matrix矩阵组 ma=arange(10).reshape(5,2) #matrix(rep(1:10),nrow=5,ncol=2) 按行或列生成一定规则的 ones((2,3), dtype=int) =R= matrix(rep(1,6),2,3) #矩阵内元素都为1 random.random((2,3)) =R= matrix(runif(6),2,3) #生成随机数 构造空白数组: ones创建全1矩阵 zeros创建全0...
base 如果内存来自其他对象,则为基本对象。 ctypes 一个对象,用于简化数组与ctypes模块的交互。 data Python缓冲区对象指向数组的数据的开始。 dtype 数组元素的数据类型。 flags 关于数组的内存布局的信息。 flat 在数组上的一维迭代器。 imag 数组的虚部。 itemsize 一个数组元素的长度(以字节为单位)。 nbytes 数...
复制 >>> A = np.array([[1, 1], ... [0, 1]]) >>> B = np.array([[2, 0], ... [3, 4]]) >>> A * B # elementwise product array([[2, 0], [0, 4]]) >>> A @ B # matrix product array([[5, 4], [3, 4]]) >>> A.dot(B) # another matrix product array...
print("Variance of array:", var_arr) 五、Numpy的高级功能 除了基本的数组操作和数学运算,Numpy还提供了许多高级功能,如矩阵操作、线性代数、随机数生成等。 矩阵操作: import numpy as np 创建矩阵 matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) 矩阵乘法 ...
# 获取归一化后的混淆矩阵cm_with_norm = get_confusion_matrix(X_train_scaled, X_test_scaled, y_train, y_test) # 创建两个并列的子图fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(20, 8)) # 定义绘制热图的函数d...
matrix是array的分支,matrix和array在很多时候都是通用的,你用哪一个都一样。但这时候,官方建议大家如果两个可以通用,那就选择array,因为array更灵活,速度更快,很多人把二维的array也翻译成矩阵。 但是matrix的优势就是相对简单的运算符号,比如两个矩阵相乘,就是用符号*,但是array相乘不能这么用,得用方法.dot() ...
import numpyimport pylab# Build a vector of 10000 normal deviates with variance 0.5^2 and mean 2mu, sigma = 2, 0.5v = numpy.random.normal(mu,sigma,10000)# Plot a normalized histogram with 50 binspylab.hist(v, bins=50, normed=1) # matplotlib version (plot)pylab.show()# Compute...
了极差,即最大值和最小值之间的差值 print( np.ptp(l) ) print('\n') print( np.median(c)) # 中位数median()函数,即多个数据中,处于中间的数 print( np.msort(c))#msort(( ))函数对价格数组进行排序,可以验证上述中位数 #方差的计算 variance = np.var(c) #方差函数var() print(variance)...
matrix([[False, False, True, True]], dtype=bool) >>> M[:,M[0,:]>1] matrix([[2, 3]]) 这个过程的问题是用“矩阵切片”来切片产生一个矩阵,但是矩阵有个方便的A属性,它的值是数组呈现的。所以我们仅仅做以下替代: >>> M[:,M.A[0,:]>1] matrix([[ 2, 3], [ 6, 7], ...
Compute the variance along the specified axis. argmax()(最大值下标) argmin()(最小值下标) axis=1按行输出每行的最值,axis=0按列输出每列的最值。 4.2 案例:学生成绩统计运算 进行统计的时候,axis 轴的取值并不一定,Numpy中不同的API轴的值都不一样,在这里,axis 0代表列, axis 1代表行去进行统计...