学习笔记(06):NumPy数据分析-NumPy创建数组的方法-full、full_like

最新推荐文章于 2024-04-19 09:08:03 发布

_学习,进步

最新推荐文章于 2024-04-19 09:08:03 发布

阅读量668

点赞数 1

分类专栏：研发管理文章标签：数据分析 numpy Python 编程语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41739233/article/details/104240288

版权

研发管理专栏收录该内容

28 篇文章

订阅专栏

立即学习:https://edu.youkuaiyun.com/course/play/25878/316055?utm_source=blogtoedu

full:

np.full((2,3),10)

full_like:

np.full_like(A,100)

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

_学习,进步

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Python_Numpy

Enrace的博客

10-09

1395

Python Numpy笔记 numpy.full方法格式: numpy.full(整数或整数序列,填充值,“dtype数据类型”,主要是行或列) np.full((2,3)) #第一个参数，表示一个二维3列的数组,如果不以坐标形式，则表示为一维数组 np.full(2,np.inf) #第二个参数，表示一维二列的数组，都填充无穷大 np.full((2,2),2,“float”) #第三个参数，指定数据的类型 >>> x = np.full((2,2),2,"float") &gt

0038-python学习笔记：数据分析numpy基础操作

m0_68750710的博客

05-13

455

numpy库基本使用

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

numpy.full

hongxue8888的博客

03-27

1万+

参考：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.full.html import numpy as np a = np.full((2, 2), np.inf) b = np.full((2, 2), 10) print(a) print(b) 输出： [[ inf inf] [ inf inf]] [[...

pytorch每日一学23(torch.full()、torch.full_like())创造全value的矩阵

热门推荐

Fluid_ray的博客

11-20

2万+

第23个方法 torch.full(size, fill_value, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor torch.full_like(input, fill_value, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, memory_forma

【NumPy】深入解析numpy.full_like()函数

2402_83361138的博客

04-19

1989

函数是NumPy库中一个非常实用的工具，它允许我们根据现有数组的形状和数据类型快速创建新的数组，并用指定的值填充该数组。我坚信知识的力量，希望通过我的分享，能够帮助更多的人掌握这些技术，并在实际项目中发挥作用。函数是一个非常实用的工具，它允许我们根据现有数组的形状和数据类型创建一个新的数组，并用指定的值填充这个新数组。函数的基本功能是创建一个与给定数组具有相同形状和数据类型的新数组，并用指定的值填充这个新数组。函数会根据输入数组的数据类型创建新数组，但在某些情况下，我们可能需要手动指定不同的数据类型。

Python numpy.full_like函数方法的使用

weixin_42098295的博客

05-24

1048

NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中full_like方法的使用。原文地址：Python numpy.full_like函数方法的使用 ...

Python数据分析与挖掘学习笔记二:Numpy

94v587的博客

08-17

754

用于处理任意维度的数组 Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算基础库，包含：一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数整合C/C++/Fortran代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能同时Numpy是SciPy、 Pandas等数据处理或科学计算库的基础 numpy与Python原生list相比的优势 n...

《利用python进行数据分析》学习笔记一：Numpy模块（上）

datiegun的博客

04-11

270

Numpy基础：《利用python进行数据分析》学习笔记 **前言：**时隔两年，重新开始python的学习，之前的学习中断原因，自我总结下：一是初入职场，确实有点不适应，一下班就想在床上躺尸，没有学校里的学习精力了；二是当时的工作中还是没有使用python的场景，但现在的工作需要使用python和其他的一些软件进行分析，所以重新回来学习是必须的，也正好是一个契机，在工作两年的现在，确实需要重拾学习的能力；三是python的内容现在纷繁复杂，虽然之前学习过VB、R，算是有了一定的基础，但是在学习pyt

NumPy学习笔记——创建数组

weixin_43496130的博客

02-10

691

NumPy创建数组方法描述 ndarray 底层的构造数组的函数 empty 创建随机数数组 zeros 指定大小且全为0的数组 ones 指定大小且全为1的数组 asarray 类似与array frombuffer 用于实现动态数组 fromiter 可迭代对象中建立 ndarray 对象，返回一维数组 arange 生成数值范围内数组 li...

Python数据分析03：Numpy数组和通用函数

Apple_xiaoli的博客

02-25

1505

NumPy（Numerical Python的简称）。在数值计算领域，说Numpy是python最重要的包也不为过。 Numpy ndarry：一种多维数组对象 ndarray的数据类型 Numpy数组的运算基本的索引和切片

定义一个整数类型的数组并存储多个数据,获取数组中的最大值和最小值

oneaka的博客

10-04

2154

定义一个整数类型的数组并存储多个数据,获取数组中的最大值和最小值 package day06作业九月二十三; public class 第七题 { public static void main(String[] args) { // 定义一个整数类型的数组并存储多个数据,获取数组中的最大值和最小值 int[] arr1 = new int[] { 12, 2, 33, 43, 13, 43, 90, 21 }; for (int i = 1; i < arr1.length; i+

【NumPy】深入解析numpy.full()函数

最新发布

2402_83361138的博客

04-19

4021

通过灵活使用这个函数，我们可以简化数组初始化的过程，提高编程效率，并为后续的数值计算、数据处理和机器学习等任务提供便利。在大多数情况下，这个参数对普通用户来说可能不太重要，但在某些特定的数值计算或性能优化场景中，选择合适的存储顺序可能会带来一定的性能提升。我坚信知识的力量，希望通过我的分享，能够帮助更多的人掌握这些技术，并在实际项目中发挥作用。函数在大多数情况下都很快，但如果你需要创建非常大的数组，或者需要频繁地创建和销毁数组，那么可能需要考虑性能优化的问题。的权重矩阵，并将其所有元素初始化为 0.01。

numpy_full函数

健身房

01-01

5922

numpy的full函数用于对数组进行填充。 import numpy as np a = np.full((2, 2), 5) print("a =", a) 执行结果： a = [[5 5] [5 5]]

Python numpy.full函数方法的使用

weixin_42098295的博客

02-26

1972

NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中full方法的使用。

根据给定数组，创建形状相同的数组并且采用不同方式填充full_like()

liujingwei8610的专栏

11-14

909

print("【执行】np.full_like(A,66,dtype=float)")A选项：第二次执行full_like结果中填充数据的类型为浮点型。B选项：第一次执行full_like结果中填充数据的类型为浮点型。print("【执行】np.full_like(A,6)")print("【执行】np.zeros_like(A)")print("【执行】np.ones_like(A)")C选项：第一次执行full_like结果的形状与A相同。#微博公开课# [握手] #IT研究所#并且采用不同方式填充。

菜鸟笔记-Numpy函数-full/random.randint/random.choice

2202_75971130的博客

04-06

1133

今天学习Numpy函数中的full/random.randint/random.choice函数

python数组初始化_python - NumPy数组初始化（填充相同的值）

weixin_39706127的博客

11-27

777

python - NumPy数组初始化（填充相同的值）我需要创建一个长度为zeros的NumPy数组，其中每个元素都是ones。还有什么比：a = empty(n)for i in range(n):a[i] = v我知道zeros和ones适用于v = 0,1。我可以使用v * ones(n)，但是当v是None时它不会工作，而且也会慢得多。max asked 2019-04-13T03:1...