关于np.zeros的一段测试代码

最新推荐文章于 2024-01-19 12:00:00 发布
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这篇博客介绍了如何使用numpy库在Python中创建二维数组，并演示了如何通过索引赋值改变特定元素。通过实例展示了`np.zeros()`和`np.zeros_like()`函数创建全零矩阵，以及如何利用数组下标修改矩阵内容。

测试代码：

#test code
import numpy as np

a = np.zeros(2, dtype=np.int32)
print(a)

b = np.zeros((4, 4), dtype=np.int32)
print(b)

b[a[0], a[1]] = 1
print(b)

输出：

[0 0]
[[0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]]
[[1 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]
 [0 0 0 0]]

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Python NumPy数组利器之np.zeros函数详解与应用实例
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在Python的科学计算库NumPy中,numpy.zeros()是一个非常重要的函数,它用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组,这篇文章主要给大家介绍了关于Python NumPy数组利器之np.zeros函数详解与应用实例的相关资料,需要的朋友可以参考下。通过示例代码，演示了如何使用np.zeros函数来创建全零数组，控制数据类型和内存布局顺序，以及在不同领域中的实际应用。np.zeros是NumPy库中的一个函数，用于创建一个指定形状（shape）和数据类型（dtype）的全零数组。
python- numpy数据类型
贵有恒何必三更眠五更起 最无益只怕一日曝十日寒
10-01 940
numpy 支持的数据类型比Python内置的类型要多很多，基本上可与C语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为Python内置的类型。numpy的数值类型实际上是dtype对象的实例，并对应唯一的字符，包括np.bool_, np.int32,np.float32等。在结构化类型的情况下 字段的名称 每个字段的数据类型 和每个字段所取的内存块的部分。数据的类型 整数，浮点数或者python对象。数据的大小 例如整数 使用多少个字节存储。如果数据类型是子数组 它的形状和数据类型。
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找一个数组中只出现一次的元素的个数 #include<stdio.h> int main( ) { int xs[10000]; int a,b,c,d,e,n; e=0; scanf( "%d",&n); for( a=0;a<n;a++) scanf( "%d",&xs[a]); for( b=0;b<=n-1;b++) { d=0; for( c=0;c<=n-1;c++) { if( xs[b]==xs[c]) d++;} if( d==1) e++
X_train = np.concatenate((setosa[:40], versicolor[:40], virginica[:40]), axis=0) y_train = np.concatenate((np.zeros(40), np.ones(40), np.ones(40)*2), axis=0) X_test = np.concatenate((setosa[40:], versicolor[40:], virginica[40:]), axis=0) y_test = np.concatenate((np.zeros(10), np.ones(10), np.ones(10)*2), axis=0)这里为什么会有两个测试集和两个数据集
06-12
在这段代码中，确实出现了两个训练集和两个测试集。这是因为每个类别的样本数是50个，要求从每个类别中选择40个样本作为训练集，10个样本作为测试集。因此，我们需要从每个类别中分别选择前40个样本作为训练集，后10...
def make_datasets(org_samples): '''输入10*120*2048的原始样本，输出带标签的训练集(占75%)和测试集(占25%)''' train_x=np.zeros(shape=(10,90,2048)) train_y=np.zeros(shape=(10,90,10)) test_x=np.zeros(shape=(10,30,2048)) test_y=np.zeros(shape=(10,30,10)) for i in range(10): s=org_samples[i] # 打乱顺序 index_s = [a for a in range(len(s))] shuffle(index_s) s=s[index_s] # 对每种类型都划分训练集和测试集 train_x[i]=s[:90] test_x[i]=s[90:120] # 填写标签 label = np.zeros(shape=(10,)) label[i] = 1 train_y[i, :] = label test_y[i, :] = label #将十种类型的训练集和测试集分别合并并打乱 x1 = train_x[0] y1 = train_y[0] x2 = test_x[0] y2 = test_y[0] for i in range(9): x1 = np.row_stack((x1, train_x[i + 1])) x2 = np.row_stack((x2, test_x[i + 1])) y1 = np.row_stack((y1, train_y[i + 1])) y2 = np.row_stack((y2, test_y[i + 1])) index_x1= [i for i in range(len(x1))] index_x2= [i for i in range(len(x2))] shuffle(index_x1) shuffle(index_x2) x1=x1[index_x1] y1=y1[index_x1] x2=x2[index_x2] y2=y2[index_x2] return x1, y1, x2, y2 #分别代表：训练集样本，训练集标签，测试集样本，测试集标签 def get_timesteps(samples): ''' get timesteps of train_x and test_X to 10*120*31*128 :param samples : a matrix need cut to 31*128 ''' s1 = np.zeros(shape=(31, 128)) s2 = np.zeros(shape=(len(samples), 31, 128)) for i in range(len(samples)): sample = samples[i] for a in range(31): s1[a]= sample[64*a:128+64*a] s2[i]=s1 return s2解释下每段代码含义
06-12
这段代码主要实现了两个函数：make_datasets和get_timesteps。 make_datasets函数的作用是将原始样本数据按照一定比例划分为训练集和测试集，并对每个样本打上标签。具体实现过程如下： 1.定义训练集和测试集的空...
factor_out = 'PE' datafit = result[['yearmonth','Ret', 'Rfree', 'ExRet', 'PE','PEL1']].copy(deep=True) n_in = np.sum(datafit['yearmonth'] <= 20080101) n_out = np.sum(datafit['yearmonth'] > 20080101) rout = np.zeros(n_out) rmean = np.zeros(n_out) rreal = np.zeros(n_out) rfree = np.zeros(n_out) volt2 = np.zeros(n_out) for i in range(n_out): model = smf.ols('ExRet ~ PEL1', data=datafit[['ExRet', 'PEL1']].iloc[:(n_in+i),:]) results = model.fit() b = results.params['Intercept'] k = results.params['PEL1'] f = datafit['PE'].iloc[n_in+i-1] rreal[i] = datafit['ExRet'].iloc[n_in+i] rfree[i] = datafit['Rfree'].iloc[n_in+i] rout[i] = k*f+b rmean[i] = np.mean(datafit['ExRet'].iloc[:(n_in+i)].values) volt2[i] = np.sum(datafit['Ret'].iloc[(n_in+i-9):(n_in+i)].values**2) print('Out-of-sample tests for one factor model with OLS:') print('Predictor: {:s}'.format(factor_out)) R2os, MFSEadj, pvalue_MFSEadj = myfun_stat_gains(rout, rmean, rreal) Uout, Umean, DeltaU = myfun_econ_gains(rout, rmean, rreal, rfree, volt2, gmm=5) del datafit修改代码
06-09
这段代码的功能是进行一个单因子模型的外样本测试，使用OLS回归模型进行预测。具体来说，它对于给定的因子（'PE'），使用历史数据中的'PEL1'值作为预测变量，对历史数据中的'ExRet'进行回归，得到截距项b和系数k，...
# 输出第一层的验证集结果与测试集结果 val_features = np.zeros((15390,2)) # 初始化验证集结果 test_features = np.zeros((12825,2)) # 初始化测试集结果 for i,clf in enumerate(clfs): clf.fit(x_train,y_train) val_feature = clf.predict(x_val) test_feature = clf.predict(x_test) val_features[:,i] = val_feature test_features[:,i] = test_feature
07-13
这段代码是用来生成验证集和测试集的结果矩阵。在这里，我们首先初始化验证集结果矩阵`val_features`和测试集结果矩阵`test_features`，两者的形状分别为(15390,2)和(12825,2)。 然后，我们通过一个循环遍历`clfs`...
python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法
09-21
下面小编就为大家带来一篇python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
python中numpy.zeros()函数
qq_36455412的博客
06-09 1395
1.概述 numpy 中一个用于创建 0 数组的 函数。 2. zeros() 2.1 语法 numpy.zeros(shape, dtype=float, order=‘C’) 2.2 参数 shape —— 整型或者整数序列如 (2, 3) ，新数组的大小； dtype —— 数据类型，可选参数，默认float，当数据类型要为整型时dtype=np.int； order —— 是否在内存中以 C- 或 Fortran-contiguous（行或列）顺序存储多维数据。可选参数 2.3 返回值 返回来一个给
np.zeros()函数
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函数调用方法： numpy.zeros(shape, dtype=float) 各个参数意义： shape：创建的新数组的形状（维度）。 dtype：创建新数组的数据类型。 返回值：给定维度的全零数组。 基础用法： import numpy as np array = np.zeros([2, 3]) print(array) print(array.dtype) """ result: [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] float64 """ 可以看到我们成功创建了一个2行3列的全零
np.zeros()函数：
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一、np.zeros()函数的作用: np.zeros()函数返回一个元素全为0且给定形状和类型的数组： zeros(shape, dtype=float, order=‘C’) 1.shape:形状 2.dtype:数据类型，可选参数，默认numpy.float64 3.order:可选参数，c代表与c语言类似，行优先；F代表列优先 例1： import numpy as np print(np.zeros((2,5))) 运行结果： 一个2行5列的矩阵 [[0. 0. 0. 0. 0.] [0. 0
Python NumPy数组利器 - np.zeros函数详解与应用
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np.zeros是NumPy库中的一个函数，用于创建一个指定形状（shape）和数据类型（dtype）的全零数组。shape：数组的形状，可以是一个整数或一个表示形状的元组。dtype：数组的数据类型，可选参数，默认为float64。order：数组元素在内存中的排列顺序，可选参数，可以是’C’（按行排列）或’F’（按列排列）。本文深入探讨了NumPy库中的np.zeros函数，详细解释了它的用法、参数以及各种应用场景。通过示例代码，演示了如何使用np.zeros。
numpy.zeros（np.zeros）使用方法--python学习笔记31
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翻译： 用法：zeros(shape, dtype=float, order='C') 返回：返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组； 参数：shape:形状             dtype:数据类型，可选参数，默认numpy.float64             order:可选参数，是否把多维数据保存在内存中（翻译可能不到位） 例子： np.zeros(5) array
np.zeros()思考
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U = np.array([[1,2,3,4],[3,4,5,6]],dtype=np.int32) #第一列的值 print U[:,0] #第一行的值 print U[0,:] #第一行中的第一个的值 print U[0,0:1] O = np.zeros(4) print O D = U.dot(O)#U的shape是(2,4),O的shape是(4,),O与U的列保持一致 print D
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