将数据零均值化,再计算协方差矩阵(convariance matrix)来观察数据中的相关结构。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 X-=np.mean(X,axis=0) cov=np.dot(X.T,X)/X.shape[0] #计算协方差矩阵 然后做去相关操作, 即通过将原始数据(零均值化后的数据)投影到特征基空间(eigenbasis)。 代码...
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...
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 numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) Q, R = np.linalg.qr(arr) print("Q (orthogonal matrix):", Q) print("R (upper triangular matrix):", R) Q (orthogonal matrix): [[-0.16903085 0.89708523] [-0.50709255 0.27602622] [-0.84515425 -0.34503278]] R (...
numpy的matrix 矩阵是一个专门的二维数组,通过操作保持其二维性质。 它有一些特殊的运算符,如*(矩阵乘法)和**(矩阵幂)。 Attributes Methods 属性 A 将自己作为ndarray对象返回。 A1 作为一个扁平的ndarray回归自我。 H 返回自我的(复数)共轭转置。 I 返回可逆自我的(乘法)倒数。
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() ...
var(a[, axis, dtype, out, ddof, keepdims]) Compute the variance along the specified axis. #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 np.max(arr, axis=1) np.min(arr, axis=1) ...
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], ...
>>> import numpy as np >>> rg = np.random.default_rng(1) >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> # Build a vector of 10000 normal deviates with variance 0.5² and mean 2 >>> mu, sigma = 2, 0.5 >>> v = rg.normal(mu, sigma, 10000) >>> # Plot a normalized histogram...