# d、e、f、g开头: 'datetime64', 'datetime_as_string', 'datetime_data', 'deg2rad', 'degrees', 'delete', 'deprecate', 'deprecate_with_doc', 'diag', 'diag_indices', 'diag_indices_from', 'diagflat', 'diagonal', 'diff', 'digitize', 'disp', 'divide', 'division', 'divmod', 'd...
‘block’, ‘bmat’, ‘bool’, ‘bool8’, ‘bool_’, ‘broadcast’, ‘broadcast_arrays’, ‘broadcast_to’, ‘busday_count’, ‘busday_offset’, ‘busdaycalendar’, ‘byte’, ‘byte_bounds’, ‘bytes0’, ‘bytes_’, ‘c_’, ‘can_cast’, ‘cast’, ‘cbrt’, ‘cdouble’, ‘ce...
这里的 b 表示“分块”, bmat 即分块矩阵(block matrix)。 1)先创建一个3*3的单位矩阵: C = np.eye(3) print("C:",C) 运行结果: C: [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] 2)创建一个与C同型的矩阵,乘以2 D = 2 * C print ("D:",D) 运行结果: D: [[2. 0. 0.] ...
这里的 b 表示“分块”, bmat 即分块矩阵(block matrix)。 1)先创建一个3*3的单位矩阵: C = np.eye(3) print("C:",C) 运行结果: C: [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] 2)创建一个与C同型的矩阵,乘以2 D = 2 * C print ("D:",D) 运行结果: D: [[2. 0. 0.] ...
block(arrays) 从嵌套的块列表中组装nd数组。 分裂阵列 split(ary, indices_or_sections[, axis]) 将阵列分割成多个子阵列。 array_split(ary, indices_or_sections[, axis]) 将阵列分割成多个子阵列。 dsplit(ary, indices_or_sections) 沿第三轴(深度)将阵列分割成多个子阵列。 hsplit(ary, indices_or_...
使用np.block 函数创建块数组 isin 函数,对 in1d 进行改进 临时删节 unique 的axes 参数 np.gradient 现在支持非均匀间隔的数据 在apply_along_axis 中支持返回任意维度的数组 dtype添加.ndim属性以补充.shape的属性.ndim(维数).shape Python 3.6 中的 tracemalloc 支持 NumPy 可以使用宽松步幅检查调试构...
# a matrix: the argument to the array function is a nested Python list M = array([[1, 2], [3, 4]]) M => array([[1, 2], [3, 4]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. v与 M 对象都是 numpy 模块提供的 ndarray 类型 type(v), type(M) ...
# a matrix: the argument to the array function is a nested Python listM =array([[1,2], [3,4]]) M =>array([[1,2], [3,4]]) v与 M 对象都是 numpy 模块提供的 ndarray 类型 type(v),type(M) => (<type'numpy.ndarray'>,<type'numpy.ndarray'>) ...
Create a block diagonal matrix from provided matrices inspired scipy.linalg.block_diag see:https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.linalg.block_diag.html Eigen::MatrixXf x(3,1); x<<5.0, 6.0, 7.0; Eigen::MatrixXf y(1,3); y<<1.0,10.0,100.0; Eigen::MatrixXf...
35.如何直接在原数组上计算(A+B)*(-A/2)(不建立副本)? (提示:np.add(out=), np.negative(out=), np.multiply(out=), np.divide(out=)) A = np.ones(3)*1 B = np.ones(3)*2 np.add(A,B,out=B) np.divide(A,2,out=A)