arr1 = np.array([[1,2,3][4,5,6]]) #创建一个数组 arr1.shape #查看维度 arr1.T #将数组或者矩阵转置 matrix_1 = np.mat([1,2,3]) #创建一个矩阵 arr_zero = np.zeros((i,j)) #创建一个i行j列的全0数组 arr_ones = np.ones((i,j)) #创建一个i行j列的全1数组 arr_range =...
a = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) b = numpy.array([[400], [800]]) newArray = numpy.append(a, b, axis = 1) print(newArray) """ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 输出: [[ 1 2 3 400] [ 4 5 6 800]] """ 如果没有使用 axis 参数,则会输出: [ 1 2 3 4 5 6 ...
创建矩阵 我们可以传递以下形状的python列表,让“numpy”创建一个矩阵来表示它们: np.array([[1,2],[3,4]]) 我们也可以使用上面提到的相同方法(ones(),zeros()和random.random()),只要给它们一个元组来描述我们正在创建的矩阵的维度: 矩阵算术 如果两个矩阵的大小相同,可以使用算术运算符(+ - * /)来添加...
二、bool矩阵到数字矩阵的转化方法 1. 使用astype方法 在numpy中,我们可以使用astype方法将bool矩阵转化为数字矩阵。具体的方法是调用astype方法,并指定目标数据类型为int。假设我们有一个bool矩阵arr_bool,我们可以通过以下代码将其转化为数字矩阵arr_int: ```python arr_int = arr_bool.astype(int) ``` 这样就...
np.zeros((3,4)) # 设置一个3行4列的0矩阵 np.ones((2,3,4), dtype=np.int32) # 设置一个3行4列的3维的值均为1的矩阵 """ 运行结果: array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]])
Numpy矩阵变形 | 当我们想把同样的数据放入不同行数列数的矩阵中处理时,我们可以使用 reshape 矩阵变形 的手段。 注意:变形前后矩阵的 行数与列数的乘积保持不变。 有时我们不想计算新的行数或列数时,可以使用 -1,表示尽可能多。 reshape(1, -1) ...
NumPy中的矩阵操作 创建矩阵 我们可以通过将二维列表传给Numpy来创建矩阵。 np.array([[1,2],[3,4]]) 知识图谱,【D】一键获取新技能,玩转NumPy数据操作 除此外,也可以使用上文提到的ones()、zeros()和random.random()来创建矩阵,只需传入一个元组来描述矩阵的维度: ...
矩阵的运算 如果两个矩阵大小相同,则可以使用运算符(+-*/)对矩阵进行相加或相乘。NumPy对每一矩阵进行相同的操作: 只有当不同的维度为1时(例如,矩阵只有一行或一列),才能在不同大小的矩阵上进行运算。在这种情况下,NumPy会对这一操作使用其broadcast机制: ...
NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置: 在更高级的实例中,你可能需要变换特定矩阵的维度。在机器学习应用中,经常会这样:某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下,NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。只需将矩阵所需的新维度赋值给它即可。可以为维度赋值-1,NumPy 可以根据你的...