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Python Numpy数组扩展repeat和tile使用实例解析


  这篇文章主要介绍了PythonNumpy数组扩展repeat和tile使用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  numpy.repeat
  官方文档
  numpy.repeat(a,repeats,axis=None)
Repeatelementsofanarray.
  可以看出repeat函数是操作数组中的每一个元素,进行元素的复制。
  例如:
>>>a=np.arange(3)>>>aarray([0,1,2])>>>np.repeat(a,2)array([0,0,1,1,2,2])&gt
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关于numpy.where()函数 返回值的解释


  近日用到numpy.where()函数,大部分使用方式都能理解,但是在看
>>>x=np.arange(9.).reshape(3,3)>>>np.where(x>5)(array([2,2,2]),array([0,1,2]))
  的时候就懵逼了,为什么是两个数组?
  后来才发现返回值给的其实是坐标,以上式为例,返回值其实是
x[2,0],x[2,1],x[2,2]
  即对于该数组x,返回值为两个数组a、b,其中满足条件的值在x中的位置为
x[a[0],b[
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Python numpy tensorflow 中的 点乘 和 矩阵乘法


1)点乘(即“*”)----各个矩阵对应元素做乘法 
  若w为 m*1 的矩阵,x为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。
  若w为 m*n 的矩阵,x为 m*n 的矩阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。
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Numpy中对向量、矩阵的使用详解


  在下面的代码里面,我们利用numpy和scipy做了很多工作,每一行都有注释,讲解了对应的向量/矩阵操作。
  归纳一下,下面的代码主要做了这些事:创建一个向量创建一个矩阵创建一个稀疏矩阵选择元素展示一个矩阵的属性对多个元素同时应用某种操作找到最大值和最小值计算平均值、方差和标准差矩阵变形转置向量或矩阵展开一个矩阵计算矩阵的秩计算行列式获取矩阵的对角线元素计算矩阵的迹计算特征值和特征向量计算点积矩阵的相加相减矩阵的乘法计算矩阵的逆</
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Python之Numpy的超实用基础详细教程


  Numpy在python中属于非常常用的包,无论是机器学习搭配pandas,还是数据可视化搭配pylab都是很正常的搭配。
  Numpy
  numpy的官方中文文档:NumPy中文
  NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。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。
  更简单的说,Numpy是Python的Matlab数学计算包。使用它,python可以更简单便捷地对矩阵向量进行计算。
  一般来说,我们引用该包并将其简称为np:
importnum
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基于python解线性矩阵方程(numpy中的matrix类)


  这学期有一门运筹学,讲的两大块儿:线性优化和非线性优化问题。在非线性优化问题这里涉及到拉格朗日乘子法,经常要算一些非常变态的线性方程,于是我就想用python求解线性方程。查阅资料的过程中找到了一个极其简单的解决方式,也学到了不少东西。先把代码给出。
importnumpyasnp#A=np.mat('123;2-11;30-1')A=np.array([[1,2,3],[2,-1,1],[3,0,-1]])b=np.array([9,8,3])x=np.linalg.solve(A,b)print(x)
  是不是很简洁?因为调用了强大的包numpy~我们想解决的问题是求解矩阵方程Ax=bAx=b。在这里调用numpy中的线性代数包np.linalg,使用其中的function->solve(A,b)。几行代码就解决了问题。在这里solve函数有两个输入
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python numpy之np.random的随机数函数使用介绍


  np.random的随机数函数(1)
  函数说明rand(d0,d1,..,dn)根据d0‐dn创建随机数数组,浮点数,[0,1),均匀分布randn(d0,d1,..,dn)根据d0‐dn
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Numpy 中的矩阵求逆实例


  1.矩阵求逆
importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,4]])#初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a))#对应于MATLAB中inv()函数#矩阵对象可以通过.I更方便的求逆A=np.matrix(a)print(A.I)
  2.矩阵求伪逆
importnumpyasnp#定义一个奇异阵AA=np.zeros((4,4))A[0,-1]=1A[-1,0]=-1A=np.matrix(A)print(A)#print(A.I)将报错,矩阵A为奇异矩阵,不可逆
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在Python3 numpy中mean和average的区别详解


  mean和average都是计算均值的函数,在不指定权重的时候average和mean是一样的。指定权重后,average可以计算一维的加权平均值。
  具体如下:
importnumpyasnpa=np.array([np.random.randint(0,20,5),np.random.randint(0,20,5)])print('原始数据\n',a)print('mean函数'.center(20,'*'))print('对所有数据计算\n',a.mean())print('axis=0,按行方向计算,即每列\n',a.mean(axis=0))#按行方向计算,即每列print('axis=1,按列方向计算,即每行\n',a.mean(axis=1))#按列方向计算,即每行print('average函数'.center(20,'*'))print(
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pyinstaller打包opencv和numpy程序运行错误解决


  前言
  这篇文章主要介绍了pyinstaller打包opencv和numpy程序运行错误解决,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  报错背景
  这两天公司的程序许需要打包,就开始又操作了一番。
  pyinstller打包含有opencv+numpy库打包成功,但是运行报错。在排除外部依赖文件因素外,看了一下运行结果。
ImportError:numpy.core.multiarrayfailedtoimport
  解决方案
  重要的是pycharm运行正常,cmd运行正常,只有打包程序异常。经过查阅决定从版本问题解决,亲测打包后成功运行。
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