函数np.allclose(a, b) 的工作过程示例。并没有万能方法! np.allclose 假设所有被比较的数都在典型的 1 的范围内。举个例子,如果要在纳秒级的速度内完成计算,则需要用默认的 atol 参数值除以 1e9:np.allclose(1e-9, 2e-9, atol=1e-17) == False. math.isclose 则不会对要比较的数进行任何假设,而是...
函数np.allclose(a, b) 能在一定公差下比较浮点数数组。 函数np.allclose(a, b) 的工作过程示例。并没有万能方法! np.allclose 假设所有被比较的数都在典型的 1 的范围内。举个例子,如果要在纳秒级的速度内完成计算,则需要用默认的 atol 参数值除以 1e9:np.allclo...
arr = np.array([[0.12,0.64,0.19,0.05]])np.argmax(arr)---1 argmin将返回数组中min元素的索引。 np.argmin(min)---3 24、sort 对数组排序。 kind:要使用的排序算法。{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’} arr = np.array([2,3,1,7,4,5])np.sort(arr)---array...
函数np.allclose(a, b) 能在一定公差下比较浮点数数组。 函数np.allclose(a, b) 的工作过程示例。并没有万能方法! np.allclose 假设所有被比较的数都在典型的 1 的范围内。举个例子,如果要在纳秒级的速度内完成计算,则需要用默认的 atol 参数值除以 1e9:np.allclose(1e-9, 2e-9, atol=1e-17) == ...
函数np.allclose(a, b) 能在一定公差下比较浮点数数组。 函数np.allclose(a, b) 的工作过程示例。并没有万能方法! np.allclose 假设所有被比较的数都在典型的 1 的范围内。举个例子,如果要在纳秒级的速度内完成计算,则需要用默认的 atol 参数值除以 1e9:np.allclose(1e-9, 2e-9, atol=1e-17) ==...
np.allclose(array1,array2,0.1) 输出: False 原因是rtol=0.1,那么(0.19 - 0.17) > (0.19 * 0.1) 把array1中的0.17改成0.18 输入: array3 = np.array([0.12,0.18,0.24,0.29]) 输入: np.allclose(array3,array2,0.1) 输出: True 总结
sex = pd.Series(['Male','Male','Female'])np.array(sex)---array(['Male', 'Male', 'Female'], dtype=object) 2、Linspace 创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。 numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True,retstep=False, dtype=None, axis=0)[...
array_w_inf = np.full_like(array, fill_value=np.pi, dtype=np.float32) array_w_inf array([[3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927]], dtype=float32) ...
base:底数。默认是10。 np.logspace(0,10,5,base=2)---array([1.00000000e+00, 5.65685425e+00, 3.20000000e+01, 1.81019336e+02,1.02400000e+03]) 8、zeroes np.zeroes会创建一个全部为0的数组。 numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C', *, like=None) shape:阵列的形状。Dtype...
array_w_inf = np.full_like(array, fill_value=np.pi, dtype=np.float32) array_w_inf array([[3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927], [3.1415927, 3.1415927, 3.1415927, 3.1415927]], dtype=float32) ...