NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中full_like方法的使用。 原文地址:Python numpy.full_like函数方法的使用...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中full_like方法的使用。 原文地址:Python numpy.full_like函数方法的使用 ...
参考链接: Python中的numpy.full_like 学习整理自:http://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6795995.html,如有侵权,联系删除 Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray,是广播功能函数。其整合C/C++.fortran代码的工具 ,更是Scipy、Pandas等的基础 .ndim :维度 .shape :各维度的尺度 (2,5) .size :...
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 np.ones(shape):生成shape维度大小的全1数组 np.on...
np.full_like 我敢打赌,你肯定使用过像ones_like 或 zeros_like 这样的常见 NumPy 函数。full_like 和这两个完全一样,除了你可以创建一个与另一个矩阵具有相同形状的矩阵但是这些矩阵是使用自定义值填充的。 array = np.array([[1, 4, 6, 8], [9, 4, 4, 4], [2, 7, 2, 3]]) ...
生成与另一ndarray维数相同,内部值可重新指定的数组;nd.full_like import numpy as np data1 = [6, 7.5, 8, 0, 1] np.array(data1) array([6. , 7.5, 8. , 0. , 1. ]) l = range(1,4) np.repeat(l,[3,2,1]) array([1, 1, 1, 2, 2, 3]) np.arange(10) array([0, 1, ...
np.full_like(a,val) 根据数组a的形状生成一个数组,每个元素值都是val np.linspace() 根据起止数据等间距地填充数据,形成数组 np.concatenate() 将两个或多个数组合并成一个新的数组 3.从字节流(raw bytes)中创建ndarray数组 4.从文件中读取特定格式,创建ndarray数组 ...
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...
numpy.ones(shape, dtype=None, order='C', *, like=None) np.ones((3,4))---array([[1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1.]]) 10、full 创建一个单独值的n维数组。 numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order=...
np.ones_like(a) : 按数组a的形状生成全1的数组 np.zeros_like(a): 同理 np.full_like (a, val) : 同理 np.linspace(1,10,4): 根据起止数据等间距地生成数组 np.linspace(1,10,4, endpoint = False):endpoint 表示10是否作为生成的元素 np.concatenate(): 数组的维度变换 .reshape(shape) : 不...