np.eye()函数,np.expand_dims()函数,np.clip()函数, np.random.choice()函数
np.eye()的函数,除了生成对角阵外,还可以将一个label数组,大小为(1,m)或者(m,1)的数组,转化成one-hot数组。
例如它可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组[[0,1,0,0,0,0],[0,0,1,0,0,0],[0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0]]这就是所谓的one-hot的形式。
一、np.eye()
函数的原型:numpy.eye(N,M=None,k=0,dtyp
numpy 辨异(二) —— np.identity()/np.eye()
import numpy as np;两者在创建单位矩阵上,并无区别,两者的区别主要在接口上;
np.identity(n, dtype=None):只能获取方阵,也即标准意义的单位阵;
np.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type ‘float’>);N : int,Number of rows in the output.(行数,必选)
M : int, optional
np.eye()以及np.identity()
np.eye()的函数,除了生成对角阵外,还可以将一个label数组,大小为(1,m)或者(m,1)的数组,转化成one-hot数组。
例如它可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组[[0,1,0,0,0,0],[0,0,1,0,0,0],[0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0]]这就是所谓的one-hot的形式。
一、np.eye()
1. 函数的原型:numpy.eye(N,M=None,k=0
np.eye()和np.identity()
今天在完成深度学习的相关编程作业的时候,发现代码中出现了一个关于np.eye()的函数,这个函数的用法非常的简单,但是在预制的代码中,这个函数的用法并非单单制造一个对角矩阵,而是通过其来将一个label数组,大小为(1,m)或者(m,1)的数组,转化成one-hot数组。例如他可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组[[0,1,0,0,0,0],[0,0,1,0...
np.eye()函数
np.eye()的函数,除了生成对角阵外,还可以将一个label数组,大小为(1,m)或者(m,1)的数组,转化成one-hot数组。
例如它可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组[[0,1,0,0,0,0],[0,0,1,0,0,0],[0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0]]这就是所谓...
np.eye()
np.eye()
np.eye()的函数,除了生成对角阵外,还可以将一个label数组,大小为(1,m)或者(m,1)的数组,转化成one-hot数组。
例如它可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组
[[0,1,0,0,0,0],
[0,0,1,0,0,0],
[0,0,0,1,0,0],
[0,0,0,0,0,0],
[0,1,0,0,0,0]...
np.identity和np.eye
numpy.identity(n, dtype=None)
>>> np.identity(3)
array([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 1.]])
numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=< class ‘float’>, order=’C’...