在一些要传入多个参数的函数中,我们可以设定默认传入一些可变参数来简化函数的调用。 >>>max2 = functools.partial(max, 10) #传入默认参数10 >>>max2(1, 2, 3) #相当于在传入参数的最左边还有一个参数10 10 1. 2. 3.
函数原型为:numpy.argmax(a, axis=None, out=None). 函数表示返回沿轴axis最大值的索引。 """ axis属性 axis=0表示按列操作,也就是对比当前列,找出最大值的索引 """ x = [[1,3,3], [7,5,2]] np.argmax(x,axis=0) """ axis属性 axis=1表示按行操作,也就是对比当前行,找出最大值的索引 ...
tolist: 把NumPy.ndarray 輸出成 Python 原生 List 型態 ndarray.itemset: 把ndarray 中的某個值(純量)改掉 # 维度操作 ndarray.reshape(shape): 把同樣的資料以不同的 shape 輸出(array 的 total size 要相同) ndarray.resize(shape): 重新定義陣列的大小 ndarray.flatten(): 把多維陣列收合成一維陣列(扁平...
argmax(), np.argmin():最大值的下标索引值,最小值的下标索引值,参数是 number 或 array np.cumsum(), np.cumprod():返回一个一维数组,每个元素都是之前所有元素的 累加和 和 累乘积,参数是 number 或 array多维数组默认统计全部维度,axis参数可以按指定轴心统计,值为0则按列统计,值为1则按行统计。
np.argmax(x) # x的最大值的索引 x[36] # x的第36位的索引值 ind = np.argwhere(x > 0.5) # x>0.5的索引 ind x[ind] # x的索引对应的值 x = np.arange(10) x np.random.shuffle(x) # 乱序 x np.sort(x) # 排序 ind = np.argsort(x) # 按索引排序 ...
num = np.argmax(outs)returnkey[num] 其实这有点绕弯子了,我们并不需要通过Tensor转numpy,因为Tensor是通过list转出来的,我们直接用list转numpy就可以了。 先改一下pred.py将原先的build_predict_text拆成两部分: defbuild_predict_text_raw(text): ...
argmin返回数组中最小元素的索引。argmax返回数组中最大元素的索引。布尔型数组方法 名称说明any数组中是否存在一个或者多个True。 如果存在就返回True,反之,返回False。all数组中是否全部为True。 如果所有数组中所有元素都是True就返回True,反之,返回False。数组集合运算 名称说明unique(x)有序返回x中所有的唯一元素...
p = np.argmax(y_batch, axis=1) accuracy_cnt += np.sum(p == t[i:i+batch_size])print("Accuracy:"+str(float(accuracy_cnt) /len(x))) 神经网络的学习 从数据中学习 有两种方法 先从图像中提取特征量,再用机器学习技术学习这些特征量的模式 ...
y = encoder.fit_transform(genre_list 给特征栏标上刻度 In [0]: scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(np.array(data.iloc[:, :-1], dtype = float)) 将数据分为训练集和测试集 In [0]: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) ...