随笔分类 - numpy
摘要:numpy.where() 有两种用法: 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y。 上面这个例子的条件为[[True,False], [True,False]],分别对应最后输出结果的四个值。第一个值从[1,9]中选,因为条件为
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摘要:numpy.sum axis的参数不能超过数组的维度,用来压缩其表示的维度,从下面的代码可以和明显看出其运算原理 再来个三维数组 np.max、np.min、np.mean等同理 (以2维数组为例)
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摘要:求和(np.add) 求差(np.substract) 求积(np.dot、np.matmul、np.multiply、*) 由上面可以看出: 对于array类型来说 :只有matmul、dot方法执行矩阵乘法 而 multiply、*则执行对应位的相乘。 对于matrix类型来说:只有matmul
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摘要:相同点:两个函数都是在 [0, 1) 的均匀分布中产生随机数。 不同点:参数传递不同。random.random( )接收一个单独的元组,而random.rand( )接收分开的参数 两个函数功能完全一样,numpy为什么这么做,这是有历史原因的。可能是为了使 Matlab 用户更容易学习 pyth
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摘要:seed( ) 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值,如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同,如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 可以看到,每次运行的结果都是一样的. 修改代码: 可以看到,和上一份代码的运行结果不同。这里每
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