原文:numpy, np.all(), np.any()

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:

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np.array.all()和np.array.any()函數

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 ...

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

原 花式索引與np.ix_函數 2018年04月01日 10:33:55 TzeSing 閱讀數: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? 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 ...

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 ...

Mon Oct 22 23:49:00 CST 2018 0 816
 
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