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Python基础之数组和向量化计算总结

而对于高维数组的转置： import numpy as np a = np.arange(12).reshape(2, 2, 3)   #创建一个三维矩阵，由2个2*3的矩阵块组成 print(a)    ...#结果为： [[[ 0  1  2]      #运行结果：其中每个元素都有其唯一的坐标（x,y,z）例如：0的标为（0，0，0），1的坐标为：（0，1，0）........11的坐标为（1，1，2）...，transpose()方法的参数需要得到一个由轴编号（轴编号自0开始）序列构成的元组才能对轴进行转置，只需要调换轴对应数字参数的顺序就可以将数组进行轴的变换。...：产生随机数random.randn()和random.rand(n)的区别random.randn(n)是从标准正态分布中返回一个或者多个样本值，random.rand(n,m)表示由位于（0，1）中的随机数填充的...n*m的矩阵。

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python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数...（PS：总之就是，向量很特殊，在运算中可以自由转置而不会出错，运算的返回值如果维度为1，也一律用行向量[]表示） 读取数组元素：如a[0],a[0,0] 数组变形：如b=a.reshape(2,3,4...算术平方根，a为浮点数类型：np.sqrt(a) 对数：np.log(a) 修剪数组，将数组中小于x的数均换为x，大于y的数均换为y：a.clip(x,y) 所有数组元素乘积：a.prod()...创建复合矩阵：np.bmat(‘A B’,’AB’)，用A和B创建复合矩阵AB（字符串格式） 创建n*n维单位矩阵：np.eye(n) 矩阵的转置：A.T 矩阵的逆矩阵：A.I 计算协方差矩阵：...),返回导函数的系数 得到多项式的n阶导函数：多项式.deriv(m = n) 多项式求根：np.roots(poly) 多项式在某点上的值：np.polyval(poly,x[n]),返回poly

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python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数，如a.tolist...（PS：总之就是，向量很特殊，在运算中可以自由转置而不会出错，运算的返回值如果维度为1，也一律用行向量[]表示） 读取数组元素：如a[0],a[0,0] 数组变形：如b=a.reshape(2,3,4...算术平方根，a为浮点数类型：np.sqrt(a) 对数：np.log(a) 修剪数组，将数组中小于x的数均换为x，大于y的数均换为y：a.clip(x,y) 所有数组元素乘积：a.prod()...创建复合矩阵：np.bmat(‘A B’,’AB’)，用A和B创建复合矩阵AB（字符串格式） 创建n*n维单位矩阵：np.eye(n) 矩阵的转置：A.T 矩阵的逆矩阵：A.I 计算协方差矩阵：...),返回导函数的系数 得到多项式的n阶导函数：多项式.deriv(m = n) 多项式求根：np.roots(poly) 多项式在某点上的值：np.polyval(poly,x[n]),返回poly

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干掉公式 —— numpy 就该这么学

除其他外，它包括： 功能强大的N维数组对象 精密广播功能函数 集成 C/C+和Fortran 代码的工具 强大的线性代数、傅立叶变换和随机数功能 机器学习和数据分析，numpy 是最常用的科学计算库，可以用极简的...向量的方向指的是，向量所在坐标系的原点指向该向量在坐标系中表示的点的方向，例如在平面直角坐标系中，向量 [1,2] 表示 x 轴为 1，y 轴为 2 的一个点，从原点，即 [0,0] 点指向这个点的方向...可能这里比较绕或冗余，先解释到这里，后面的文章中会进一步解释向量和矩阵的实际意义 初始化 numpy 中，提供了多种产生向量和矩阵的方法，例如用 array 可以将 python 数组初始化为 numpy...加法 x+2， 减法 x-2 处罚 x/2 矩阵幂运算 向量、矩阵既然可以看成一个数，幂运算就很容易理解了，例如矩阵 ? 矩阵 m m 平方就可以写成 m**2, 结果为： ?...矩阵 m、n 代码为 m.dot(n)，就会得到如下结果： ? 矩阵点积 求和与连乘 统计学公式中，求和运算很常见，例如对矩阵求和： ?

1.7K10

PCA算法原理及实现

那么pca就是通过一些方法，将这9个特征压缩到只有4个，3个甚至更少的特征(暂且称之为x1, x2, x3, x4)，但是我们仍能用这些特征来准确预测它们对应的健康状况。...新的坐标(-2, 3)可以通过以下方式计算： 于是乎我们找到了二维空间下数据变换的方式： 新的基向量矩阵 * 原基向量矩阵的转置 * 原数据向量 = 新的数据向量 也就是说我们想要将高维数据转换为低维数据可以通过...其中X就是一个特征的数据，用我们上面的例子来说，假设X是身高，则X为(180, 175)，则/mu就是177.5，m等于2，于是就求得Var(X) = xxx，同样的道理可以用来算年龄呀，血压呀，心率呀啥的...) m, n = np.shape(XMat) data_adjust = [] avgs = np.tile(average, (m, 1)) data_adjust...而numpy的二维矩阵(数组)a[m][n]中，a[1]表示第1行值 selectVec = np.matrix(featVec.T[index[:k]]) #所以这里须要进行转置

1.1K20

图解NumPy：常用函数的内在机制

n 维数组的美丽之处是大多数运算看起来都一样，不管数组有多少维。但一维和二维有点特殊。本文分为三部分： 1. 向量：一维数组 2. 矩阵：二维数组 3....NumPy 支持像操作普通的数那样操作整个数组。 与 Python 句法一样，a//b 表示 a 除 b（除法的商），x**n 表示 xⁿ。...当操作 RGB 图像时，通常会使用 (y,x,z) 顺序：首先是两个像素坐标，最后一个是颜色坐标（Matplotlib 中是 RGB，OpenCV 中是 BGR）： 展示 (y,x,z) 顺序的示意图...命令来堆叠图像会更方便一些，向一个 axis 参数输入明确的索引数值： 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为 hstack...根据你决定使用的 axis 顺序的不同，转置数组所有平面的实际命令会有所不同：对于一般数组，它会交换索引 1 和 2，对 RGB 图像而言是 0 和 1： 转置一个三维数据的所有平面的命令 不过有趣的是

3.6K10

图解NumPy：常用函数的内在机制

，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。...NumPy 支持像操作普通的数那样操作整个数组。 与 Python 句法一样，a//b 表示 a 除 b（除法的商），x**n 表示 xⁿ。...当操作 RGB 图像时，通常会使用 (y,x,z) 顺序：首先是两个像素坐标，最后一个是颜色坐标（Matplotlib 中是 RGB，OpenCV 中是 BGR）： 展示 (y,x,z) 顺序的示意图...命令来堆叠图像会更方便一些，向一个 axis 参数输入明确的索引数值： 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为...根据你决定使用的 axis 顺序的不同，转置数组所有平面的实际命令会有所不同：对于一般数组，它会交换索引 1 和 2，对 RGB 图像而言是 0 和 1： 转置一个三维数据的所有平面的命令 不过有趣的是

3.2K20

看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

△ 和Python中一样，a//b表示div b（整除），x**n表示xⁿ 向量还可以与标量进行类似的运算，方法相同： ? 大多数的数学函数都有NumPy对应项用于处理向量： ?...一旦对数组进行排序，情况就会变得更好：v = np.searchsorted(a, x); return v if a[v]==x else -1的复杂度为O(log N)，确实非常快，但是首先需要O(...默认情况下，一维数组在二维操作中被视为行向量。因此，将矩阵乘以行向量时，可以使用(n，)或(1，n)，结果将相同。 如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： ?...处理RGB图像时，通常使用（y，x，z）顺序：前两个是像素坐标，最后一个是颜色坐标（Matplotlib中是RGB ，OpenCV中是BGR ）： ?...根据我们决定的axis顺序，转置数组所有平面的实际命令将有所不同：对于通用数组，它交换索引1和2，对于RGB图像，它交换0和1： ?

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挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

设有一个随机10x2矩阵, 其中的值代表笛卡尔坐标，现需将它们转换为极坐标 (★★☆) 45. 创建大小为10的随机向量，并将最大值替换为0 (★★☆) 46....创建一个结构化数组，其x和y坐标覆盖[0,1] x [0,1]区域 (★★☆) 47. 打印每个numpy标量类型的最小和最大可表示值 (★★☆) 48. 如何打印数组的所有值？...如何就地将float（32位）数组转换为整型（32位）数组? 54. 如何读取以下文件？? (★★☆) 1, 2, 3, 4, 5 6, , , 7, 8 , , 9,10,11 55....设有一个10x3矩阵，请找出其中数值不完全相等的行 (e.g. [2,2,3]) (★★★) 95. 将int的向量转换为二元矩阵来表示(★★★) 96....设有两个矢量（X，Y）描述的一条路径，如何使用等距样本法对其进行采样 99. 给定整数n和2维数组X，从X中选择可以解释为具有n度的多项分布的行，即，仅包含整数并且总和为n的行。

4.7K30

Python学习之numpy——2

2.5 数组转置 transpose 类似于矩阵的转置，它可以将 2 维数组的横轴和纵轴交换。其方法如下： numpy.transpose(a, axes=None) 其中： a：数组。...([1]) np.atleast_2d([1]) np.atleast_3d([1]) 2.7 类型转变 在 numpy 中，还有一系列以 as 开头的方法，它们可以将特定输入转换为数组，亦可将数组转换为矩阵...数组堆叠 在 numpy 中，还有一系列以 as 开头的方法，它们可以将特定输入转换为数组，亦可将数组转换为矩阵、标量，ndarray 等。...2.15 翻转数组 在 numpy 中，我们还可以对数组进行翻转操作： fliplr(m)：左右翻转数组。flipud(m)：上下翻转数组。...numpy.radians(x)：度转换为弧度。numpy.deg2rad(x)：度转换为弧度。numpy.rad2deg(x)：弧度转换为度。

1.6K50

Numpy 简介

Numpy 数组 NumPy提供了一个N维数组的类型，即ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。 可以使用例如整数的N来索引项目（items）。...例如，3D空间中的点的坐标 [1, 2, 1] 是rank为1的数组，因为它具有一个轴。该轴的长度为3。在下面的示例中，该数组有2个轴。 第一个轴（维度）的长度为2，第二个轴（维度）的长度为3。...这是一个整数的元组，表示每个维度中数组的大小。对于有n行和m列的矩阵，shape将是(n,m)。因此，shape元组的长度就是rank或维度的个数 ndim。...转置式运算 moveaxis(a, source, destination) 将数组的轴移动到新位置。 rollaxis(a, axis[, start]) 向后滚动指定的轴，直到它位于给定位置。...asarray_chkfinite(a[, dtype, order]) 将输入转换为数组，检查NaN或Infs。 asscalar(a) 将大小为1的数组转换为标量等效数组。

4.7K20

Numpy和pandas的使用技巧

'' '''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置''' '''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要的一个特点是N维数组对象...ndarray,它是一系列同类型数据的集合 1、创建数组，将序列传递给numpy的array()函数即可，从现有的数据创建数组，array(深拷贝)，asarray(浅拷贝)； 或者使用arange...0，大于80，替换为90 print(b) 指定轴求和 np.sum(参数1: 数组; 参数2: axis=0/1,0表示列1表示行) 指定轴最大值np.max(参数1: 数组;...△ n.transpose()对换数组的维度,矩阵的转置 △ ndarray.T 与上类似，用于矩阵的转置 △ n.concatenate((a1, a2, ...), axis)沿指定轴连接同形数组...] y = df.iloc[:,-1] jupyter notebook 快捷键 #将代码块分割：点到选中的行Ctrl+Shift+- #将代码块合并：使用Shift选中需要合并的框，Shift+m #

3.5K30

NumPy 初学者指南中文第三版：11~14

numpy.random.binomial(n, p, size=None)：从二项分布中抽取随机样本。 numpy.bitwise_and(x1, x2[, out])：计算数组的按位AND。...numpy.bitwise_xor(x1, x2[, out])：计算数组的按位XOR。 numpy.blackman(M)：返回一个具有M点的布莱克曼窗口，该窗口接近最佳值，并且比凯撒窗口差。...numpy.diff(a, n=1, axis=-1)：计算给定轴的 N 阶差。 numpy.dsplit(ary, indices_or_sections)：沿着第三轴将数组拆分为子数组。...numpy.isreal(x)：返回一个布尔数组，其中True对应于输入数组的实数（而不是复数）元素。 numpy.kaiser(M, beta)：对于给定的beta参数，返回带有M点的凯撒窗口。...numpy.piecewise(x, condlist, funclist, *args, **kw)：分段求值函数。 numpy.polyder(p, m=1)：将多项式微分为给定阶数。

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