花式索引(Fancy indexing)是Numpy的一个术语,指的是利用整数数组进行索引。(不仅是1维,也可以是多维) 用法与例子如下: 创建 arr 数组 >>> arr1 = np.empty((8,4)) # 创建一个8行4列的二维数组 ...
原 花式索引与np.ix 函数 年 月 日 : : TzeSing 阅读数: 花式索引 Fancy indexing 是Numpy的一个术语,指的是利用整数数组进行索引。 不仅是 维,也可以是多维 用法与例子如下: 创建 arr 数组 gt gt gt arr np.empty , 创建一个 行 列的二维数组 gt gt gt for i in range : 每一行赋值为 arr i i gt ...
2019-03-28 15:26 0 561 推荐指数:
花式索引(Fancy indexing)是Numpy的一个术语,指的是利用整数数组进行索引。(不仅是1维,也可以是多维) 用法与例子如下: 创建 arr 数组 >>> arr1 = np.empty((8,4)) # 创建一个8行4列的二维数组 ...
# Multi-dimensional array example import numpy as np a = np.array([[1,2], [3,4]]) print 'Array a:' print a b = np.array([[11, 12], [13, 14]]) print ...
np.all()判断给定轴向上的所有元素是否都为True np.any()判断给定轴向上是否有一个元素为True 具体例子可以参考:Python NumPy.all()与any()函数理解 ...
What is the difference between flatten and ravel functions in numpy? 两者的功能是一致的,将多维数组降为一维,但是两者的区别是返回拷贝还是返回视图,np.flatten(0返回一份拷贝,对拷贝所做修改不会影响原始矩阵 ...
np.random.seed()函数可以保证生成的随机数具有可预测性。 可以使多次生成的随机数相同 1.如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同; 2.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。 在机器学习和深度学习中,如果要保证 ...
>> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True np.newaxis 在使用和功能上等价于 None,其实就是 None 的一个别名。 1. np.newaxis 的实用 >> x ...
原博客链接:https://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/80775256 np.around: 四舍五入取整 n = np.array([-0.746, 4.6, 9.4, 7.447, 10.455, 11.555]) around1 ...
-*-"""@author: tz_zs"""import numpy as np n = np.arra ...