(1)a 和 b 都是一维 array,那么 dot 就是它们的内积(点乘); (2)a 和 b 都是二维 array,那么 dot 就是它们的矩阵乘积(即按矩阵乘法规则来计算),也可以用 matmul 或 a @ b; (3)如果a 和 b 都是标量(scalar),那么 dot 就是两个数的乘积,也可以用 multiply 或 a * b; (4)若 a:N * D,b...
'memmap', 'meshgrid', 'mgrid', 'min', 'min_scalar_type', 'minimum', 'mintypecode', 'mirr', 'mod', 'modf', 'moveaxis', 'msort', 'multiply', 'nan', 'nan_to_num', 'nanargmax', 'nanargmin', 'nancumprod
my_2d_array = np.ones((2, 3)) print (my_2d_array) === [[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]] 1. 2. 3. 4. 5. my_array = np.array([[4, 5], [6, 1]]) print (my_array) === [[4 5]
K dimensions (numpy array). "+"Set to '' for no mean subtraction." )parser.add_argument("--input_scale",type=float,help="Multiply input features by this scale to finish preprocessing." )parser.add_argument("--raw_scale",type=float,default=255.0,help="Multiply raw input by this...
multiply(x1, x2[, out]) 乘法 divide(x1, x2[, out]) 除法 power(x1, x2[, out]) 幂运算 subtract(x1, x2[, out]) 减法 true_divide(x1, x2[, out]) 真除法 / floor_divide(x1, x2[, out]) 向下取整除法 // fmod(x1, x2[, out]) 求余 mod(x1, x2[, out]) 求余,余数为正...
defadd_noise1(clean, noise, gain=0.004):# gain:噪声增益因子noisy = clean + gain * noisereturnnoisy 第二种:根据SNR生成noisy 通过信噪比的公式推导出噪声的增益系数k。 SNR=10∗log10(S2(kN)2)⇒k=√S2N2∗10SNR10SNR=10∗log10(S2(kN)2)⇒k=S2N2∗10SNR10 ...
1 使用array()函数创建一个NumPy ndarray对象 从常规的python列表或元组中创建数组: importosimportnumpyasnp# 可以将列表、元组或任何类似数组的对象传递给 array() 方法,然后它将被转换为 ndarray# 函数原型: numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None,ndmin = 0)arr = np.array([1...
# Multiply by external factor g*=dx*np.exp(-complex(0,1)*w*x0)ifsort_results:zipped_lists=zip(w,g)sorted_pairs=sorted(zipped_lists)sorted_list1,sorted_list2=zip(*sorted_pairs)w=np.array(list(sorted_list1))g=np.array(list(sorted_list2))returnw,g ...
2.1.1 创建一维数组 importnumpyasnp# 创建一维数组a1=np.array([1,2,3,4,5])# 查看数组形状print(a1.shape)# 输出数组print(a1) 从上图可以看出,输出的形状数组不是想象中的(5,1),这代表一维数组只有一个维度,不确定是行的个数是5还是列数为5,我们可以采用reshape函数将其任意变换为行数为5、列数...
千万不要在loop里面改dataframe的内存(因为indexing很慢),用{dict},或者numpy array代替。 def calc_smma(src, length): length = int(length) smma = np.empty_like(src) smma[length-1] = np.mean(src[:length]) for i in range(length, len(src)): ...