【354】Numpy 相关函数应用

• numpy中的ndarray方法和属性 - bonelee - 博客园  

• numpy.ndarray — NumPy v1.15 Manual 

  • 属性：
    • T：转置，同 transpose()
    • flat：转 1维
    • size：元素总数
    • ndim：维度
    • shape：元组，行与列
  • 方法：
    • axis=0：按照列进行分组，结果是横着的，相当于 x；axis=1：按照行进行分组，结果是竖着的，相当于 y
    • all([axis])：如果元素都为 True 则返回 True，针对 0 和 非0 而言
    • any([axis])：只要有一个元素为 True 则返回 True
    • argmax([axis])：最大值对应的索引
    • argmin([axis])：最小值对应的索引
    • argsort([axis])：排序从小到大的索引
    • clip([min, max])：返回一个数组，值限定在 [min, max]，大于的变成 max，小于的变成 min
    • copy()：得到原数组的拷贝
    • diagonal([offset])：返回值指定的对角线，正数右移，负数左移
    • dot(b)：两个数组的乘积
    • fill(value)：用一个数填充整个数组
    • flatten([order])：转成一维，order='C'：按行，order='F'：按列
    • item(*arg)：返回指定的元素，可以总体指定，也可以定位指定
    • max([axis])：最大值
    • mean([axis])：平均值
    • min([axis])：最小值
    • reshape()：调整维度
    • round()：约数
    • std()：标准差
    • tolist()：转为列表
    • trace()：对角线之和
    • transpose()：转置

• Numpy中stack()，hstack()，vstack()函数详解
  numpy教程：矩阵matrix及其运算 - 皮皮blog - CSDN博客

  • hstack：水平堆叠
  • vstack：垂直堆叠

• python的Numpy之矩阵操作 - ZJE - CSDN博客

  • matrix.I：逆矩阵
  • matrix.T：转置矩阵

• np.linalg.norm(求范数) - QingHaoHuang - CSDN博客

  • linalg：linear algebra
  • linalg.norm()：计算范数

• python中numpy计算数组的行列式numpy.linalg.det() - 樟樟22 - 博客园  numpy下的flatten()函数用法

  • Determinant：行列式
  • linalg.det()：计算矩阵的行列式值

• numpy中矩阵名.A的含义

• Python中flatten( ),matrix.A用法

  • array.flatten()：转为一维
  • matrix.flatten()：转为一维显示，不过还是二维
  • matrix.A：矩阵转为 array，维度不变
  • matrix.A[0]：矩阵转为 array，维度转为一维，可以用于散点图输出

• python – 在Matplotlib中,参数在fig.add_subplot(111)中是什么意思？

  • fig.add_subplot(111) = fig.add_subplot(1,1,1)：1 × 1 网格，第一个子图
  • “234”表示“2×3网格，第四子图”。

• 浅述python中argsort()函数的用法

  • x.argsort()：将 x 中的元素从小到大排序，提取其对应的 index，然后输出
  • x.argsort(0)：按照列排序
  • x.argsort(1)：默认，按照行排序

• numpy.tile

  • tile(A, 2)：数组 水平/列 复制 2 次
  • tile(A, (2, 3))：数组 先垂直/行 复制 2 次，再 水平/列 复制 3 次

• 关于numy中np.expand_dims方法的理解？ - 锴锴的回答 - 知乎 

  • numpy.expand_dims()：可以增加一个维度添加到指定的 axis，可以用于训练数据的灰度图增加一个维度

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