原文:numpy, np.all(), np.any()

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 ...

2020-11-29 12:10 0 3323 推荐指数:

查看详情

np.array.all()和np.array.any()函数

np.array.all()是对np.array中所有元素进行与操作,然后结果返回True或False np.array.any()是对np.array中所有元素进行或操作,然后结果返回True或False 详细参见博客https://blog.csdn.net/qq_17753903 ...

Sun Jan 20 18:01:00 CST 2019 0 1113
numpynp.ix_

原 花式索引与np.ix_函数 2018年04月01日 10:33:55 TzeSing 阅读数:1276 ...

Thu Mar 28 23:26:00 CST 2019 0 561
Numpynp.ravel()和np.flatten()

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 ...

Thu Apr 05 18:24:00 CST 2018 0 1107
Numpy - np.inner

# 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 ...

Thu Jun 11 19:16:00 CST 2020 0 628
numpynp.random.seed()

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 ...

Mon Oct 22 23:49:00 CST 2018 0 816
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM