[[1 4 7] [2 5 8] [3 6 9]] 1. 2. 3. 示例2:转置三维数组 假设我们有一个三维数组arr,其内容如下: 我们可以使用transpose函数将该数组转置为列数据: importnumpyasnp arr=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])transposed_arr=np.transpose(arr)print(transposed_arr...
(1)选取存放转置矩阵结果的单元格区域,如E2:H4。 (2)单击工具栏上的【粘贴函数】按钮,在【粘贴函数】对话框中选取函数TRANSPOSE,在该函数对话框中输入(可用鼠标拾取)单元格A2:C5,按“Crtl+Shift+Enter”组合键,即得转置矩阵如图2-18所示。 利用TRANSPOSE函数可以把工作表中的某些行(或列)排列的数据转换成列(或...
1.transpose()函数: 结果: 但是,它有缺点,就是不能对一维行向量,做转置,使之变成,一维列向量。 结果: 没有转置。怎么办呢? 2.对一维行向量转置操作,使之变成列向量: 2.1使用reshape(-1,1) 2.2使用array().T 但是,这两个方法也有问题,就是他们只能让行向量变列向量,不能让列向量变行向量。 1. 结果:...
image = Image.open('guido.jpg') # 使用Image对象的rotate方法实现图像的旋转 image.rotate(45).show() # 使用Image对象的transpose方法实现图像翻转 # Image.FLIP_LEFT_RIGHT - 水平翻转 # Image.FLIP_TOP_BOTTOM - 垂直翻转 image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT).show() 操作像素 for x in range(80...
1#计算代价函数2defcomputerCost(X,y,theta):3m =len(y)4J =05J = (np.transpose(X*theta-y))*(X*theta-y)/(2*m)#计算代价J6returnJ 注意这里的X是真实数据前加了一列1,因为有theta(0) 2、梯度下降算法 代价函数对 求偏导得到: 所以对theta的更新可以写成: ...
1、Unix & Linux 平台安装 Python: 打开WEB浏览器访问http://www.python.org/download/ 选择适用于Unix/Linux的源码压缩包。 下载及解压压缩包。 如果你需要自定义一些选项修改Modules/Setup 执行./configure 脚本 make make install 执行以上操作后,Python会安装在 /usr/local/bin目录中,Python库安装在/usr/local...
本书的每一章都基于前几章的概念和技术。 精通 ML 和深度学习基础知识的读者可以选择他们认为必要的主题,但建议顺序阅读这些章节。 您可以在 GitHub 存储库中的Chapter 1文件夹中快速阅读本章的代码。 可以根据需要参考本章。 为什么要 ML? 我们生活的世界中,我们的日常工作涉及与数字世界的多个接触点。 我们有计...
Python的换脸黑魔法了解一下?transpose((1, 2, 0))im = (cv2.GaussianBlur(im, (FEATHER_AMOUNT, FEATHER_AMOUNT), 0) 0) * 1.0im = cv2.GaussianBlur(im, (FEATHER_AMOUNT, FEATHER...
(x1, x2, axes=1)#broadcasting : add scalar 10 to all elements of the vectorres_broadcast = tf.add(x1, b)#Calculating Wtxres_matrix_vector_dot = tf.multiply(tf.transpose(W), x1)#scalar multiplicationscal_mult_matrix = tf.scalar_mul(scalar=10, x=W)# Initialize Session and execute...
arr = np.arange(6).reshape(3,2) print('矩阵:\n',arr) print('转置矩阵:\n',arr.transpose((1,0))) 三、数组的索引和切片 一维数组的索引和切片 一维数组的切片和索引与python 的list 索引类似 arr = np.arange(10) print(arr) print(arr[2]) print(arr[-1]) print(arr[1:4]) arr1 = ...