GeneratorExit — 生成器(generator)发生异常来通知退出 7.StandardError — 所有的内建标准异常的基类 8.ArithmeticError — 所有数值计算错误的基类 9.FloatingPointError...Author:何以解忧 @Blog(个人博客地址): https://www.codersrc.com/ @File:try_except.py @Time:2019/10/9 21:27 @Motto:不积跬步无以至千里...，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！...c.如果引发的异常不匹配第一个except，则会搜索第二个except，允许编写的except数量没有限制。 d.如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。...: print("异常说明：FloatingPointError") except OverflowError: print("异常说明：OverflowError") except ZeroDivisionError
GeneratorExit — 生成器(generator)发生异常来通知退出 7.StandardError — 所有的内建标准异常的基类 8.ArithmeticError — 所有数值计算错误的基类 9.FloatingPointError...Account(微信公众号)：猿说python @Github:www.github.com @File:try_except.py @Time:2019/10/9 21:27 @Motto:不积跬步无以至千里...，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！...c.如果引发的异常不匹配第一个except，则会搜索第二个except，允许编写的except数量没有限制。 d.如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。...: print("异常说明：FloatingPointError") except OverflowError: print("异常说明：OverflowError") except ZeroDivisionError
(函数对象)找出最大值点的x值 numpy.hanning()加权余弦窗函数进行数据平滑 numpy.mat(‘1;4;4’)创建矩阵,矩阵的行与行用分号隔开,也可以传入已有矩阵，但是不会创建副本...函数 np.linalg.inv(A)计算矩阵A的逆矩阵 np.linalg.solve(A,b)用矩阵对向量b进行线性变换，即求解线性方程组得出系数向量 np.dot(A,x)点积函数...，通过矩阵A与系数向量x点积来验证求解线性方程组是否正确。...np.i0()零阶贝塞尔函数 np.sinc()1阶贝塞尔函数 测试专用函数 np.assert_almost_equal(num1,num2,精度(小数点后几位+1))断言进行相等,否则抛出异常...np.assert_array_equal()比较数组的元素是否都相等，允许空值 np.assert_array_less()比较一个数组每个元素是否大于另一个数组的对应索引的每个元素，抛出异常
所有内置的非系统退出类异常都继承自此类 所有自定义异常类都应该继承此类 ArithmeticError 各种算术类错误而引发的内置异常: OverflowError, ZeroDivisionError, FloatingPointError...except 如果在执行 里面代码时发生了异常，则不再执行剩下代码，如果抛出异常的类型和 except 的异常类匹配，则执行 except 里面的代码 try 如果抛出的异常没有被 的异常类匹配上...# 其他异常 Unexpected error: 知识点 最后一个 不指定异常类时，可以作为通配符，若前面所有异常类都没有匹配上，则会自动匹配这个 except ，并执行里面代码，注意：最好要raise...else: print("没异常才执行") return "else" print(test1()) 执行结果 没异常的print try 知识点 try...print("没异常才执行") finally: print("无论是否报异常都会执行") 执行结果 没异常的print 没异常才执行 无论是否报异常都会执行 知识点
二 官网链接 Packages/Software Description NumPy NumPy 官网 http://www.numpy.org/ NumPy 源代码：https:...//github.com/numpy/numpy SciPy SciPy 官网：https://www.scipy.org/ SciPy 源代码：https://github.com/scipy...Python 官网上的发行版是不包含 NumPy 模块的，我们可以使用以下几种方法来安装。...函数描述dot两个数组的点积，即元素对应相乘。...vdot两个向量的点积inner两个数组的内积matmul两个数组的矩阵积determinant数组的行列式solve求解线性矩阵方程inv计算矩阵的乘法逆矩阵 numpy.vdot() 函数是两个向量的点积
然后再把g函数平移到n，在这个位置对两个函数的对应点相乘，然后相加，这个过程是卷积的“积”的过程。...对于这个特征，我们可以令x=\tau,y=n-\tau，那么x+y=n就是一些直线 如果遍历这些直线，就好比，把毛巾沿着角卷起来： 2.通俗易懂的理解卷积 2.1离散卷积的例子：丢骰子 问题： 把两枚骰子抛出去...24}f(t)dt 假设腐败速度是g(t)，那么n个包子生产出来后，24小时会腐败个数 n * g(t) 结果： 一天后，包子总共腐败了： \int_{0}^{24}f(t)g(24-t)dt 2.3卷积提取图像特征...卷积核和图像进行点乘（dot product), 就代表卷积核里的权重单独对相应位置的Pixel进行作用 这里我想强调一下点乘，虽说我们称为卷积，实际上是位置一一对应的点乘，不是真正意义的卷积 比如图像位置...() k = k.numpy() print("Waite for calculating...") # 自定义卷积，一一对应相乘 for i in range(channels): lines
numpy中数据表示有数组和矩阵两种数据类型，他们的乘法计算也是多种形式，下面我们主要来说一下numpy中的乘法计算 numpy.ndarray 运算符 *用于计算数量积（点乘），函数 dot()...用于计算矢量积（叉乘） 数量积就是点积，也就是对应位置相乘，矢量积就是我们通常所说的矩阵乘法，下面是例子 import numpy as np a = np.arange(1,5).reshape(...2,2)#[[1, 2], [3, 4]] b = np.arange(5,9).reshape(2,2)#[[5, 6], [7, 8]] print('a与b的数量积（点积）',a*b)#[[ 5...12][21 32]] print('a与b的矢量积',np.dot(a,b))#[[19 22][43 50]] numpy.matrixlib.defmatrix.matrix 与array不同的是...，使用matrix时，运算符 *用于计算矢量积，函数 multiply() 用于计算数量积 a = np.mat('1 2; 3 4') b = np.mat('5 6; 7 8'); print('a
迭代器没有更多的值 GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来 StandardError 所有的内建标准异常的基类 ArithmeticError 所有数值计算错误的基类 FloatingPointError...对象失败 LookupError 无效数据查询的基类 IndexError 序列中没有此索引(index) KeyError 映射中没有这个键 MemoryError 内存溢出错误(对于Python 解释器不...print(e) else: print("OK") finally: print("finally") 执行结果如下所示： division by zero finally 抛出异常...使用raise语句来抛出一个异常。...if x > 5: raise Exception("值不能大于5") except Exception as e: print(e) 执行结果如下： 值不能大于5 可以看到，抛出的异常可以被成功捕获
文章目录 异常信息 捕获异常 多重异常处理 抛出异常 内置异常类型 自定义异常类型 异常信息 ---- Python使用异常类来管理异常信息。...抛出异常 ---- 除了代码错误自动抛出异常外，在Python中可以使用raise语句来主动抛出异常。...raise_stmt ::= "raise" [expression ["," expression ["," expression]]] raise语句后面可以接1~3个表达式，第一个第二个分别表示类型和值，第三个不填写...Exception | + GeneratonrExit | + StopIterration | + StandardError | | + ArithmeticError | | | + FloatingPointError...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Numpy库通常用于python中执行数值计算，并且对于矩阵操作做了特殊的优化，numpy库通过向量化避免许多for循环来更有效地执行矩阵操作。本文针对矩阵的部分问题使用numpy得到解决。...矩阵的点积 矩阵的转置 矩阵的秩 矩阵的行列式 矩阵的逆 2 算法描述 首先需要安装numpy库。...在命令行中输入pip install numpy,点击回车 安装好numpy库以后，调用库中的相关解决问题的函数库。 1.点积：点积是为矩阵定义的。它是两个矩阵中相应元素的乘积的和。...矩阵的表示为np.matrix([[],[]])，点积表示为np.dot(a,b) 2.转置：矩阵的转置是通过行与列的交换得到的。...总结来说：求点积运用np.dot()函数；求转置运用np.transpose()函数；求秩运用matrix_rank()函数；求行列式运用det()函数；求逆运用np.linalg.inv()函数。
Numpy库通常用于python中执行数值计算，并且对于矩阵操作做了特殊的优化，numpy库通过向量化避免许多for循环来更有效地执行矩阵操作。本文针对矩阵的部分问题使用numpy得到解决。...矩阵的点积 矩阵的转置 矩阵的秩 矩阵的行列式 矩阵的逆 解决方案 首先需要安装numpy库。在命令行中输入pip install numpy,点击回车 ?...安装好numpy库以后，调用库中的相关解决问题的函数库。 1.点积：点积是为矩阵定义的。它是两个矩阵中相应元素的乘积的和。...矩阵的表示为np.matrix([[],[]])，点积表示为np.dot(a,b) ? 2.转置：矩阵的转置是通过行与列的交换得到的。我们可以使用np.transpose()函数 ?...总结来说：求点积运用np.dot()函数；求转置运用np.transpose()函数；求秩运用matrix_rank()函数；求行列式运用det()函数；求逆运用np.linalg.inv()函数。
文章目录 异常信息 捕获异常 多重异常处理 抛出异常 内置异常类型 自定义异常类型 异常信息 ---- Python使用异常类来管理异常信息。...当发生异常的时候，程序会抛出一个异常信息，自动根据代码的层次查找异常处理信息。当代码发生异常而没有指定处理异常的方法是，Traceback会打印发生异常时代码执行栈的情况。...抛出异常 ---- 除了代码错误自动抛出异常外，在Python中可以使用raise语句来主动抛出异常。...raise_stmt ::= "raise" [expression ["," expression ["," expression]]] raise语句后面可以接1~3个表达式，第一个第二个分别表示类型和值，第三个不填写...| + GeneratonrExit | + StopIterration | + StandardError | | + ArithmeticError | | | + FloatingPointError
统计 1.数组 创建NumPy数组有很多方法。...矢量加法 c= a+ b 矢量减法 c= a- b 矢量乘法 c= a* b 矢量除法 c= a/ b 矩阵点积 c= a.dot(b) 矩阵乘以标量 c= a* 2.2 向量范数 from numpy.linalgimport...矩阵加法 C= A+ B 矩阵减法 C= A- B 矩阵乘法（哈达马积） C= A* B 矩阵除法 C= A/ B 矩阵乘以矩阵（点积） C= A.dot(B) 矩阵乘以向量（点积） C= A.dot(...from numpy.linalgimport det B= det(A) 矩阵的秩 from numpy.linalgimport matrix_rank r= matrix_rank(A) 6.矩阵分解...import lstsq b = lstsq(X, y) 附： NumPy API 线性代数：https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/routines.linalg.html
a1与a2之间可以进行加减乘除，b1与b2可以进行逐元素的加减乘除以及点积运算，c1与c2之间可以进行逐元素的加减乘除以及矩阵相乘运算(矩阵相乘必须满足维度的对应关系)，而a与b，或者b与c之间不能进行逐元素的加减乘除运算...，原因是他们的维度不匹配。...而在NumPy中，通过广播可以完成这项操作。...的错误，说明dot，即点积（不是逐元素运算，对于两个向量，计算的是内积，对于两个数组，则尝试计算他们的矩阵乘积）并不能运用广播机制。...15 x 3 x 5再来看一些不能进行broadcast的例子：A (1d array): 3B (1d array): 4 # 最后一维（trailing dimension）不匹配
1.matlib.empty()函数返回一个新的矩阵，而不初始化元素。 该函数接受以下参数。 ...序号函数及描述1.dot 两个数组的点积2.vdot 两个向量的点积3.inner 两个数组的内积4.matmul 两个数组的矩阵积5.determinant 数组的行列式6.solve 求解线性矩阵方程...7.inv 寻找矩阵的乘法逆矩阵 1.numpy.dot()返回两个数组的点积。...(a,b) 输出如下： [[37 40] [85 92]] 要注意点积计算为： [[1*11+2*13, 1*12+2*14],[3*11+4*13, 3*12+4*14]] 2.numpy.vdot...()函数返回两个向量的点积。
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...矩阵 理解了向量，矩阵理解起来就容易了，相当于一组向量，即坐标系中的多个点的集合，矩阵运算，就相当于多个向量的运算或变换。...矩阵平方 矩阵点积 不同维度的矩阵可以做乘法操作，但不是一般的乘法操作，操作被称为点积，为了用 numpy 表示，需要用 dot 函数，例如矩阵 m 和 n ?...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： ?...的均值，上面计算过，那么套用起来就是： np.sqrt(((x-(x.sum()/x.size))**2).sum()/(x.size-1)) 基本依据上面了解的写法可以理解和写出，不过括号有点多，如果不参考公式
numpy的线性代数模块非常完备，以计算点积为例进行介绍。 使用numpy时，可以使用点积函数dot计算点积。...numpy.dot(A, B, out=None) A和B是要进行点积运算的两个数组；out参数（如果已指定）是用于存储结果的正确形状的数组，“正确形状”取决于A和B的形状。...两个一维数组的点积很简单。数组的长度必须相同。点积计算是将A中的每个元素与其B中的对应元素相乘，然后对这些乘积求和，得出一个标量值。 D....) [1. 1. 1. 1. 1.] [0 1 2 3 4] np.dot(A, A) 5.0 np.dot(A, B) 10.0 np.dot(B, B) 30 二维矩阵之间的点积比较复杂...下面是描述点积应用到二维数组通用模式： (A, B) * (B, C) => (A, C) 思考下面的2×3数组，再结合一个3×2数组，其点积是2×2数组。
numpy的线性代数模块非常完备，以计算点积为例进行介绍。 使用numpy时，可以使用点积函数dot计算点积。...numpy.dot(A, B, out=None) A和B是要进行点积运算的两个数组；out参数（如果已指定）是用于存储结果的正确形状的数组，“正确形状”取决于A和B的形状。...两个一维数组的点积很简单。数组的长度必须相同。点积计算是将A中的每个元素与其B中的对应元素相乘，然后对这些乘积求和，得出一个标量值。 D....1. 1. 1. 1.] [0 1 2 3 4] np.dot(A, A) 5.0 np.dot(A, B) 10.0 np.dot(B, B) 30 二维矩阵之间的点积比较复杂...下面是描述点积应用到二维数组通用模式： (A, B) * (B, C) => (A, C) 思考下面的2×3数组，再结合一个3×2数组，其点积是2×2数组。
为此，我们可以采用矩阵逆的点积A和矩阵B，如下所示： X = inverse(A).B 用numpy求解线性方程组 要求解线性方程组，我们需要执行两个操作：矩阵求逆和矩阵点积。...Python的Numpy库支持这两种操作。如果尚未安装Numpy库，则可以使用以下pip命令： $ pip install numpy 现在让我们看看如何使用Numpy库解决线性方程组。...要A使用Numpy 创建矩阵，将m_list传递给array方法，如下所示： import numpy as np m_list = [[4, 3], [-5, 9]]A = np.array(m_list...) 为了找到矩阵的逆，将矩阵传递给linalg.inv()Numpy模块： inv_A = np.linalg.inv(A) print(inv_A) 下一步是找出矩阵的逆矩阵之间的点积A和矩阵B。...重要的是要提一下，只有在矩阵的维度相等的情况下，才可能在矩阵之间获得矩阵点积，即，左矩阵的列数必须与右矩阵的行数匹配。 要使用Numpy库查找点积，使用linalg.dot()函数。
如何忽略所有的numpy警告（真正干活的时候不推荐这么干哈）？? (★☆☆) 32. 以下表达式为真吗？(★☆☆) np.sqrt(-1) == np.emath.sqrt(-1) 33....创建一个大小为10的向量，值为0到1的小数(不包含0和1) (★★☆) 40. 创建一个大小为10的随机向量并对其进行排序 (★★☆) 41. 如何比np.sum更快地对一个小数组求和？...如何获得两个向量的点积? (★★★) 点积就是两个向量对应位置一一相乘后求和的操作，最后结果是一个标量，是一个实数值。...两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为： a·b = a1b1 + a2b2 + …… + anbn。...使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a^T*b ，这里的a^T指示矩阵a的转置 70.
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