numpy相关

50个经典的python库 本文整理了50个可以迅速掌握的经典Python库,了解它们的用途,无论你是刚踏上编程之路,还是希望在Python的世界里更加深入,这50个库都能帮助你快速起飞。 阅读详情

1、产生样例数据的一些例子

np.random.randint(2, size=10)
array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0]) # random
np.random.randint(1, size=10)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

numpy.random.randint¶

2、传入的一个list,经过np.array或者转tf ,函数作用于每一个元素上,形成与输入相同的矩阵

def test_list_func(i):
    return i**2

if __name__ == '__main__':
    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    res = test_list_func(np.array(a)[:,np.newaxis])
    print("res:", res, res.shape)
    
    a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
    a = a[:, tf.newaxis]
    res = test_list_func(a)
    print(res)
numpy相关性分析 相关性分析 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。下面我们将使用两个股票的收盘价分析他们股票的相关性。 首先给出两个股票30天的收盘价数据,分别创建两个数组: >>> import numpy as np >>> from matplotlib.pyplot import plot >>> from matplotlib.pyplot 阅读详情

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