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NumPy库入门教程：基础知识总结

numpy可以说是Python运用于人工智能和科学计算的一个重要基础，近段时间恰好学习了numpy，pandas，sklearn等一些Python机器学习和科学计算库，因此在此总结一下常用的用法。...0~1间隔为0.1的行向量，从0开始，不包括1，第二个例子通过对齐广播方式生成一个多维的数组。...通过logspace函数创建数组：下例中创建一个1~100，有20个元素的行向量（按等比数列形式生成），其中0表示10^0=1，2表示10^2=100，从1开始，包括100 生成特殊形式数组： 生成全...，下例中生成一个9*9乘法表 2 显示、创建、改变数组元素的属性、数组的尺寸等 3 改变数组的尺寸 reshape方法，第一个例子是将43矩阵转为34矩阵，第二个例子是将行向量转为列向量。...例如a的形状为(2,3)，b的形状为(4,5)，则c的形状为(2,3,4,5)。 6 广播操作 广播是针对形状不同的数组的运算采取的操作。

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    tf.unstack

    tf.unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack')将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。...如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。...例如，给定一个形状张量(A, B, C, D);如果axis == 0，那么输出中的第i张量就是切片值[i，:，:，:]，而输出中的每个张量都有形状(B, C, D)。...(注意，与split不同的是，未打包的维度已经没有了)。如果axis == 1，则输出中的第i张量为切片值[:，i，:，:]，输出中的每个张量都有形状(A, C, D)等。这是堆栈的反面。...参数:value: 一个秩为R的> 0张量要被解压。num: 一个int类型， 一个整型数。尺寸轴的长度。如果没有(默认值)就自动推断。axis: 一个整型数。沿着整型数展开堆栈。

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    NumPy学习笔记—(23)

    2.1.广播简介 回忆一下对于相同尺寸的数组来说，二元运算是按每个元素进行运算的： import numpy as np a = np.array([0, 1, 2]) b = np.array([5..., 5, 5]) a + b array([5, 6, 7]) 广播机制允许这样的二元运算能够在不同尺寸和形状的数组之间进行，例如，我们可以用数组和一个标量相加（标量可以认为是一个零维数组）： a...a + b array([[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]) 前面例子中我们只对其中一个数组进行了扩展或者广播，上例中我们需要对a和b两个数组都进行广播才能满足双方是相同的形状...规则 2：如果两个数组形状在任何某个维度上存在不相同，那么两个数组中形状为 1 的维度都会广播到另一个数组对应唯独的尺寸，最终双方都具有相同的形状。...-> (3, 3) 双方形状相同，可以进行运算： a + b array([[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]) 2.2.3.广播规则例子

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    5-Numpy数组广播

    广播 广播允许在不同大小的数组上执行加减乘除的二进制运算 例如 In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([0, 1, 2]) ...: b..., 3], [2, 3, 4]]) 就像我们拉伸或广播一个值以匹配另一个值的形状一样，这里拉伸了a和b以匹配一个通用形状，结果是一个二维数组！...规则2：如果两个数组的形状在任何维度上都不匹配，则将在该维度上形状等于1的数组拉伸以匹配其他形状。 规则3：如果尺寸在任何维度上都不相同，且都不等于1，则会引发错误。...，我们现在看到维度相同，但是尺寸不一致，因此我们拉伸该维度以使其匹配： M.shape -> (2, 3) a.shape -> (2, 3) 最终我们通过拉伸变换使其形状匹配，我们看到最终形状将是.../usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np #我们将使用Matplotlib绘制此二维数组（这些工具将在“密度和轮廓图

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    Broadcast: Numpy中的广播机制

    在numpy中，针对两个不同形状的数组进行对应项的加，减，乘，除运算时，会首先尝试采用一种称之为广播的机制，将数组调整为统一的形状，然后再进行运算。...先来看一个最基本的广播的例子 >>> import numpy as np >>> a = np.array([1, 2, 3]) >>> b = 2 >>> a * b array([2, 4, 6]...这种将较小数组进行延伸，保持和较大数组同一形状的机制，就称之为广播。...数组的广播是有条件约束的，并不是任意两个不同形状的数组都可以调整成同一形状，其操作逻辑如下 第一步，判断输出结果的数组尺寸，即shape属性，取输入数组的每个轴的最大值 第二步，将shape属性与输出数组不一致的话输入数组进行广播...0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 3]]) >>> b = np.array

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    NumPy中的广播：对不同形状的数组进行操作

    NumPy是用于Python的科学计算库。它是数据科学领域中许多其他库（例如Pandas）的基础。 在机器学习领域，无论原始数据采用哪种格式，都必须将其转换为数字数组以进行计算和分析。...0, 2, 9], [3, 0, 8, 0]]) arr.ndim 2 arr.shape (3,4) arr.size 12 使用NumPy进行的算术运算通常按元素进行...[0 2 4 3] [0 1 2 1]] -------- [[2 3 2 2] [2 4 6 5] [2 3 4 3]] 本例中的广播如下: ?...在这种情况下，将广播尺寸为1的尺寸以匹配该尺寸中的最大尺寸。 下图说明了这种情况的示例。第一个数组的形状是（4,1），第二个数组的形状是（1,4）。...如果特定维度的大小与其他数组不同，则必须为1。 如果我们将这三个数组加在一起，则结果数组的形状将为（2，3，4），因为广播的尺寸为1的尺寸与该尺寸中的最大尺寸匹配。

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    图解NumPy，这是理解数组最形象的一份教程了

    NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。...创建矩阵 我们可以传递下列形状的 python 列表，使 NumPy 创建一个矩阵来表示它： np.array([[1,2],[3,4]]) 我们也可以使用上面提到的方法（ones()、zeros()...2. 矩阵运算 如果两个矩阵大小相同，我们可以使用算术运算符（+-*/）对矩阵进行加和乘。NumPy 将它们视为 position-wise 运算： ?...转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ?...图像 图像是尺寸（高度 x 宽度）的像素矩阵。 如果图像是黑白（即灰度）的，则每个像素都可以用单个数字表示（通常在 0（黑色）和 255（白色）之间）。想要裁剪图像左上角 10 x 10 的像素吗？

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    【图解 NumPy】最形象的教程

    NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。...索引 我们可以我们像对 python 列表进行切片一样，对 NumPy 数组进行任意的索引和切片： ? 聚合 NumPy 还提供聚合功能： ?...创建矩阵 我们可以传递下列形状的 python 列表，使 NumPy 创建一个矩阵来表示它： np.array([[1,2],[3,4]]) 我们也可以使用上面提到的方法（ones()、zeros()...转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ?...图像 图像是尺寸（高度 x 宽度）的像素矩阵。 如果图像是黑白（即灰度）的，则每个像素都可以用单个数字表示（通常在 0（黑色）和 255（白色）之间）。想要裁剪图像左上角 10 x 10 的像素吗？

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    图解NumPy，别告诉我你还看不懂！

    机器之心编译 本文用可视化的方式介绍了 NumPy 的功能和使用示例。 ? NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。...索引 我们可以我们像对 python 列表进行切片一样，对 NumPy 数组进行任意的索引和切片： ? 聚合 NumPy 还提供聚合功能： ?...创建矩阵 我们可以传递下列形状的 python 列表，使 NumPy 创建一个矩阵来表示它： np.array([[1,2],[3,4]]) 我们也可以使用上面提到的方法（ones()、zeros()...转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ?...图像 图像是尺寸（高度 x 宽度）的像素矩阵。 如果图像是黑白（即灰度）的，则每个像素都可以用单个数字表示（通常在 0（黑色）和 255（白色）之间）。想要裁剪图像左上角 10 x 10 的像素吗？

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    图解NumPy，这是理解数组最形象的一份教程了

    NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。...索引 我们可以我们像对 python 列表进行切片一样，对 NumPy 数组进行任意的索引和切片： ? 聚合 NumPy 还提供聚合功能： ?...创建矩阵 我们可以传递下列形状的 python 列表，使 NumPy 创建一个矩阵来表示它： np.array([[1,2],[3,4]]) 我们也可以使用上面提到的方法（ones()、zeros()...转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ?...图像 图像是尺寸（高度 x 宽度）的像素矩阵。 如果图像是黑白（即灰度）的，则每个像素都可以用单个数字表示（通常在 0（黑色）和 255（白色）之间）。想要裁剪图像左上角 10 x 10 的像素吗？

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    图解NumPy，这是理解数组最形象的一份教程了

    NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。...索引 我们可以我们像对 python 列表进行切片一样，对 NumPy 数组进行任意的索引和切片： ? 聚合 NumPy 还提供聚合功能： ?...创建矩阵 我们可以传递下列形状的 python 列表，使 NumPy 创建一个矩阵来表示它： np.array([[1,2],[3,4]]) 我们也可以使用上面提到的方法（ones()、zeros()...转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ?...图像 图像是尺寸（高度 x 宽度）的像素矩阵。 如果图像是黑白（即灰度）的，则每个像素都可以用单个数字表示（通常在 0（黑色）和 255（白色）之间）。想要裁剪图像左上角 10 x 10 的像素吗？

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    python Numpy库之ndarray创建和基本属性

    参考链接： Python中的numpy.ndarray.flat Numpy  Numpy Numpy是python里面一个用于科学计算的库，它是大量数学和科学计算包的基础，例如pandas就会用到numpy... [0 0 0 0]] np.zeros_like 生成与矩阵c相同尺寸大小的元素为的0多维数组  >>>c = np.arange(1,8,2,dtype=np.int32).reshape((2,2...[1 1 1 1]] np.ones_like 生成与矩阵c相同尺寸大小的元素为1多维数组  >>>c = np.arange(1,8,2,dtype=np.int32).reshape((2,2))...>>>d = np.ones_like(c) >>>print(d) >[[1 1]  [1 1]] np.empty 初始化数组，不是总是返回全0，有时返回的是未初始的随机值（内存里的随机值）  >>...[1 2 3 4 5 6] numpy.ndarray'> Ndarray的基本属性  ndim 查看数组的维度shape 查看数组的形状大小size 查看数组的元素个数dtype 查看数组的元素类型

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    5个优雅的Numpy函数助你走出困境

    本文转自『机器之心编译』（almosthuman2014） 在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。...有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。...a.reshape(-1,4) array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])a.reshape(-1,2) array([[1, 2], [3, 4...carray([1, 2, 5, 9]) 小结 以上 5 个 Numpy 函数并不经常被社区使用，但是它们非常简洁和优雅。...原文链接：https://towardsdatascience.com/5-smart-python-numpy-functions-dfd1072d2cb4

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