# fill(value) :将矩阵中的所有元素填充为指定的value # flatten([order]) :将矩阵转化为一个一维的形式,但是还是matrix对象 # getA() :返回自己,但是作为ndarray返回 # getA1():返回一个扁平(一维)的数组(ndarray) # getH() :返回自身的共轭复数转置矩阵 # getI() :返回本身的逆矩阵 # getT() :返回...
AI代码解释 X,Y=get_next_sample()fortintransform:# data augmentationX,Y=t(X,Y)pred=model.predict(X,Y) 现在,我们可以深入研究本文的目的,并查看图像增广技术。 旋转 第一个,也是最简单的一个,包括在图像的水平和垂直轴上随机执行翻转。换句话说,执行垂直翻转的机会为50/100,执行水平翻转的机会为50/100。
Return a matrix with ones on the diagonal and zeros elsewhere. identity(n[, dtype]) Returns the square identity matrix of given size. repmat(a, m, n) Repeat a 0-D to 2-D array or matrix MxN times. rand(*args) Return a matrix of random values with given shape. randn(*args) Retur...
'__path__','__spec__','_umath_linalg','cholesky','cond','det','eig','eigh','eigvals','eigvalsh','inv','lapack_lite','linalg','lstsq','matrix_power','matrix_rank','multi_dot','norm','pinv','
fill_diagonal(ev, eigen_values) ev # diagonal matrix array([[1.92923132, 0\. , 0\. ], [0\. , 0.55811089, 0\. ], [0\. , 0\. , 0.00581353]]) 我们发现结果确实成立: decomposition = eigen_vectors.dot(ev).dot(inv(eigen_vectors)) np.allclose(cov, decomposition) 使用奇异值分解的 ...
可以使用decimal模块的getcontext函数访问当前(默认)上下文。getcontext返回的Context对象具有许多可以修改的属性。例如,我们可以设置算术运算的精度: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 from decimal import getcontext ctx = getcontext() num = Decimal('1.1') num**4 # Decimal('1.4641') ctx.prec ...
Lower triangle of an array. diagonal Return specified diagonals. A = mat([[2, 1, 1], [1, 2, 1], [1, 1, 2]]) L = tril(A, -1) #下三角矩阵 U = triu(A,1) #上三角矩阵 D = diag(diag(A)) #对角矩阵 print(A) print(L) ...
(theta_rz)# get the rotation matrix on x axisR_Mx = np.array([[1, 0, 0, 0],[0, cos_rx, -sin_rx, 0],[0, sin_rx, cos_rx, 0],[0, 0, 0, 1]])# get the rotation matrix on y axisR_My = np.array([[cos_ry, 0, -sin_ry, 0],[ 0, 1, 0, 0],[sin_ry, 0...
pd.scatter_matrix(trans_data,diagonal='hist',color ='k',alpha = 0.3) plt.show() 绘制地图:图形化显示海地地震危机数据 这是一个例子。 #-*- encoding:utf-8 -*-importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as pltfrompandasimportSeries,DataFramefrommpl_toolkits.basemapimportBasemap#下...
(), data.d.max()) # square matrix result = np.zeros((N, N), dtype=np.float32) for (row, col), v in avg.items(): row, col = row - 1, col -1 # index start from 0 if row == col: continue # diagonal set to 0 result[row][col] = result[col][row] = v # symmetric...