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ones_like方法的使用。 原文地址:Python numpy.ones_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ones_like方法的使用。 原文地址:Python numpy.ones_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ones_like方法的使用。 原文地址:
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]]) array_w_inf...
np.zeros_like(x)生成的array= [[0 0 0] [0 0 0]] np.zeros_like(y)生成的array= [ 0. 0. 0.] 6、ones(shape[, dtype, order]) 依据给定形状和类型(shape[, dtype, order])返回一个新的元素全部为1的数组。相应用法同5.zeros print('\nnp.ones(4)生成的array=\n{}'.format(np.ones(4...
(1).函数的定义与说明 函数格式tile(A,reps) A和reps都是array_like A的类型众多,几乎所有类型都可以:array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及bool类型。 reps的类型也很多,可以是tuple,list, dict, array, int, bool.但不可以是float, string, matrix类型。
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(): ...
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。
Numpy.ones(x)#创建1*x 的一维数组,每个元素数值为 1 Numpy.ones((x,y))#创建 x*y 的二维数组,每个元素值为 1 Numpy.ones_like(某数组)#创建和某数组一模一样的数字,只是每个元素的值换成 1 Numpy.zeros()、Numpy.zeros_like()功能、参数同上,只是把值换成 0 Numpy.empty()、Numpy.empty_like()功...