Python的组合数据类型将数据项集合在一起,以便在程序设计时有更多的选项。 组合数据类型 1、序列类型 Python提供了5中内置的序列类型:bytearray、bytes、list、str与tuple,序列类型支持成员关系操作符(in)、大小计算函数(len())、分片([]),并且是可可迭代的。 1.1 元组 元组是个有序序列,包含0个或多个对象引用,...
a=np.array(tuple,dtype='int32') a 1. 2. 3. 结果为: array([1, 2, 3, 4]) 1. 1.2list函数 list=[1,2,3,4] b=np.array(list,dtype='int32') b 1. 2. 3. 结果为: array([1, 2, 3, 4]) 1. 如果同样是传入int类型的list,但是指定为float类型,如下: list=[1,2,3,4] c=np...
# 从参数空间中抽样大量随机点n_random_points = 10000x_random_points = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], size=(n_random_points, bounds.shape[0])) # 在每个点上评估获取函数并找到最大值acq_values = np.array([acquisition(x) for x in...
【示例1】使用array函数创建数组 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp a=np.array([1,2,3])# 创建一维数组 b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 创建二维数组 c=np.array([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]])# 创建三维数组print(a)print(b)print...
#numpy.concatenate可以按指定轴将一个由数组组成的序列(如 元组、列表等)连接到一起: In [35]: arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) In [36]: arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) In [37]: np.concatenate([arr1, arr2], axis=0) Out[37]: array([[ 1...
array[start:stop] A second:can be used to indicate step-size. array[start:stop:stepsize] Leavingstartorstopempty will default to the beginning/end of the array. 1a[1:4]2a[-4:]3a[-5::-2]#starting 5th element from the end, and counting backwards by 2 until the beginning of the arr...
array2= np.array([[5, 6], [7, 8]])#连接两个数组#沿着第一个轴(行方向)np.concatenate((array1, array2), axis=0)#输出:#[[1, 2],#[3, 4],#[5, 6],#[7, 8]]#沿着第二个轴(列方向)np.concatenate((array1, array2), axis=-1)#输出:#[[1, 2, 5, 6],#[3, 4, 7, 8...
np.arange(start,stop,step)---创建一维数组,用法同python中的range >>> np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.arange(1,10) #左闭右开区间 array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.arange(1,10,2)#指定步幅为2 array...
bounds=np.array([[1e-3,1e3],[1e-5,1e-1]]) Step 4: 定义获取函数 这一步定义了我们之前讨论过的获取函数,并确定在搜索空间中要评估的下一个点。在这个具体的例子中,获取函数是期望改进(Expected Improvement, EI)函数。它测量目标函数在当前最佳观测值的基础上的期望改进,考虑到当前替代模型(高斯过程...
(num): x = np.random.uniform(-10.0, 10.0) noise = np.random.normal(0, 1) y = w * x ** 2 + b * x + c + noise yield np.array([x]).astype(np.float32), np.array([y]).astype(np.float32) def create_dataset(num_data, batch_size=16, repeat_size=1): #数据增强函数 ...