学会索引方式(部分元素的检索)学会获取matrix/array的维数(matrix只支持二维,array支持多维)初始化操作矩阵运算:转置,相乘,点乘,点积,求秩,求逆等等和matlab常用的函数对比(右为matlab): zeros<->zeroseye<->eyeones<->onesmean<->meanwhere<->findsort<->sortsum<->sum其他数学运算:sin,cos,arcsin,arccos,log...
o,对象, s,a,字符串,s24 u,unicode,u24 order:可选参数,c代表与c语言类似,行优先;F代表列优先 示例:生成4行10列的数组 import numpy as npfiles = [1,3,4,5]features_matrix = np.zeros((len(files), 10))print(features_matrix)参考:https://blog.csdn.net/qq_36621927/article/details/79763585 ...
使用np.pad。 下面的例子 # GRADED FUNCTION: zero_pad def zero_pad(X, pad): """ Pad with zeros all images of the dataset X. The padding is applied to the height and width of an image, as illustrated in Figure 1. Argument: X -- python numpy array of shape (m, n_H, n_W, ...
matrix([[1, 5, 3], [2, 9, 6]])>>> c_mat.argsort(axis=0)#纵向排序后的元素序号matrix([[0, 0, 0], [1, 1, 1]], dtype=int64)>>> c_mat.argsort(axis=1)#横向排序后的元素序号matrix([[0, 2, 1], [0,2, 1]], dtype=int64)>>> d_mat = np.matrix([[1, 2, 3], [...
[np.zeros((0, 6 + nm))] * bs for xi, x in enumerate(prediction): # image index, image inference # Apply constraints x = x[xc[xi]] # confidence # Cat apriori labels if autolabelling if labels and len(labels[xi]): lb = labels[xi] v = np.zeros((len(lb), nc + nm + 5...
# Create a matrix where every entry is the "average" value a = np.full(shape, average) return a 然后整合封装最大池化的反向传播过程: def pool_backward(dA, cache, mode = "max"): """ Arguments: dA -- gradient of cost with respect to the output of the pooling layer, same shape ...
主要用在矩阵乘积计算Matrix multiplication 定义:如果矩阵A是m*n,矩阵B是n*p,那么A*B会是一个m*P矩阵,也叫做一般矩阵乘积 有2种计算方法: 由定义公式计算。 向量方法:把向量和各系数相乘后相加起来。 3. 向量表方法:行向量和列向量的内积: 实例:
Z = np.zeros(10) Z[4] =1 print(Z) 7.创建一个值从10到49的向量 (提示: np.arange) Z = np.arange(10,50) print(Z) 8.反转一个向量(第一个元素变为最后一个) (提示: array[::-1]) Z = np.arange(50) Z = Z[::-1]
您正在比较两种不同的循环模式。与Numpy实现等效的模式如下所示。 def matrix_multiplication(A, B): m, n = A.shape _, p = B.shape C = np.zeros((m, p)) for i in range...
Z = np.zeros(10)Z[4] = 1print(Z) 1. 7. 创建一个值域范围从10到49的向量(★☆☆) (提示: np.arange) Z = np.arange(10,50)print(Z) 1. 8. 反转一个向量(第一个元素变为最后一个) (★☆☆) (提示: array[::-1]) Z = np.arange(50)Z = Z[::-1]print(Z) ...