学会索引方式(部分元素的检索)学会获取matrix/array的维数(matrix只支持二维,array支持多维)初始化操作矩阵运算:转置,相乘,点乘,点积,求秩,求逆等等和matlab常用的函数对比(右为matlab): zeros<->zeroseye<->eyeones<->onesmean<->meanwhere<->findsort<->sortsum<->sum其他数学运算:sin,cos,arcsin,arccos,log...
# 进行字符串分割 temp_list = [i.split(",") for i in df["Genre"]] # 获取电影的分类 genre_list = np.unique([i for j in temp_list for i in j]) # 增加新的列,创建全为0的dataframe temp_df = pd.DataFrame(np.zeros([df.shape[0],genre_list.shape[0]]),columns=genre_list) 2...
1.1 数组创建 array=np.zeros( (3,4) ) #三行四列的0矩阵,定义行数和列数必须要加() array=np.arange(10,20,2) #从10到20,步长为2的有序数组 array=np.linspace(1,10,5) #从1到10,共分为5段的有序数组 array=np.linspace(1,10,5) . reshape( (2,3) ) #从1到10,共分为5段的有序数...
a = np.array([1, 2, 3], dtype = 'int8' ) a #运行结果:array([1, 2, 3], dtype=int8) 1. 2. 3. 若在列表中存储,列表使用python的内置int类型(包括Size、Reference Count、Object Type、Object Value),它需要比numpy更多的空间。 numpy使用较少的内存字节,而计算机可以更快地读取较少的字节,...
4. 计算数组得到每一行或者每一列的和 (python sum columns of an array) 5. 生成指定维度的随机矩阵 (python generate random array) 6. 数组中对元素进行布尔类型判断 (python check elements in array with Boolean type) 7. 数组中是否存在满足条件的数 (python check if exsit element in array satisfies...
num_epochs)J = cost_function(x, y, theta)print("Cost:", J)print("Parameters:", theta) #for testing and plotting cost n_epochs = []jplot = []count = 0for i in J_all: jplot.append(i[0][0]) n_epochs.append(count) count += 1jplot = np.array(jplot)n_epochs = np.array(n...
array([1.00000000e+00, 5.65685425e+00, 3.20000000e+01, 1.81019336e+02,1.02400000e+03]) 8、zeroes np.zeroes会创建一个全部为0的数组。 shape:阵列的形状。 Dtype:生成数组所需的数据类型。' int '或默认' float ' np.zeros((2,3),dtype='int')---array([[0, 0, 0], [0, 0, 0]])np...
array([[5, 3, 0, 1], [4, 0, 0, 0], [0, 5, 3, 0], [0, 4, 5, 5]]) # 计算用户之间的相似度 def similarity(ratings): n = ratings.shape[0] sim = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): if i != j: sim[i][j] = np.corrcoef(ratings[i]...
(obj)# 使用示例pool=LargeObjectPool(lambdashape:np.zeros(shape))# 预先分配一个大数组并使用large_array=pool.get((10000,10000))# ... 对 large_array 进行操作后 ...# 使用完毕后归还到对象池pool.put(large_array)# 下次需要同样大小的数组时,可以从池中获取而无需重新分配内存another_large_array=...
import numpy as np import random import time high = 2708#定义范围 size = 2708#定义需要序列长度 t=np.zeros(15) 方法1 In [4] sets = set() count = 0 t[0] = time.time() while len(sets) <=size: a = random.randint(0,high) sets.add(a) count += 1 t[1] = time.time() prin...