range np.vstack

最新推荐文章于 2024-06-17 21:41:43 发布

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本文介绍了Python中常用的range函数的使用方法，并详细解释了一种重要的数据预处理手段——one-hot encoding的应用场景与实现方式。此外，还展示了如何利用NumPy库中的vstack等函数进行数组操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

列出一些函数

range

class range(stop)
class range(start, stop[, step])

>>> list(range(10))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(range(1, 11))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

one-hot encoding

三类特征：[‘fwjoei’,’efije’,’jfeof’]
名称复杂，化简为可区分的三类：
数字表示为[0,1,2]
由于数据不能直接用在我们的分类器中，因为分类器默认数据是连续且有序的，而数字并不是有序的，所以采用one-hot encoding，使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意的时候，其中只有一位有效。特征互斥，稀疏矩阵。
也可以被表示为[00,01,10]
注意自然编码和one-hot encoding的区别：
000 001 010 011 100 101
000001 000010 000100 001000 010000 100000

np.stack

numpy.vstack(tup)[source]
Stack arrays in sequence vertically (row wise).

>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> b = np.array([2, 3, 4])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])
>>> a = np.array([[1], [2], [3]])
>>> b = np.array([[2], [3], [4]])
>>> np.vstack((a,b))
array([[1],
       [2],
       [3],
       [2],
       [3],
       [4]])

扩展：
stack
Join a sequence of arrays along a new axis.
hstack
Stack arrays in sequence horizontally (column wise).
dstack
Stack arrays in sequence depth wise (along third dimension).
concatenate
Join a sequence of arrays along an existing axis.
vsplit
Split array into a list of multiple sub-arrays vertically.
block
Assemble arrays from blocks.
感谢：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.vstack.html