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【numpy】numpy中的常用函数

1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?

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numpy的cumsum （）函数

cumsum是matlab中一个函数，通常用于计算一个数组各行的累加值，函数用法是B = cumsum(A,dim)，或B = cumsum(A)。...函数功能调用格式及说明格式一：B = cumsum(A) 这种用法返回数组不同维数的累加和。...为了便于接下来的叙述，解释一下matlab中矩阵、数组、向量的概念： [1] 首先，matlab的是矩阵实验室的意思。也就是说matlab中的数据都被视为矩阵。...数组就是一个一行n列的矩阵，向量就是一个n行一列的矩阵。...例如：cumsum(A,1)返回的是沿着第一维（各列）的累加和，cumsum(A,2)返回的是沿着第二维（各行）的累加和。具体用法参考程序示例或matlab的帮助文档。

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numpy中的reshape()函数

reshape()是numpy模块中的一个函数，可以改变numpy array的形状，以达到我们的要求。...首先查看其介绍以及函数列表 reshape()函数是一个改变数组形状但是不改变它的数据的函数。...他拥有三个参数，第一个参数a传入数组的名字，是我们想要改变形状的数组；第二个参数传入形状，一个int型数字或者一个由int型构成的元组；第三个参数传入选项，‘C’或‘F’或‘A’，使用此索引顺序读取a中的元素...给出的形状中的元素数必须要与原矩阵一致，否则会报错；第三个参数，加与未加，未见差别，尚不明白有什么用处。

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Numpy中的通用函数

NumPy数组的计算：通用函数缓慢的循环通用函数介绍探索Numpy的通用函数高级通用函数的特性聚合：最小值、最大值和其他值数组值求和最大值和最小值其他聚合函数《Python数据科学手册》读书笔记 NumPy...数组的计算：通用函数 NumPy 数组的计算有时非常快，有时也非常慢。...使 NumPy 变快的关键是利用向量化操作，通常在 NumPy 的通用函数（ufunc）中实现。...除了以上介绍到的， NumPy 还提供了很多通用函数，包括双曲三角函数、比特位运算、比较运算符、弧度转化为角度的运算、取整和求余运算，等等。...：更多的信息有关通用函数的更多信息（包括可用的通用函数的完整列表）可以在 NumPy(http://www.numpy.org)和 SciPy（http://www.scipy.org）文档的网站找到

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时间复杂度中的log（n）底数到底是多少？

其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要，写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响，常数部分则忽略，同样的，如果不同时间复杂度的倍数关系为常数，那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度...假设有底数为2和3的两个对数函数，如上图。当X取N（数据规模）时，求所对应的时间复杂度得比值，即对数函数对应的y值，用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。...用文字表述：算法时间复杂度为log（n）时，不同底数对应的时间复杂度的倍数关系为常数，不会随着底数的不同而不同，因此可以将不同底数的对数函数所代表的时间复杂度，当作是同一类复杂度处理，即抽象成一类问题。...排序算法中有一个叫做“归并排序”或者“合并排序”的算法，它用到的就是分而治之的思想，而它的时间复杂度就是N*logN，此算法采用的是二分法，所以可以认为对应的对数函数底数为2，也有可能是三分法，底数为3...说明：为了便于说明，本文时间复杂度一概省略 O 符号。

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Numpy模块中的where函数

print('4') if 2 < 4 else print('2') a numpy.where 前面说了那么多关于三元表达式，就是为了引出numpy.where函数，其实猜也能猜出来，我们的numpy.where...函数正是我们的三元表达式x if condition else y的矢量化的版本。...我们知道numpy数组关注的是数值的计算，其实这个地方仅仅是精度的问题。...但是如果使用Python中的list列表的话会有几个问题：它对于大数组的处理速度不是很快(因为所有工作都是由纯python完成的)；无法用于多维数组；所以我们就有了numpy.where函数的出现...，但是我们使用numpy并不仅仅局限于数组参数，所以where函数的参数可以是标量；参数之间是有一定的对应关系的。

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7个罕见的Numpy函数

7个罕见的Numpy函数！本文介绍的是numpy中少见但是非常实用的7个函数。...In [1]: import pandas as pd import numpy as np np.where() 功能和TensorFlow中的where函数相同，下面介绍用法 In [2]: m =...在m的取值中0代表的就是False，其他的为True。...(维度) 返回[0,1)之间的随机数 In [7]: rdm = np.random.RandomState(seed=1) In [8]: rdm.rand() # 返回单个0-1之间的数值 Out...[ 5, 6, 7], [ 8, 9, 10]]) np.mgrid() np.mgrid[起始值:结束值:步长, 起始值:结束值:步长] In [15]: import numpy

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NumPy之:ndarray中的函数

简介在NumPy中，多维数组除了基本的算数运算之外，还内置了一些非常有用的函数，可以加快我们的科学计算的速度。...简单函数我们先看下比较常见的运算函数，在使用之前，我们先构造一个数组： arr = np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 计算数组中元素的开方...先来讲解一下 np.meshgrid 这个函数，这个函数是用来快速生成网格点坐标矩阵的。...上面的X，Y的二维数组是我们手动输入的，如果坐标上面有大量点的话，手动输入肯定是不可取的。于是有了np.meshgrid这个函数。这个函数可以接受两个一维的数组，然后生成二维的X，Y坐标矩阵。...np.random可以指定生成随机数的种子： np.random.seed(1234) numpy.random的数据生成函数使用了全局的随机种子。

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numpy中常用的函数总结

不定期更新，多积累 where 语法格式 numpy.where(condition[, x, y]) 位置函数，通过条件筛选符合要求的数据。...若是满足就用xxx来填充，不满足就用yyy来填充案例展示 import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4],[3,4,5,6],[6,7,8,9]]) a array...([[1, 2, 3, 4], [3, 4, 5, 6], [6, 7, 8, 9]]) # 返回大于5的位置 np.where(a > 5) (array([1, 2,...2, 2, 2]), array([3, 0, 1, 2, 3])) # 大于5的填充为1，小于或等于5的填充为10 np.where(a > 5,1,10) array([[10, 10, 10

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NumPy之:ndarray中的函数

简介在NumPy中，多维数组除了基本的算数运算之外，还内置了一些非常有用的函数，可以加快我们的科学计算的速度。...简单函数我们先看下比较常见的运算函数，在使用之前，我们先构造一个数组： arr = np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 计算数组中元素的开方...先来讲解一下 np.meshgrid 这个函数，这个函数是用来快速生成网格点坐标矩阵的。...上面的X，Y的二维数组是我们手动输入的，如果坐标上面有大量点的话，手动输入肯定是不可取的。于是有了np.meshgrid这个函数。这个函数可以接受两个一维的数组，然后生成二维的X，Y坐标矩阵。...np.random可以指定生成随机数的种子： np.random.seed(1234) numpy.random的数据生成函数使用了全局的随机种子。

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NumPy之:ndarray中的函数

简介在NumPy中，多维数组除了基本的算数运算之外，还内置了一些非常有用的函数，可以加快我们的科学计算的速度。...简单函数我们先看下比较常见的运算函数，在使用之前，我们先构造一个数组： arr = np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 计算数组中元素的开方...先来讲解一下 np.meshgrid 这个函数，这个函数是用来快速生成网格点坐标矩阵的。...上面的X，Y的二维数组是我们手动输入的，如果坐标上面有大量点的话，手动输入肯定是不可取的。于是有了np.meshgrid这个函数。这个函数可以接受两个一维的数组，然后生成二维的X，Y坐标矩阵。...np.random可以指定生成随机数的种子： np.random.seed(1234) numpy.random的数据生成函数使用了全局的随机种子。

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分析递归函数的时间复杂度

递归算法的时间复杂度表达式： O(T) = R * O(s) O(T)表示时间复杂度 R表示递归调用的次数 O(s)每次递归调用计算的时间复杂度想想斐波那契函数，它的递归关系是f(n)...解释：这种情况下，我们最好是可以借助执行树，它是一颗被用来表示递归函数执行流程的数。树中的每一个节点代表递归函数的一次调用。所以，树中节点的总数与执行期间递归调用的数量相对应。...递归函数的执行树将形成一个n叉树，这个n就是递归在递归关系中出现的次数。还拿斐波那契函数来说事，那它会形成一个二叉树。具体可参考下图。...所以，我们可以估算出f(n)的时间复杂度就是O(2n) 备忘录备忘录技术是用来优化递归算法时间复杂度的技术。...现在我们就可以利用文章开头列出的公式来计算备忘录技术应用后的时间复杂度：O(1)n=O(n)。结论备忘录不仅优化算法的时间复杂度，而且还可以简化时间复杂度的计算。

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Numpy中常用随机函数的总结

全文字数：2600字阅读时间：8分钟前言 Numpy中的常用随机函数常常用于按照某种概率统计规则来产生随机数，在机器学习和深度学习中，我们常常需要使用随机函数对一些参数进行初始化，而且在一些深度学习框架中...，通常会使用与Numpy一致或者类似的接口函数。...random_sample(size)中的参数size为产生数组的大小； ranf、random、sample、random_sample这些方法使用方式与实现的功能都是一样的，如果查看Numpy官方文档也可以发现这些函数的示例都是相同的...random_integers函数和randint函数是对应的，主要区别就在于randint函数的范围为[low, high)即"包左不包右"，而random_integers函数的范围为[low,...不过为了统一Numpy的接口，random_interger函数即将被摒弃，官方推荐使用randint函数来实现。

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关于numpy mean函数的axis参数

理解多维矩阵的"求和"、"平均"操作确实太恶心了，numpy提供的函数里还有一堆参数，搞得晕头转向的，这里做个笔记，提醒一下自己，下面是例程 import numpy as np X = np.array...]] [ 4.5] [ 7.5]] 我个人比较raw的认识就是，axis=0，那么输出矩阵是1行，求每一列的平均（按照每一行去求平均）；axis=1...，输出矩阵是1列，求每一行的平均（按照每一列去求平均）。...再举个更复杂点的例子，比如我们输入为batch = [128, 28, 28]，可以理解为batch=128，图片大小为28×28像素，我们相求这128个图片的均值，应该这么写： m = np.mean...(batch, axis=0) 输出结果m的shape为(28,28)，就是这128个图片在每一个像素点平均值。

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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。...其两个常用功能都有各自的专用函数：过度重载的 np.where 函数和 np.clip 函数。它们的含义如下：向量运算 NumPy 在速度上很出彩的一大应用领域是算术运算。...（其中 .5 会被舍掉） NumPy 也能执行基础的统计运算： NumPy 的排序函数没有 Python 的排序函数那么强大： Python 列表与 NumPy 数组的排序函数对比在一维情况下，如果缺少...一旦数组的排序完成，搜索就容易多了：v = np.searchsorted(a, x); return v if a[v]==x else -1 的速度很快，时间复杂度为 O(log N)，但它需要 O...Python 的 min 冲突，NumPy 中对应的函数名为 np.amin。

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图解NumPy：常用函数的内在机制

事实上，所有用于创建填充了常量值的数组的函数都带有 _like 的形式： NumPy 中有两个函数能用单调序列执行数组初始化：如果你需要类似 [0., 1., 2.]...其两个常用功能都有各自的专用函数：过度重载的 np.where 函数和 np.clip 函数。它们的含义如下：向量运算 NumPy 在速度上很出彩的一大应用领域是算术运算。...（其中 .5 会被舍掉） NumPy 也能执行基础的统计运算： NumPy 的排序函数没有 Python 的排序函数那么强大： Python 列表与 NumPy 数组的排序函数对比在一维情况下，如果缺少...一旦数组的排序完成，搜索就容易多了：v = np.searchsorted(a, x); return v if a[v]==x else -1 的速度很快，时间复杂度为 O(log N)，但它需要 O...的 min 冲突，NumPy 中对应的函数名为 np.amin。

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50个常用的 Numpy 函数详解

来源：CDA数据分析师本文约7500字，建议阅读15分钟在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 Numpy是python中最有用的工具之一。...使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。...中最常用的函数之一。...(a, bins=10, range=None, normed=None, weights=None, density=None) 这是Numpy的重要统计分析函数，可计算一组数据的直方图值...np.loadtxt('array.txt') 以上就是50个numpy常用的函数，希望对你有所帮助。编辑：于腾凯校对：林亦霖

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numpy中数组操作的相关函数

在numpy中，有一系列对数组进行操作的函数，在使用这些函数之前，必须先了解以下两个基本概念副本视图副本是一个数组的完整拷贝，就是说，先对原始数据进行拷贝，生成一个新的数组，新的数组和原始数组是独立的...在使用函数和方法时，我们首先要明确其操作的是原始数组的副本还是视图，然后根据需要来做选择。...一个基本的例子如下 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(12) >>> a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10...数组的转置数组转置是最高频的操作，在numpy中，有以下几种实现方式 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9,...中，实现同一任务的方式有很多种，牢记每个函数的用法是很难的，只需要挑选几个常用函数数量掌握即可。

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50个常用的 Numpy 函数详解

Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。...import numpy as np np.array([1,2,3,4,5]) ---------------- array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 还可以使用此函数将pandas的...., 0.]) 9、ones np.ones函数创建一个全部为1的数组。...Compares 5.4 to 4, here 3<=x so Put 4 18、reshape 它是NumPy中最常用的函数之一。它返回一个数组，其中包含具有新形状的相同数据。...np.loadtxt('array.txt') 以上就是50个numpy常用的函数，希望对你有所帮助。

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Python中的numpy常用函数整理

参考链接： Python中的numpy.cosh 导入numpy：import numpy as np 一、numpy常用函数 1.数组生成函数 np.array(x)：将x转化为一个数组 np.array... np.where(cond,a1,a2)：根据条件cond，选取a1或者a2，返回一个新数组 2.矩阵函数： np.diag(a)：以一维数组的形式返回方阵a的对角线元素 np.diag(x)...：将输入数据x转化为方阵（非对角线元素为0） np.dot(a,b)：矩阵乘法 np.trace(a)：计算对角线元素的和 3.排序函数： np.sort(a)：排序，返回a中的元素，不影响原数组...,b)：逻辑运算^，返回布尔数组 5.数组重复函数 np.tile(a,reps):a是数组,reps是个list,reps的元素表示对A的各个axis进行重复的次数。 ...（或字典对象） np.loadtxt(string,delimiter)：读取文件string的文件内容，以delimiter为分隔符转化为数组二、numpy.ndarray的函数和属性 1.ndarray

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