在NumPy中,reshape函数用于改变数组的形状,而不改变其数据。参数-1在reshape函数中具有特殊的含义。 基础概念 当你在reshape函数中使用-1作为其中一个维度时,NumPy会自动计算该维度的大小,以确保整个数组中的元素数量保持不变。换句话说,-1表示让NumPy自动推断这个维度的大小。 优势 使用-1可以使代码更加简洁,因为你...
上面的train_set_x_orig就是原始导入进来的数据,shape是(209,64,64,3)。 正确的写法应该是: train_set_x_flatten=train_set_x_orig.reshape(train_set_x_orig.shape[0],-1).T 两种写法最后得出的ndarry其实都是(64✖64✖3,209),但我做到后面才发现这俩矩阵里面的值不一样。 也就是正确写法才是...
1 2 3 import numpy as np #np.linalg.inv():矩阵求逆 #np.linalg.det():矩阵求行列式(标量) 八、np.unpackbits:可以把整数转化成2进制数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 import numpy as np binary = np.unpackbits(np.array( [range(4)], dtype=np.uint8 ).T, axis=...
我们可以传递下列形状的 python 列表,使 NumPy 创建一个矩阵来表示它: np.array([[1,2],[3,4]]) 我们也可以使用上面提到的方法(ones、zeros 和 random.random),只要写入一个描述我们创建的矩阵维数的元组即可: 矩阵运算 如果两个矩阵大小相同,我们可以使用算术运算符(+-*/)对矩阵进行加和乘。NumPy 将它们...
一、矩阵的创建(三种方法) '''矩阵:其是numpy.matrix类型对象,该类继自ndarray,所以几乎所有针对ndarry数组的操作,对矩阵对象同样有效, 作为子类,矩阵又集合了自身的特点做了必要的扩充,如:矩阵的乘法运算、求逆等'''importnumpy as np#创建矩阵ary = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)print(ary, type(ary...
矩阵之间的乘法 要将两个矩阵相乘,我们需要使用dot()方法,需要注意的是*只能用于数组乘法(两个数组对应元素的乘法),不用于矩阵乘法。 import numpy as np A = np.array([[4,5,6], [-5, 0, 2]]) B = np.array([[3, 2], [4, -1], [4, -3]]) C = A.dot(B) print(C) ...
[ 6, 8, 12, 9, 9]])# 矩阵减法运算：将两个矩阵的对应元素相减n1 - n2# 执行结果array([[ 1, 1, 5, 4, 5], [-3, 1, -3, 5, -5], [ 3, -1, 6, 0, 0], [-6, 4, 4, 3, 9]])# 矩阵乘法运算：将两个矩阵的对应元素相乘n1 * n2# 执行...
这是第 4 篇,对比 Matlab 与 Numpy 中经常用到的各种矩阵,比如零矩阵、单位矩阵、全1矩阵、对角矩阵、均匀分布的随机矩阵、标准正态分布的随机矩阵等。 虽然Numpy 定义了 matrix 类型,使用该 matrix 类型创建的是矩阵对象。但是由于 NumPy 中同时存在 ndarray 和matrix 对象,因此用户很容易将两者弄混。这有违 Pyt...
numpy.matlib.zeros() 函数创建一个以 0 填充的矩阵。 实例 importnumpy.matlibimportnumpyasnpprint(np.matlib.zeros((2,2))) 输出结果为: [[0.0.][0.0.]] numpy.matlib.ones() numpy.matlib.ones()函数创建一个以 1 填充的矩阵。 实例 importnumpy.matlibimportnumpyasnpprint(np.matlib.ones((2,2)))...
在Python中,NumPy库是一个强大的数学库,提供了大量的矩阵运算功能 首先,我们需要导入NumPy库: importnumpyasnp 复制代码 接下来,我们可以创建两个矩阵并进行基本的矩阵运算。例如,我们可以创建一个2x2的矩阵并执行加法、减法、乘法和除法运算: # 创建两个2x2矩阵matrix1 = np.array([[1,2], [3,4]]) ...