将 argpartition 的 index_array 应用于数组,就像调用分区一样。 注意 有关不同选择算法的说明,请参阅 partition。...axisint,可选 默认情况下,索引是到扁平数组,否则沿指定。 outarray,可选 如果提供,结果将插入到此数组。它应具有适当的形状和 dtype。...axis整数,可选 默认情况下,索引是进入扁平数组,否则沿指定。 out数组,可选 如果提供,结果将插入到此数组。它应具有适当的形状和 dtype。

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Numpy 简介

它是一个提供多了维数组对象,多种派生对象(:掩码数组、矩阵)以及用于快速操作数组的函数及API, 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等...它的许多方法在最外层的NumPy命名空间中映射函数,让码农们可以完全自由地按照自己的习惯编写合适的代码。...image.png NumPy的主要对象是同类型的多维数组。它是一张表,所有元素(通常是数字)的类型都相同,并通过正整数元组索引。在NumPy,维度称为的数目为rank。...加入数组 concatenate((a1, a2, …)[, axis, out]) 沿现有加入一系列数组。 stack(arrays[, axis, out]) 沿加入一系列数组。...roll(a, shift[, axis]) 沿给定滚动数组元素。 rot90(m[, k, axes]) 在指定的平面中将数组旋转90度。 Numpy Cheat Sheet ?

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NumPy 学习笔记(三)

如果新形状不符合 NumPy 的广播规则,该函数可能会抛出ValueError     c、numpy.expand_dims(arr, axis) 通过在指定位置插入新的来扩展数组形状     d、...), axis) 用于沿指定连接相同形状的两个或多个数组     b、numpy.stack(arrays, axis=0, out=None) 用于沿连接数组序列     c、numpy.hstack...是 numpy.stack 函数的变体,它通过垂直堆叠来生成数组 import numpy as np # numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis) 用于沿指定连接相同形状的两个或多个数组...    c、numpy.insert(arr, obj, values, axis=None) 在给定索引之前,沿给定在输入数组插入值,obj 为索引     d、numpy.delete(arr...(arr, obj, values, axis) 在给定索引之前,沿给定在输入数组插入值 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]).reshape(3, 2) # 如果未提供

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NumPy 笔记(超级全!收藏√)

hstack水平堆叠序列的数组(列方向)vstack竖直堆叠序列的数组(行方向) numpy.concatenate  numpy.concatenate 函数用于沿指定连接相同形状的两个或多个数组...numpy.insert  numpy.insert 函数在给定索引之前,沿给定在输入数组插入值。  如果值的类型转换为要插入,则它与输入数组不同。 插入没有原地的,函数会返回一个新数组。...函数说明如下:  numpy.amin() 和 numpy.amax()  numpy.amin() 用于计算数组的元素沿指定的最小值。 ...numpy.amax() 用于计算数组的元素沿指定的最大值。  numpy.ptp()  numpy.ptp()函数计算数组中元素最大值与最小值的差(最大值 - 最小值)。 ...如果提供了,则沿其计算。  算术平均值是沿的元素的总和除以元素的数量。

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