使用nx.to_numpy_array 时邻接矩阵中的有序节点 我创建了一个带有一些边的图: importnetworkxasnx\n\ng = nx.Graph()\ng.add_edge(1,2)\ng.add_edge(2,6)\ng.add_edge(3,4)\ng.add_edge(5,6)\n\nprint(g.edges)\n output->(1, 2), (1, 5), (2, 6), (5, 6), (3, 4)\n...
然后用where得到最大值的索引,返回值中,前面的array对应行数,后者对应列数 1 2 3 4 print(np.where(a==np.max(a))) (array([2], dtype=int64), array([2], dtype=int64)) print(np.where(a==np.max(a,axis=0))) (array([2,2,2], dtype=int64), array([0,1,2], dtype=int64)) 如果...
用法有两种: 1) numpy.repeat(a, repeats, axis=None) 2) a.repeats(repeats, axis=None) 参数: a : array_like 输入数组。 repeats: int或int数组 每个元素的重复次数。 广播重复以适合给定轴的形状。 axis : int,可选 沿其重复值的轴。默认情况下,使用展平的输入数组,并返回一个平面输出数组。 返回...
我们将一个序列传递给np.array() 函数(其实,这个序列不一定是列表,元组,甚至字符串都可以),会生成一个新的 ndarray 型的对象,这就是Numpy中的数组了,从形式上中也可以看出,这种对象不同于列表,中间是没有 “,” 分隔的。 我们发现,当传入的序列中的元素是不同类型时,生成ndarray对象后,元素的类型会受到影响...
importnumpyas np import paddle.inference as paddle_infer from paddle.inference import Config from paddle.inference import create_predictor ###图像预处理### def resize(img, target_size): """resize to target size""" if not isinstance(img, np.ndarray): raise TypeError...
importnumpy as np #数据 X=np.array(list(iforiinrange(6))) Y=np.array([10,30,20,50,100,120]) 2.先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace 1 2 3 #插值 fromscipy.interpolateimportspline X_new=np.linspace(X.min(),X.max(),300)#300 represents number of points to make between X.min...
2.matplotlib的所有plotting function期待输入numpy.array或者numpy.ma.masked_array类型的数据作为输入。某些长得像numpy.array的数据比如numpy.matrix类型的输入数据可能会导致matplotlib工作异常。如果确实需要使用numpy.matrix,你应该首先将它转换为numpy.array
StratifiedKFold用法类似Kfold,但是他是分层采样,确保训练集,测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。 例子: importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimportKFold,StratifiedKFold X=np.array([ [1,2,3,4], [11,12,13,14], [21,22,23,24], ...
ax:None | parent axes object(s) from which space for a new colorbar axes will be stolen. use_gridspec:False | 如果cax为None,则将创建一个新的cax作为Axes的实例。 如果ax是Subplot的实例且use_gridspec为True,则使用grid_spec模块将cax创建为Subplot的实例 ...
from matplotlib import cm import pandas as pd import seaborn as sns from scipy import interpolate df_epsilon_alpha = pd.read_excel('实验记录_超参数.xlsx',sheet_name='epsilon_alpha') #生成数据 epsilon = np.array(df_epsilon_alpha['epsilon'].values) alpha = np.array(df_epsilon_alpha['alpha...