Copy 接下来,我们将使用np.apply_along_axis函数在 GPU 上进行数据处理。假设我们有一个包含大量数据的数组arr,我们想要对该数组的每一行应用一个自定义函数custom_func。 importnumpyasnpimportcupyascp# 创建一个随机数组arr=cp.random.rand(1000,1000)defcustom_func(row):returncp.sum(row)# 在GPU上应用自定义...
array([4.,5.,6.])>>>np.apply_along_axis(my_func,1, b) array([2.,5.,8.]) 对于返回一维数组的函数,outarr 中的维数与 arr 相同。 >>>b = np.array([[8,1,7], [4,3,9], [5,2,6]])>>>np.apply_along_axis(sorted,1, b) array([[1,7,8], [3,4,9], [2,5,6]]) ...
1.函数原型 numpy.apply_along_axis(func, axis, arr, *args, **kwargs) 2.作用: 将arr数组的每一个元素经过func函数变换形成的一个新数组 3.参数介绍: 其中func,axis,arr是必选的 func是我们写的一个函数 axis表示函数func对arr是作用于行还是列 arr便是我们要进行操作的数组了 可选参数:*args, **kw...
numpy.apply_along_axis(func,axis,arr,*args,**kwargs): 必选参数:func,axis,arr。其中func是我们自定义的一个函数,函数func(arr)中的arr是一个数组,函数的主要功能就是对数组里的每一个元素进行变换,得到目标的结果。 其中axis表示函数func对数组arr作用的轴。 可选参数:*args,**kwargs。都是func()函数...
The apply_along_axis() method allows you to apply a function to each row or column of a multidimensional array, without using explicit loops. The apply_along_axis() method allows you to apply a function to each row or column of a multidimensional array,
Python之数据分析(星期均值、星期汇总、Numpy的take与where方法、apply_along_axis函数) 一、处理星期数据 1、datetime对象的weekday()方法 该方法将会用0到6这七个数字表示周一到周日 2、计算周一到周五数据平均值的三种方法 数组[关系表达式]:关系表达式的值是一个布尔型数组,其中为True的元素是数组中满足关系...
最后,我们使用numpy的apply_along_axis函数对数组应用函数。这个函数可以对数组的指定轴上的每个元素应用一个函数。在本例中,我们使用square函数对数组arr的第一维(即行)的每个元素应用。 result=np.apply_along_axis(square,0,arr) 1. 四、示例代码
apply函数的使用 源码查看 经过查看引用,发现apply函数可以对dataframe和Series类型使用,此处我们查看dataframe的apply: defapply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds):""" Apply a function along an axis of the DataFrame. ...
apply_along_axis 函数会调用另外一个由我们给出的函数,作用于每一个数组元素上,数组中有4个元素,分别对应于示例数据中的4个星期,元素中的索引值对应于示例数据中的1天。在调用apply_along_axis 时提供我们自定义的函数名summarize,并指定要作用的轴或维度的编号(如取1)、目标数组以及可变数量的summarize函数的...
y_preds = np.apply_along_axis(self.feedforward, 1, data) loss = mse_loss(all_y_trues, y_preds) print("Epoch %d loss: %.3f" % (epoch, loss)) # 定义数据集 data = np.array([ [-2, -1], # Alice [25, 6], # Bob