np.all 判斷給定軸向上的所有元素是否都為True np.any 判斷給定軸向上是否有一個元素為True 具體例子可以參考:Python NumPy.all 與any 函數理解 ...
2020-11-29 12:10 0 3323 推薦指數:
np.array.all()是對np.array中所有元素進行與操作,然后結果返回True或False np.array.any()是對np.array中所有元素進行或操作,然后結果返回True或False 詳細參見博客https://blog.csdn.net/qq_17753903 ...
原 花式索引與np.ix_函數 2018年04月01日 10:33:55 TzeSing 閱讀數:1276 ...
What is the difference between flatten and ravel functions in numpy? 兩者的功能是一致的,將多維數組降為一維,但是兩者的區別是返回拷貝還是返回視圖,np.flatten(0返回一份拷貝,對拷貝所做修改不會影響原始矩陣 ...
# 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.random.seed()函數可以保證生成的隨機數具有可預測性。 可以使多次生成的隨機數相同 1.如果使用相同的seed( )值,則每次生成的隨即數都相同; 2.如果不設置這個值,則系統根據時間來自己選擇這個值,此時每次生成的隨機數因時間差異而不同。 在機器學習和深度學習中,如果要保證 ...
原博客鏈接: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 ...