QQ_2642160196的博客

就是说索引不是整数类型，可以这样转换array.astype(“int32”),array是你要作为索引的数组。例如import numpy as npdate = np.linspace(0,14,15).astype('int32')#这里用date数组作为索引 y = np.zeros([15])for i in date: print(y[i]) # i作为索引必须是...

我们在此用到了python的广播机制（Broadcasting）：下面展示一些 内联代码片。第一种实现代码如下import numpymatrix = numpy.arange(0,27,3).reshape(3,3).astype(numpy.float64)row_sums = ormed_matrix.sum(axis=1) #axis=1代表对每一行进行标准化，为0则是对列...

numpy.random.shuffle（）：是在在原来数据上进行打乱，所以并且每使用一次，打乱的方式都不同，所以说要让训练数据和标签在打乱之后仍然对应，那么就要设置相同随机数种子，例如：下面展示一些 未设置相同随机数种子时。// A code blocktrain = np.arange(9).reshape(3,3)label = np.arange(9).reshape(3,3)p...

import numpy as npx = np.array([1,2,3])y = x[:,np.newaxis]z= x[np.newaxis,:]w = x[np.newaxis]print(x.shape,y.shape,z.shape,w.shape)#输出 ((3,), (3, 1), (1, 3), (1, 3))可以看出newaxis用来增加一个维度，新增的维度的...