numpy中一些函数的讲解

最新推荐文章于 2021-08-15 22:42:46 发布
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分类专栏： [Python编程]
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32376851/article/details/80075687
本文详细介绍了 zeros_like 函数的功能及使用方法。该函数用于创建一个与指定数组形状相同但所有元素均为零的新数组，适用于多种编程场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.zeros_like(A)

这个函数名字的意思是“创建一个like A 的全zero的数组”，所以取名zeros_like()。

看代码


Python 领域里 NumPy 的通用函数应用
Python编程之道的博客
04-16 1374
NumPy 是 Python 科学计算的基础库，而通用函数（Universal Functions，简称 ufuncs）是 NumPy 中非常重要的组成部分。本文的目的是全面介绍 NumPy 通用函数的应用，包括其原理、操作步骤、实际应用场景等。范围涵盖了常见的一元通用函数和二元通用函数，以及如何利用它们进行高效的数组运算。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍核心概念与联系，让读者了解通用函数的基本原理；接着讲解核心算法原理和具体操作步骤，通过 Python 代码示例进行说明；
成功解决np.array(zip(x1, x2)).reshape(len(x1), 2) ValueError: cannot reshape array of size 1 int
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
02-27 9679
成功解决np.array(zip(x1, x2)).reshape(len(x1), 2) ValueError: cannot reshape array of size 1 int 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 X = np.array(zip(x1, x2)).reshape(len(x1), 2...
numpy的函数讲解
liushui94的博客
10-18 438
numpy函数 1、numpy对矩阵的处理很强大，少用list，多使用array np.array( x)：将输入数据转化为一个类型为type的ndarray np.asarray( array )：将输入数据转化为一个新的ndarray np.array( )与np.asarray( )区别：当数据源是ndarray时，array仍然会copy出一个副本，占用新的内存，但asarray不会
numpy学习笔记(三)-函数讲解1
realliyuhao的博客
02-24 170
随机函数 *.在numpy.random下,使用 *.基础随机函数: rand(n)函数的那几个函数是维度参数 *.高级随机函数: *带分布的随机函数: 统计函数: 直接调用即可,和随机函数不同. *统计函数1: 默认的axis为None,生成结果的维度和(你指定的axis的维度/shape)相同,axis计数下标从0开始而不是1 总之这部分不是很清楚,很麻烦的,待议 *.统计...
numpy函数解析
xibeichengf的专栏
11-20 4992
首先看numpy的官方网站的介绍： class numpy.memmap        create a memory-map to an array stored in a binary file on disk.        Memory-mapped files are used for accessing small segments of large files on disk,
Numpy学习之——np.zeros_like()函数
c20081052的专栏
04-16 6万+
在学习用RNN网络实现连个数的加法运算时，看到代码中有行：W_update=np.zeros_like(W); 函数主要是想实现构造一个矩阵W_update，其维度与矩阵W一致，并为其初始化为全0；这个函数方便的构造了新矩阵，无需参数指定shape大小；
过拟合和欠拟合问题
qq_46006468的博客
08-12 278
一、介绍 关于过拟合和欠拟合问题产生的原因及其后果，这类文章已经很多，那如何解决该问题？ 常用以下方法： # 欠拟合：增加输入项特征、增加网络参数、减少正则化参数 # 过拟合：数据清洗、增大数据集、正则化、增大正则化参数 二、正则化的作用 原理：正则化通过加入惩罚项控制参数的大小不会剧烈变化，从而使预测曲线更加平滑 组成： 加入正则化的损失函数包含两部分，一部分是原来的损失函数，另一部分是惩罚项： 类...
Python中Numpy mat的使用详解
09-19
下面将详细讲解Python中Numpy `mat`的使用。 首先，创建一个`mat`对象非常简单，你可以直接通过列表或数组来初始化。例如： ```python m = np.mat([1, 2, 3]) ``` 这会创建一个1x3的矩阵。需要注意的是，一旦创建...
NumPy 数学函数及代数运算的实现代码
09-20
本文将深入讲解 NumPy 的数学函数和代数运算的实现代码，帮助读者更好地理解和运用这个强大的库。 首先，NumPy 的安装是必要的，通常可以通过 pip 安装，命令为 `pip install numpy`。一旦安装完毕，就可以在 ...
对numpy中的transpose和swapaxes函数详解
12-24
这个函数如果括号内不带参数，就相当于转置，和.T效果一样，而今天主要来讲解其带参数。 我们看如下一个numpy的数组： `arr=np.arange(16).reshape((2,2,4)) arr= array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9,...
scut深度学习手动实现正向cnn传播，使用numpy中的函数完成卷积模块,，并用在cifar10上
10-13
在本项目中，我们使用numpy的矩阵运算函数，例如`np.convolve()`或`np.correlate()`，它们能高效地处理矩阵间的运算，提高代码执行速度。 `cnn.py`可能包含了CNN模型的整体结构，包括卷积层、池化层和全连接层的...
L2正则化缓解过拟合实例
qq_41950447的博客
08-15 1579
正则化(Regularization)是机器学习中对原始损失函数引入额外信息，以便防止过拟合和提高模型泛化性能的一类方法的统称。也就是目标函数变成了原始损失函数+额外项，常用的额外项一般有两种，英文称作ℓ1−normℓ1−norm和ℓ2−normℓ2−norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数（实际是L2范数的平方）。 L2正则化，拟合过程中通常都倾向于让权值尽可能小，最后构造一个所有参数都比较小的模型。因为一般认为参数值小的模型比较简单，能适应不同的数据集，也在一定程度...
R 回归 虚拟变量na_如何利用R语言中的rpart函数建立决策树模型
weixin_39574050的博客
11-20 1034
决策树是根据若干输入变量的值构造出一个适合的模型，以此来预测输出变量的值，并用树形结构展示出来。决策树主要有两个类别：分类树和回归树。分类树主要针对离散的目标变量，回归树则针对连续的目标变量。R语言中的rpart软件包既可以实现回归树，又可以实现分类树。1 安装并加载rpart软件包。install.packages("rpart")library(rpart)rpart()函数的基本形...
numpy之zeros_like()
Nicola.Zhang
04-23 2万+
简言之，zeros_like() 输入为矩阵x 输出为形状和x一致的矩阵，其元素全部为0 >>> import numpy as np >>> a=np.arange(12) >>> a=a.reshape(2,2,3) >>> a array([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]],...
Python中Numpy使用介绍
xingchenhy的博客
03-22 7933
-- coding: utf-8 --“”” 演示NumPy数组的一些基本功能。 “”” import numpy as np#########创建数组先创建序列对象，使用array()转换为数组a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array((5, 6, 7, 8)) c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7,
python numpy.zeros()函数的用法
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lens_的博客
11-10 15万+
numpy.zeros(shape，dtype=float，order = 'C') 返回给定形状和类型的新数组，用0填充。 参数： shape：int 或 int 的元组   新阵列的形状，例如：（2，3）或2。   dtype：数据类型，可选   数组的所需数据类型，例如numpy.int8。默认是numpy.float64   ...
c语言中矩阵乘法_C和C ++中的矩阵链乘法
culing2941的博客
09-14 1587
c语言中矩阵乘法Here you will learn about Matrix Chain Multiplication with example and also get a program thatimplements matrix chain multiplication in C and C++. 在这里，您将通过示例学习矩阵链乘法，并获得一个用C和C ++实现矩阵链乘法的程序。 ...
numpy.zeros_like
wuguangbin1230的博客
06-03 1万+
numpy.zeros_like numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True)[source] Return an array of zeros with the same shape and type as a given array. Parameters: a : array_like T
Numpy中一些关于矩阵的运算
Muzicong的博客
11-05 352
Numpy 最基本的一些numpy操作： import numpy as np a =np.array([2,23,4], dtype = np.int64) print(a) #会打印出数列，且无逗号， dtype可以自己定义，也可以空 a =np.array([[2,23,4] [2,23,1]], dtype = np.int64) #可生成多行矩阵，需要注意格式 一些特殊矩阵的生成 a...
NumPy运算与函数应用详解
"《Hello NumPy》系列教程探讨了如何在Python中利用NumPy库进行高效的数据处理，包括数组的创建、数据类型、切片操作以及运算与函数的应用。本篇重点介绍了四则运算和矩阵转置的概念。" 在Python中，NumPy库是一个...
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