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Numpy详解-轴概念

NumPy数组中比较重要ndarray对象属性有: 1.ndarray.ndim:数组维数(即数组轴个数),等于秩。最常见为二维数组(矩阵)。 2.ndarray.shape:数组维度。...其实进一步,是阐述了一种方向问题:二维数组axis=0是按列,axis=1意味着按行。 这个图太漂亮了 事实上,到这里时候还是没有说明白主要轴到底是怎么出来,那继续。...这个也是 这个图是让喜欢不行,它清楚展示了这个数组轴包含关系 数组之间算数关系 运算紧凑,使用了非动态特性 使用Python列表语法可以轻松创建一个数组,要确保元素都一致 由于数组原因...再有了变量情况先,可以使用like函数生成一个相似的数组 提供了完整生成函数 可以使用单调序列初始化数组 arange对浮点不太友好 随机数组也可以生成,这个太常见了 生成完成了,下一个阶段就是取数了...这是内积和叉积 三角函数不能少 四舍五入操作也有 关于统计功能也有 矩阵初始化,注意参数位置,先行,后列 随机矩阵也是经常要用 索引语法要好好看,注意是从0开始,记得+1 上面放过这个图

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Python学习之numpy札记

,里面的只全部为0 a = np.ones((3,4)) #生成一個三行四列矩阵1 a = np.empty((3,4)) #生成一個三行四列矩阵为0 a = np.arange(1,10,2...(a*b) #矩阵a和矩阵b每个相乘, 相乘之后数值组成一个矩阵 print(np.dot(a,b)) #矩阵矩阵相乘,第一個矩阵等于第二个矩阵行 print(a.dot(b)) #跟上面的结果是一样...a = np.random.random((2,4)) #0-1之间随机生成一个2行4列一个矩阵 print(a) print(np.sum(a)) #矩阵里数值求和 print('#######...(a)) #矩阵最小 print(np.min(a,axis=1)) #矩阵每行最小 print(np.min(a,axis=0)) #矩阵每列最小 print(np.max(a)) #矩阵最大...#1-13这12个数,分成3行4列 print(A) print(np.argmin(A)) #求矩阵中最小索引 0 print(np.argmax(A)) #求矩阵中最大索引 11 print

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numpy学习笔记 - numpy常用函

(x, y)    # 每一位上最大 arr = np.random.normal(size=(2, 4)) * 5 print(arr) print(np.modf(arr))    # 将小数部分与整数部分分成两个单独数组...(points1) * len(points2)矩阵 print(ys)   # points2作为列向量len(points1) * len(points2)矩阵 # 将坐标矩阵经过计算后生成灰度图...arr.cumprod(1) # 每行累计积 注: 关于numpyaxis问题 axis=1可理解为跨列操作 axis=0可理解为跨行操作 # 布尔型数组 arr = np.random.normal...标准正态分布 # 比较纯Python与numpy生成指定数量随机速度 N = 1000000    # 设置随机数量 get_ipython().magic(u'timeit samples..., nsteps)) steps = np.where(draws > 0, 1, -1) walks = steps.cumsum(1) # 将5000个样本每一步进行累积求和 print(walks

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Python高级数组处理模块numpy用法精要

numpy是Python高级数组处理扩展库,提供了Python没有的数组对象,支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换以及随机生成等功能,可与C++、FORTRAN...根据Python社区习惯,首先使用下面的方式来导入numpy模块: >>> import numpy as np (1生成数组 >>> np.array((1, 2, 3, 4, 5)) #把Python...2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9])) >>> c = a * b #数组与数组相乘 >>> c #a每个元素乘以b每一列元素 array([[ 1, 4, 9],...5个随机整数作为下标 >>> index array([5, 4, 1, 2, 9]) >>> x[index] #同时访问多个元素 array([50., 40., 10., 20., 90...《Python可以这样学》(董付国著,清华大学出版社,2017.1出版)

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数据降维:特征分解和奇异分解实战分析

不管是特征分解法,还是奇异分解法,需要理解以下基本知识点: 向量某个正交基空间上投影,等于点乘这个主轴; 通过一次正交变换,可以实现一次向量旋转; 正交方阵能使一个正交基变换为另一个正交基 已经分析了如何利用特征分解完成数据降维和提取主成分...昨天,我们介绍过:很多情况下,前10%,甚至有的1%奇异和就占了全部奇异之和99%,这是什么意思呢,这就表示原矩阵可以被压缩为一个很小矩阵,并且还能保证其主要成分信息不会丢失。...接下来,我们实际演练下这个过程,利用 numpy库随机生成一个5*9二维数组(也可以称为矩阵吧)A: array([[6, 4, 9, 4, 2, 7, 6, 2, 6], [6, 3,...借助numpyAPI,我们发现取取3个奇异,就已经表达了84%奇异和,所以取前3个奇异,因此,求出 U * Singular等于如下:(取小数点后1位显示) array([[-15.3,...那么如何来按照行对数据压缩呢,和上面的原理差不多,奇异分解等式两侧乘以 U转置,就可以推导出下式,等号右边不就是 r*n按行压缩后矩阵! ?

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从零开始深度学习(十一):浅层神经网络

其中, 是 矩阵;这里 np.sum 是 python numpy 命令,axis=1 表示水平相加求和,keepdims 是防止 python 输出那些古怪秩数 ,加上这个确保阵矩阵 这个向量输出维度为...或者如果你觉得自己数学不太好的话,也可以和许多成功深度学习从业者一样直接实现这个算法,不去了解其中知识,这就是深度学习相较于机器学习最大优势,猜是的。...2、随机初始化 当训练神经网络时,权重随机初始化 是很重要,简单来说,参数初始化 就是 决定梯度下降起始点。...我们再假设,权重随机初始化时候,把它初始化为 0 2*2 矩阵, 也等于 (把偏置项 初始化为0是合理),但是把 初始化为 0 就有问题了。...因为反向传播时,两个隐含单元计算是相同函数,都是来自 梯度变化,也就是 和 是一样,由 可得 ,学习率 一样,梯度变化 一样,这样更新后输出权也会一模一样,由此 也等于

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面试复习系列【python-数据处理-1

numpy 个人理解是,处理一些大量数据,多维数据时候使用。...大家有了兴趣之后就可以来死记硬背了,起码先混个脸熟吧~ numpy:import numpy as np 创建指定大小二维数组,随机 a = np.empty([3,4],dtype=int) 创建指定大小二维数组...,全为1,且指定类型 a = np.ones([3,4],dtype=int) 创建n维数组对象 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 从已有元组或数组创建 a = np.asarray...] 元素全部自加1 a+=1 元素全部判断是否等于5 print a==5 按列求和 print a.sum(axis=0) 按行求和 print a.sum(axis=1) 俩个矩阵同位置元素相乘 print...a*b 矩阵扩展,行扩大2倍,列扩大3倍 print np.tile(a,(2,3)) 获取每列最大行数 print a.argmax(axis=0) 获取每行最大列数 print a.argmax

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pythonnumpy入门简介

参考链接: Pythonnumpy.sinh 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>     import numpy as np data=[1,2,3] arr=np.array...sign 计算各元素正负号:1(正数)、0(零)、-1(负数)。 ceil 计算各元素ceiling,即大于等于最小整数。...floor 计算各元素floor,即小于等于最小整数。 rint 将各元素四舍五入到最接近整数,保留dtype。 modf 将数组小数部分与整数部分以两个独立数组形式返还。...lstsq 计算Ax = b最小二乘解 随机生成 • 部分numpy.random函数 seed 确定随机生成种子 permutation 返回一个序列随机排列或返回一个随机排列返回 shuffle...正态分布随机数:np.random.normal(size=(4, 4)) 批量按正态分布生成0到1随机数:N = 10 print[normalvariate(0, 1) for _ in xrange

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Python---numpy初步认识

参考链接: Pythonnumpy.rint 什么是numpy?  NumPy是Python科学计算基础包。 ...NumPy核心是ndarray对象。一方面,Ndarray对象封装了可以包含相同数据类型多维数组;另一方面,为获得更好性能, ndarray上操作都是在编译过代码上执行。...np.ones(shape):生成一个指定形状全为1ndarray。...np.eye(n):生成行数等于列数对角矩阵  np.ones_like(a):按数组a形状生成1数组  np.zeros_like(a): 同理  np.full_like (a, val)...arr.reshape(-1):也是降维  注意:维度转换简单理解就是数组每个元素都有定位x,y,z标识,维度转换,就是类似:y,x,z形式生成一个新x,y,z数组  降维可以理解为,从左到右,按照每行执行顺序将数据依次放入新数组数组类型转变

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Python---numpy初步认识

参考链接: Pythonnumpy.isfinite 什么是numpy?  NumPy是Python科学计算基础包。 ...NumPy核心是ndarray对象。一方面,Ndarray对象封装了可以包含相同数据类型多维数组;另一方面,为获得更好性能, ndarray上操作都是在编译过代码上执行。...np.ones(shape):生成一个指定形状全为1ndarray。...np.eye(n):生成行数等于列数对角矩阵  np.ones_like(a):按数组a形状生成1数组  np.zeros_like(a): 同理  np.full_like (a, val)...arr.reshape(-1):也是降维  注意:维度转换简单理解就是数组每个元素都有定位x,y,z标识,维度转换,就是类似:y,x,z形式生成一个新x,y,z数组  降维可以理解为,从左到右,按照每行执行顺序将数据依次放入新数组数组类型转变

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python常用函数技巧汇总

python有许多实用函数,合理实用可以大幅精简代码。本篇博文旨在记录一些常用操作技巧,以便重复使用时快速查阅,会持续进行更新。 读取txt文件 data = np.genfromtxt('....指定读取随机生成正态分布数 生成[0,1)大小为(2,2)符合正态分布矩阵 u = np.random.uniform(0, 1, (2, 2)) 随机生成不重复数 产生k个[0,60)不同随机数...生成随机数/整数 生成随机数: np.random.rand() 生成随机整数: np.random.randint() 括号里可添加范围,默认(0,1] 求列表ind_a中元素等于1下标 index...跳过异常继续运行 这个需求是进行爬虫练习时遇到,有的网站为了防爬虫,会连续性网站数据中加入某些异常值,导致正常爬虫遇到时会进行报错,从而前功尽弃。.../result.txt', mode='a', encoding='utf-8') as f: f.write(str(reward) + "\n") 获取矩阵每行下标 # 获取每行最大 y_pred

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教程 | NumPy常用操作

本文中,我们将简单介绍机器学习和数据科学应用最广科学计算库,可以说它高效令使用 Python 开发机器学习算法成为了可能。...以上代码,我们生成一个从零开始到 10 结束(不包含 10),并且每次加 2 数组。注意数组元素取值服从左闭右开原则,即取 0 而不取 10,停止数值并不能取到。...执行该乘法前提是左边矩阵列数(每行元素)必须等于右边矩阵行数,否则就会报错。此外,根据矩阵乘法定义,左乘和右乘也不一样,这一点我们需要注意。...np.random.rand() 我们可以使用 np.random.rand() 随机生成矩阵,即给定矩阵形状,其中每个元素都是随机生成。...为了定义两个形状是否是可兼容,NumPy 从最后开始往前逐个比较它们维度大小。在这个过程,如果两者对应维度相同,或者其一(或者全是)等于 1,则继续进行比较,直到最前面的维度。

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matlab 循环矩阵_matlab循环输出数组

(因此觉得后面再^1/2开一次方好像错了,纯属个人猜测,说错误怪) Matlab 用for循环生成矩阵如下矩阵,然后计算这个矩阵每个元素相乘结果....A=1;fork=1:nforj=1:mA=A*Q(k,j);endend积A变量 matlab 循环处理矩阵 n=30%%你矩阵个数fori=1:1:ncfile=[‘A’,num2str(...那么要把对A1,A matlab,怎样将每次循环中生成存在一个矩阵里?要简单方法. 你每次循环生成是什么形式——标量,向量,矩阵,或是不定?...1个非零元,怎么可能每行分配5个1再问:抱歉打错了,是上三角内随机分配1才对,跟每行无关谢谢再答:下面是一种方法,不过效率不高n=6;k=5;B=rand(n,n);B=tr 如何用matlab生成循环矩阵...(l matlab生成特殊矩阵 代码如下,复制粘贴到editor里运行即可:clearclc%生成24个矩阵p=perms([1234]);%给出4*4矩阵1每行列位置排列组合n=size(p,

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Numpy常用操作

数组生成: np.arange(0,10) 生成[0,10)顺序矩阵 np.zeros((3,2)) 生成尺寸为(3,2)全0矩阵 np.random.rand(4,3) # 0~1...随机小数矩阵,4行3列 np.random.randint(0, 10, size=5) # 随机数(5个):第1个起始;第2个结束(不包括);第3个随机数个数 np.random.randint...种子不变,每次生成随机数也不变 或者使用rs = np.random.RandomState(100)设置随机数种子,然后通过rs.rand(4)等方法来使用,生成四个随机数 np.random.random...(axis=0) 求每一行或每一列最大索引 np.argsort(R, axis=1) 将array数组进行排序并获取排序后索引(从小到大) a[:,-3:] 获取数组每行倒数前三位 np.sum...( ndarray == 1 ) 查询array1个数 np.mean(t,axis=0) 对列求平均 >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a array(

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Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

参考链接: Pythonnumpy.floor 1、NumPy简介  NumPy是高性能科学计算和数据分析基础包,计算速度要比python自带函数快很多,非常好用。...g]) 返回一维数组,分别为[a,d],[b,e],[c,f],[d,g] array.T &array转置 numpy.random.randn(a,b) & 生成a*b随机数组 numpy.dot...数组和标量之间运算: 可以直接进行加减乘除运算(对每一个元素进行) a+1 a*3 1//a a0.5 2 同样大小数组之间运算: a+b a/b ab 3 数组索引: 一维数组:a[5] 多维数组...numpy.abs/fabs(array) 计算绝对  numpy.square(array) 计算各元素平方 等于array**2  numpy.log/log10/log2(array) 计算各元素各种对数...求最大索引   七、NumPy:随机生成  随机生成函数np.random子包内 常用函数:  rand  给定形状产生随机数组(0到1之间数)  randint  给定形状产生随机整数

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Python-Numpy数组计算

参考链接: Pythonnumpy.greater 一、NumPy:数组计算  1、NumPy是高性能科学计算和数据分析基础包。它是pandas等其他各种工具基础。...numpy.random.randn(a,b)             生成a*b随机数组 numpy.dot(matrix_1,matrix_2)        矩阵乘法 array.transpose...    empty()         根据指定形状和dtype创建空数组(随机)     eye()           根据指定边长和dtype创建单位矩阵  五、NumPy:索引和切片  1、.../logic_xor(array1,array2)元素级真值逻辑运算  九、补充知识:浮点数特殊  1、浮点数:float  nan(Not a Number):不等于任何浮点数(nan !...argmin 求最小索引argmax 求最大索引 十一、NumPy:随机生成  随机生成函数np.random子包内 常用函数    rand 给定形状产生随机数组(0到1之间数)randint

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统计师Python日记【第3天:Numpy你好】

文末底部”赞赏“那里有答案 (*゚ー゚) 引力波是最近一个大新闻,引力波数据分析Python也立下了大功。...第三天学习大纲: 一、数据格式 二、数组运算 加、减、乘、除、内积、转置 索引和分片 数组拆分 三、通用函数 数学运算 统计方法 一些逻辑方法 随机生成 存储与导入 经过这些学习大纲,对Numpy...所以numpy操作要很小心,如果非要生成一个副本,则可以用.copy()操作: cs=c[2:4].copy() 此时cs就和c一点没关系了,可以放心操作。 3....(a,b)查找成员资格 用来测试一个数组a另一个数组b成员资格,返回布尔 >>> a array([ 1, -1, 2]) >>> b array([ 4, 23, -9, 1,...用savetxt()即可,将数据导出到以某种分隔符隔开文本文件。 今天学习了Numpy,明天开始学习Python数据分析利器——Pandas!想继续偷窥日记朋友们可以关注数说工作室微信哦

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资源 | 从数组到矩阵迹,NumPy常见使用大总结

此外,因为机器学习存在着大量矩阵运算,所以 NumPy 允许我们 Python 上实现高效模型。 NumPy 是 Python 语言一个扩充程序库。...本文中,我们将简单介绍机器学习和数据科学应用最广科学计算库,可以说它高效令使用 Python 开发机器学习算法成为了可能。...以上代码,我们生成一个从零开始到 10 结束(不包含 10),并且每次加 2 数组。注意数组元素取值服从左闭右开原则,即取 0 而不取 10,停止数值并不能取到。...执行该乘法前提是左边矩阵列数(每行元素)必须等于右边矩阵行数,否则就会报错。此外,根据矩阵乘法定义,左乘和右乘也不一样,这一点我们需要注意。...np.random.rand() 我们可以使用 np.random.rand() 随机生成矩阵,即给定矩阵形状,其中每个元素都是随机生成

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Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

参考链接: Pythonnumpy.tanh 1、NumPy简介  NumPy是高性能科学计算和数据分析基础包,计算速度要比python自带函数快很多,非常好用。...g]) 返回一维数组,分别为[a,d],[b,e],[c,f],[d,g] array.T &array转置 numpy.random.randn(a,b) & 生成a*b随机数组 numpy.dot...数组和标量之间运算: 可以直接进行加减乘除运算(对每一个元素进行) a+1 a*3 1//a a0.5 2 同样大小数组之间运算: a+b a/b ab 3 数组索引: 一维数组:a[5] 多维数组...numpy.abs/fabs(array) 计算绝对  numpy.square(array) 计算各元素平方 等于array**2  numpy.log/log10/log2(array) 计算各元素各种对数...求最大索引   七、NumPy:随机生成  随机生成函数np.random子包内 常用函数:  rand  给定形状产生随机数组(0到1之间数)  randint  给定形状产生随机整数

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