arr=np.array([1,2,3,2,1])max_index=np.argmax(arr)print(max_index)# 输出 2 Python Copy Output: 示例代码 2:指定轴 importnumpyasnp arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])max_indices=np.argmax(arr,axis=0)print(max_indices)
y = np.array([1,5,6,8,1,7,3,6,9])# Where y is greater than 5, returns index positionnp.where(y>5)array([2, 3, 5, 7, 8], dtype=int64),)# First will replace the values that match the condition,# second will replace the values t...
Dtype:生成数组所需的数据类型。 ndim:指定生成数组的最小维度数。 importnumpyasnp np.array([1,2,3,4,5])---array([1,2,3,4,5,6]) 复制 还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。 sex=pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array(sex)---array(['Male','Male','Female'],...
首先Top-1准确率最好理解,就是我们用argmax从网络输出取到的预测index与真实index的准确率。...Top-5准确率就是指从网络输出取到的预测概率最大5个index与真实的index进行比对,5个之中任意一个比对成功就算预测正确了。...下面用代码来解释一下: import numpy as np lists = np.array([0.4,0.2,0.3,0.1]...
np.max(arr) --- 6 1. 2. 3. 14、unique 返回一个所有唯一元素排序的数组。 return_index:如果为True,返回数组的索引。 return_inverse:如果为True,返回唯一数组的下标。 return_counts:如果为True,返回数组中每个唯一元素出现的次数。 axis:要操作的轴。默认情况...
np.max(arr) --- 6 14、unique 返回一个所有唯一元素排序的数组。 return_index:如果为True,返回数组的索引。 return_inverse:如果为True,返回唯一数组的下标。 return_counts:如果为True,返回数组中每个唯一元素出现的次数。 axis:要操作的轴。默认情况...
import numpy as np the_array = np.array([11, 22, 53, 14, 15]) max_index_col = np.argmax(the_array, axis=0) print(max_index_col) Output: 2 35按降序对 NumPy 数组进行排序 按降序对 Numpy 进行排序 import numpy as np the_array = np.array([49, 7, 44, 27, 13, 35, 71]...
array([1, 8, 2, 0], dtype=int64)np.sort(x[index_val])array([10, 12, 12, 16])3. clip()Clip() 用于将值保留在间隔的数组中。有时，需要将值保持在上限和下限之间。因此，可以使用NumPy的clip()函数。给定一个间隔，该间隔以外的值都将被裁剪到间隔边缘。x = np.array([3, 17, 14, 23,...
msft = quandl.get('WIKI/MSFT') msft['Daily Pct. Change'] = (msft['Adj. Close'] - msft['Adj. Open']) / msft['Adj. Open'] data = [go.Scatter(x=msft.index, y=msft['Adj. Close'])] plot(data) 我们从前面的代码中获得以下图表,如下图所示: ...
(connected=True)from datetime import datetimeimport pandas_datareader.data as webimport quandlmsft = quandl.get('WIKI/MSFT')msft['Daily Pct. Change'] = (msft['Adj. Close'] - msft['Adj. Open']) / msft['Adj. Open']data = [go.Scatter(x=msft.index, y=msft['Adj. Close'])]plot(...