qq_23298649的博客

广播的引出numpy两个数组的相加、相减以及相乘都是对应元素之间的操作。import numpy as npx = np.array([[2,2,3],[1,2,3]])y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]])print(x*y) #numpy当中的数组相乘是对应元素的乘积，与线性代数当中的矩阵相乘不一样输入结果如下：'''[[ 2 2 9] [ ...

功能：np.newaxis是用来给数组a增加维度的格式：a[np.newaxis和:的组合]，如a[:,np.newaxis]，a[np.newaxis, np.newaxis, :]详解：np.newaxis在[]中第几位，a.shape的第几维就变成1，a的原来的维度依次往后排。例子：若a.shape=(a ,b, c)a[:, np.newaxis].shape= (a, 1, b,...

在使用numpy时，难免会用到随机数生成器。本文在参考了一些博客之后，讲一下自己对np.random.seed(参数)，即随机数种子的理解。1. 利用随机数种子，每次生成的随机数相同，即每个种子参数只是确定一下随机数生成的开始位置。2. 利用随机数种子，使后面的随机数按一定的顺序生成。每次只要随机数种子参数确定以后，随机数组的生成顺序也就确定了。以下为示例1：import numpy as...

在二维数组中axis = 0 表示沿着纵轴进行操作，若axis=1 则沿着横轴进行操作。但是这只是仅仅对于二维数组而言。np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等。np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等。实例：import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])...

声明：本文档为个人笔记，参考了网上相关博客内容这是我参考的链接: link.#Numpy操作中的axis首先为什么会有axis这个概念？因为在numpy模块中，大多数处理的是矩阵或者多维数组，同时，对多维数组或者矩阵的操作有多种可能，为了帮助实现对数组或矩阵各种各样的功能，就有了axis下面举个例子，选取不同的axis，对二维数组进行sum,mean,min，max的操作import ...