np.linspace(-0.5,0.5,10)[:,np.newaxis]

最新推荐文章于 2024-04-29 03:51:33 发布
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文章标签： numpy
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35608277/article/details/78847267
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本文深入讲解了numpy库中两个常用函数linspace()和newaxis()的功能与使用方法，linspace()用于生成等差数列，newaxis()则用于增加数组的维度，是进行科学计算与数据处理时不可或缺的工具。

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Zhang_ChenYi
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Python np.newaxis 用法
u011699626的博客
02-06 239
此外，上述操作，我们成功将原始三行两列的二维数据转换成了拥有三层深度，每一层上都拥有一行两列数据的三维数组。参数时，我们可以使用 : 符号替代剩余两个坐标轴上的数据个数，相对更为简便。函数时我们无可避免地需要指定剩余两个坐标轴的数据个数，而当我们使用。相当于对一维数组扩充了一个新的坐标轴，与。相当于对一维数组扩充了一个新的坐标轴，与。可以看到，结论与一维的情况类似，进行坐标轴占位一致。进行坐标轴占位一致。
机器学习生成数据常用Numpy函数介绍(不断更新中)
亨利王的博客
04-17 1067
在机器学习和深度学习中，经常需要产生一些数据来使用，这时会经常使用numpy的随机函数，由于随机函数random的功能比较多，经常会混淆或记不住，下面我们一起来汇总学习下。 1 np.linspace 2 np.repeat 3 np.tile 4 np.random.normal 5 np.random.seed 6 np.random.rand 7 np.random.randn 8 np.random.choice 9 np.random.random_sample 和 np.random.ranf
np.linspace,np.newaxis
Threelights的博客
12-07 799
>>> import numpy as np numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。在[start, stop]这个区间的端点可以任意的被排除在外，默认包含端点；retstep=True时，显示间隔长度。 >&gt...
numpy中的np.newaxis
浏览器开发教学
09-09 987
import numpy as np x_data=np.linspace(-0.5,0.5,10) print(x_data) 输出结果为 [-0.5        -0.38888889 -0.27777778 -0.16666667 -0.05555556  0.05555556   0.16666667  0.27777778  0.38888889  0.5       ] 十个浮...
np.newaxis
dss875914213的博客
03-23 230
np.newaxis 在使用和功能上等价于 None，查看源码发现：newaxis = None，其实就是 None 的一个别名 >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x.shape (3,) >> x[:, np.newaxis] array([[0], [1], ...
numpy.linspace()
william_hehe的博客
11-28 1133
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 功能：生成一个指定间隔数的数组。 参数：（1）start：序列的起始值（2）stop：序列的终止值（3）生成的样本数（默认值=50） （4）endpoint：该值取True时，序列的终止值包括stop；反之不包括。 （5）retstep：
python定间隔取点（np.linspace）
庾信平生最萧瑟
10-23 1万+
python定间隔取点 1、range函数 range（起始值，终点值，间隔） 终点值不一定是最后一个取到的值 得到的是range类的对象，最后用list转换为【】， In [4]: list(range(0,100,20)) Out[4]: [0, 20, 40, 60, 80] 2、解析式 【最小值 + x*（最大值-最小值）/取点数 for x in range（取点数...
numpy np.newaxis 的实用分享
09-18
在numpy库中，`np.newaxis`是一个非常有用的特性，它允许你在数组操作中添加新的轴，从而改变数组的维度。这个特性在处理多维数组时尤其有用，可以帮助我们更灵活地进行索引、拼接和计算。下面我们将深入探讨`np....
平面上有100个点，求任意两点间的欧式距离，并将其保存；提示：使用np.linspace（）函数； n=100
最新发布
09-19
euclidean_diff_squares = np.sum((points[:, np.newaxis] - points)**2, axis=1) # 欧式距离是对每个差值平方开方的结果 euclidean_distances = np.sqrt(euclidean_diff_squares) ``` 这里，我们使用了广播机制 ...
请帮我看看这个代码，在python 3.7版本中显示operands could not be broadcast together with shapes (11,) (1000,) 请帮我改成可以运行的格式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.constants import c, pi # Input parameters wavelength = 380e-9 # m grating_constant = 1600e3 # m angle_range = np.linspace(-10, 10, 1000) # degrees # Convert angle to radians theta = np.deg2rad(angle_range) # Calculate grating period and wavenumber grating_period = 1 / grating_constant k = 2 * pi / wavelength # Calculate diffraction orders m = np.arange(-5, 6) # diffraction orders order_wavenumbers = m * k order_angles = np.rad2deg(np.arcsin(order_wavenumbers / grating_constant)) # Calculate diffraction efficiency diff_efficiency = np.sin(m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2 / (m * pi * grating_period * np.sin(theta))**2 # Plot diffraction efficiency vs angle plt.plot(angle_range, diff_efficiency) plt.xlabel('Angle (degrees)') plt.ylabel('Diffraction efficiency') plt.title('Diffraction pattern for a grating with a constant of {} mm^-1'.format(grating_constant/1000)) plt.show()
05-24
angle_range = np.linspace(-10, 10, 1000) # degrees # Convert angle to radians theta = np.deg2rad(angle_range) # Calculate grating period and wavenumber grating_period = 1 / grating_constant k = 2 * ...
线性回归（tensorflow）
weixin_44466366的博客
03-02 218
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_date = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.02,x_date.shape) y_date = x_date*0.1+0.2+noi...
深度学习（三）—— 神经元与神经网络_神经网络神经元
2401_84181070的博客
04-29 706
tt 为神经元的输出使用数学公式表示就是：tfWTAbt=f(WTA+b)可见，。1943 年，McCulloch 和 Pitts 将上述情形抽象为上图所示的简单模型，这就是一直沿用至今的。把许多这样的神经元按照一定的层次结构连接起来，就得到了神经网络。
np.linspace（）函数的使用
m0_51675604的博客
12-01 1万+
np.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype) star和stop为起始和终止位置，均为标量 num为包括start和stop的间隔点总数，默认为50 endpoint为bool值，为False时将会去掉最后一个点计算间隔 restep为bool值，为True时会同时返回数据列表和间隔值 dtype默认为输入变量的类型，给定类型后将会把生成的数组类型转为目标类型 这是一个可以生成等间距数组的的一个函数，还是蛮常用的，最重要的就是前三个参数
Python数据可视化（一）图表组成元素
weixin_64338372的博客
01-25 1197
Python数据可视化之图表组成元素
np.arange()和np.linspace()绘制logistic回归图像时得到不同的结果？
csdn_xmj的博客
03-14 2835
python画图时需要注意的小细节。
numpy函数linspace() newaxis()
qq_35608277的博客
12-19 5411
numpy.linspace()格式： numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)功能：在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。 返回：num均匀分布的样本，在[start, stop]。这个区间的端点可以任意的被排除在外。np.linspace(2.0, 3.0, num=5)Out[44]
【Python】np.linspace用法介绍
热门推荐
Asher117的博客
02-21 20万+
np.linspace参数： numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) Return evenly spaced numbers over a specified interval. (在start和stop之间返回均匀间隔的数据) Returns num evenly...
numpy的linspace使用详解
hongxue8888的博客
03-20 4821
文档地址： https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linspace.html Parameters(参数): start : 序列的起始点. stop : 序列的结束点 num : 生成的样本数，默认是50。必须是非负。 endpoint : 如果True，'stop'是最后一个样本。否则，它不包括在内。默认为T...
np.linspace的用法
weixin_42542536的博客
04-23 1万+
X=np.linspace(0, 60000, 1000) 这句话的意思就是讲0-60000分成1000份，运行结果如下 其他相关说明参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_41042404/article/details/81913901
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