NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推。在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量。比如说,二维数组相当于是一个一维数组,而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量——秩,就是数组的维数...
6、ones_like() 依据给定数组(a)的形状和类型返回一个新的元素全部为1的数组。等同于a.copy().fill(1),具体使用请参考zeros_like的文档。1 2 3 4 >>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> np.ones_like(a) array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])...
array([[ -9.74499359e+001, 6.69583040e-309], [ 2.13182611e-314, 3.06959433e-309]]) #random >>> np.empty([2, 2], dtype=int) array([[-1073741821, -1067949133], [ 496041986, 19249760]]) #random 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2、empty_like(a) 依据给定数组(a)的形状和类型返回一个新...
numpy.fullNumPy 从数值范围创建数组1、numpy.arange2、numpy.linspace3、numpy.logspace4、numpy.geomspaceNumPy 从已有的数组创建数组1、numpy.asarray2、numpy.frombuffer3、numpy.fromiter4、empty_like5、zeros_like6、ones_like7
numpy.nan表示空值 nan = NaN = NAN 两个空值是无法通过 “==” 进行比较的。 print(np.NAN == np.nan) # False print(np.nan != np.nan) # True 1. 2. 3. 空值不可以用 “==” 来进行比较,可以用numpy自带的方法进行判断。np.isnan() 方法按照元素列表判断每个传入的元素是否为空值并返回结果...
导入numpy库:import numpy as np 一、numpy常用函数 1.数组生成函数 np.array(x):将x转化为一个数组 np.array(x,dtype):将x转化为一个类型为type的数组 np.zeros(shape):生成shape维度大小的全0数组 np.zeros_like(a):生成与a各维度大小一致的全0数组 ...
2、empty_like(a) 依据给定数组(a)的形状和类型返回一个新的空数组 a=np.array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])print('\nnp.empty_like(a)生成的array=\n{}'.format(np.empty_like(a)))#输出:ndarray与数组a形状和类型一样的数组。
写在前边:使用Python进行算法编写时,对于矩阵的处理常要用到numpy(Python中用于数值科学计算的库,该库设计时是为了再python中实现与matlab的相似的功能,因此可以说关于矩阵运算,MATLAB能实现的,numpy基本都能实现)。在这里记录一下Numpy中常用的方法,该篇文章会持续更新补充。
python+numpy:基本矩阵操作 参考链接: Python中的numpy.all #! usr/bin/envpython # coding: utf-8 # 学习numpy中矩阵的代码笔记 # 2018年05月29日15:43:40 # 参考网站:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ import numpy as np
In [41]: np.zeros_like(build_2) Out[41]: array([0, 0, 0]) In [44]: np.identity(4) Out[44]: array([[ 1., 0., 0., 0.], [ 0., 1., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 0.], [ 0., 0., 0., 1.]]) Empty_like函数 In [3]: import numpy as np In [4]: arra...