getA()将自己作为一个ndarray对象返回。 getA1()返回自我作为一个扁平的ndarray。 getH()返回自我的(复数)共轭转置。 getI()返回可逆自我的(乘法)倒数。 getT()返回矩阵的转置。 getfield(dtype [,offset])以给定类型返回给定数组的字段。 item(* args)将数组的元素复制到标准的Python标量并返回。 itemset(* ...
py:404(inv) 12 0.024 0.002 6.328 0.527 defmatrix.py:808(getI) 1 0.017 0.017 6.596 6.596 invert_matrix.py:1(<module>) 24 0.014 0.001 0.014 0.001 {numpy.core.multiarray.zeros} 12 0.009 0.001 6.580 0.548 invert_matrix.py:3(invert) 12 0.000 0.000 6.264 0.522 linalg.py:244(solve) 12 ...
arr = np.array([2, 1, 3, 2, 1, 4, 5, 4]) # Get the unique elements of the array unique_values = np.unique(arr) [1 2 3 4 5] numpy.fft:傅里叶变换的函数。 numpy.ma:供对掩码数组的支持。 numpy.ma.array:从现有的数组或序列创建一个掩码数组。 numpy.ma.masked_array:从现有数组...
# 定义训练模型并获取混淆矩阵的函数def get_confusion_matrix(X_train, X_test, y_train, y_test):model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)model.fit(X_train, y_train)y_pred = model.predict(X_test)return confusion_matr...
importtvmimportnumpyimporttimeit# The size of the matrix# (M, K) x (K, N)# You are free to try out different shapes, sometimes TVM optimization outperforms numpy with MKL.M=1024K=1024N=1024# The default tensor type in tvmdtype="float32"# using Intel AVX2(Advanced Vector Extensions) ...
import numpy#The numpy.array() function can take a list or list of lists as input. When we input a list, we get a one-dimensional array as a result:vector = numpy.array([5,10,15,20])#When we input a list of lists, we get a matrix as a result:matrix = numpy.array([[5,10...
sepia_img =image.dot(sepia_matrix.T) # Usingmatrixmultiplication # Ensurevaluesare within validrange[0,255] sepia_img =np.clip(sepia_img,0,255)returnsepia_img.astype(np.uint8) # Apply sepia effect M_sepia = Image.fromarray(apply_sepia(reduced_M))display(M_sepia) ...
Linalg:此子程序包提供用于线性代数的函数和算法,例如matrix运算和函数,特征值和-向量计算,矩阵分解,矩阵方程求解器和特殊矩阵。 Ndimage:此子程序包提供用于多维图像处理的函数和算法,例如滤镜,插值,测量和形态。 Optimize:此子程序包提供函数和算法,用于函数局部和全局优化,函数拟合,求根和线性编程。
Transposed Matrix: a11 a21 a12 a22 In NumPy, we can obtain the transpose of a matrix using thenp.transpose()function. For example, importnumpyasnp# create a matrixmatrix1 = np.array([[1,3], [5,7]])# get transpose of matrix1result = np.transpose(matrix1)print(result) ...
arr=np.array([1,2,3,4,5,6])# Reshape the array to a 2x3 matrix reshaped_arr=np.reshape(arr,(2,3))[[123][456]] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. numpy.transpose:用于排列数组的维度。它返回一个轴调换后的新数组。 复制 # Create a2-dimensional array ...