apple_53439775的博客

无

在Numpy中存在着通用函数和聚合去对数据进行处理，numpy通过向量进行对数据数组的计算，而这些向量主要依靠一些通用函数，而聚合是numpy对面对大量数据时获取描述性统计信息的方法。通常在通用函数(ufunc)中利用向量实现numpy数据处理速度的提高。 import numpy as np import math import time x=[i*0.001 for i in np.arange(1000000)] #在python 3.8中已经更新移除了time.clock(),可...

为神经网络传输数据做基础铺垫，numpy下简单的数据批量处理 import numpy as np #按正态生成10000个形状为2×3的矩阵 dtrain=np.random.randn(10000,2,3) print(dtrain.shape) #打乱数据 np.random.shuffle(dtrain) #定义批量大小每次取100个数据 Size=100 #批量处理 for i in range(0,len(dtrain),Size): Summ=np.sum(dtrain[i:i+S

利用seed函数可创造特定的随机数数列实现随机数的复现 通过random静态对象调用seed函数 import numpy as np np.random.seed(2019) nd8=np.random.random([10]) #获取指定位置的数据 print(nd8[2]) #截取一段数据 print(nd8[3:5]) #截取固定间隔数据 print(nd8[1:4:1]) #倒序取数 print(nd8[::-2]) nd9=np.random.random([3,3]) #截取多维数组中指

numpy简介 由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 支持高级大量的维度数组与矩阵运算。