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.
1. 由Python结构(list, tuple等)转换 创建数组最简单的办法就是使用array对象,它可以接受任何序列型的对象,然后产生一个新的含有传入数据的numpy数组(ndarray)。 举个最简单的例子: import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a) print(a.dtype) print(a.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2...
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...
len(list) 返回数组长度 max(list) 返回数组最大的数 list.append(obj) 向数组插入一个对象 list.count(obj) 统计数组某个对象的个数 list.index(obj) 返回某个对象的索引 list.inser(index, obj) 在某个位置插入对象 list.pop(index=-1) 弹出某个index下标的数,默认最后一个元素,并返回该值 list.remove...
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 ...
(indicators)): score_i += weight_list[j] * data[i,j] scores.append(score_i) # 找到得分最高的供应商 best_supplier = suppliers[np.argmax(scores)] # 打印结果 print("各个指标的信息熵权重为:", weight_list) print("每个供应商的综合得分为:", scores) print("最佳供应商是:", best_...
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): ...
importosimportpandasaspddefdata_label(path):# 读取label文件df_label = pd.read_csv('label.csv', header = None)# 查看该文件夹下所有文件files_dir = os.listdir(path)# 用于存放图片名path_list = []# 用于存放图片对应的labellabel_list = []# 遍历该文件夹下的所有文件forfile_dirinfiles_dir:#...
h2 = np.random.choice(a=list('abcdefgh'),size=(2,2),replace=False) h2 array([['d', 'c'], ['h', 'f']], dtype='<U1') # 参数p h3 = np.random.choice([1,2,3,4],20,True,p = [0.4,0.3,0.2,0.1]) h3 array([1, 2, 2, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 3, 2, 2, ...
对于Python中的numpy模块,一般用其提供的ndarray对象。创建一个ndarray对象很简单,只要将一个list作为参数即可。例如: 1>>>importnumpy as np23#创建一维的narray对象45>>>a = np.array([2,3,4])67>>>a89array([2, 3, 4])1011>>>a.dtype dtype('int64')12#浮点类型1314>>>b = np.array([1.2, ...