机器学习入门——Numpy中的arg运算

最新推荐文章于 2024-12-31 10:45:22 发布
最新推荐文章于 2024-12-31 10:45:22 发布
阅读量850 收藏 1
点赞数
分类专栏： 机器学习入门 文章标签： leetcode 机器学习 python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_53421929/article/details/121555794
版权

Numpy中的arg运算

索引

  • 寻找正态分布矩阵中的最小值位置索引
    在这里插入图片描述
  • 寻找正态分布矩阵中的最大值位置索引
    在这里插入图片描述

排序和使用索引

  • 打乱x向量中的元素
    在这里插入图片描述

调用np.sort() 和x.sort()是不一样的两个结果
在这里插入图片描述

  • 二维矩阵按列进行排序
    在这里插入图片描述
  • 二维矩阵按行进行排序
    在这里插入图片描述
  • 返回从小到大排序好的索引值
    在这里插入图片描述
  • np.partition(x, index) 传入数组和标定点，标定点左侧的值都比标定点处数值小；右边都比标定点处数值大（非有序）
    在这里插入图片描述
  • np.argpartition()
    在这里插入图片描述
  • 对二维矩阵：
    在这里插入图片描述
Python 机器学习 基础 之 【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库
仙魁XAN
06-05 1148
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。
运用数组和矩阵对数据进行存取和运算——NumPy模块 之六
最新发布
韩鹏飞的博客
05-13 1159
NumPy是Python科学计算的核心库，提供了高效的多维数组对象和丰富的数组操作函数，广泛应用于数据科学、机器学习和人工智能等领域。其核心数据结构ndarray在存储和运算效率上优于Python原生列表。NumPy支持多种数组运算，包括算术、比较、逻辑、矩阵、广播、聚合、三角函数、位运算和条件运算等，能够满足复杂的数据处理需求。通过向量化操作和广播机制，NumPy显著提升了计算效率，是科学计算和数据分析中不可或缺的工具。
【Numpy基础3 arg运算】
愿岁月如歌
01-18 565
import numpy as np In [2]: x = np.random.normal(0, 1 ,1000000) In [3]: x Out[3]: array([-0.24158872, -0.07802815, 1.32448525, ..., -1.3227526 , -0.86054656, -0.32346336]) In [4]: np.min(...
numpy中的arg系列函数
泛用演化计算、通用人工智能优化模型
11-12 1138
numpy中的arg系列函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 不定期更新，现学现卖 numpy中arg系列函数被经常使用，通常先进行排序然后返回原数组特定的索引。 argmax 将数组排序后返回数组元素从小到大依次排序的最大的元素索引 argmin 将数组排序后返回数组元素从小到大依次排序的最小的元素索引 argsort 将数组排序后返回数组元素从小到大依次排...
机器学习和数据分析-numpy的arg运算
weixin_39274808的博客
04-06 862
总结： np. argmin() 最小值索引 np.argmax() 最大值索引 np. argwhere(x>0.5) 指定条件索引 np.random.shuffle() 打乱顺序 np.sort() 排序 np. argsort() 排序索引 np. partition(x,5) 指定位置分割 np.argpartition(x,5) 分割索引 1.启动jupyt...
[云炬python3玩转机器学习笔记] 3-9Numpy中的arg运算
科大云炬
11-18 209
索引 np.min(x) np.argmin(x) x[167820] np.argmax(x) x[164622] np.max(x) 排序和使用索引 x= np.arange(16) x array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]) np.random.shuffle(x) x array([ 0, 1, 10, 4, 14, 6, 15, 5, 3, 11, 8, 9, 1
Python3入门机器学习经典算法与应用 第3章 Numpy中的arg运算
moonlightpeng的博客
06-01 367
【机器学习】——numpy教程
qq_59702185的博客
10-25 3142
numpy是一个开源的Python库，也就是相当于Python中的列表，即多维数组。那么为什么有了列表，我们还需要使用numpy呢？numpy可以计算大型的多维数组和矩阵操作，他的计算能力更强，运行的速度更快。其实，Python中的列表，要想找到列表中对应的元素需要先通过寻找该元素的地址才可以访问到元素，因此，速度自然会慢一些。而Python中的numpy是存储在一片连续的地址空间上的，因此访问元素速度更快，类似于c++中的数组，物理空间是连续的。
手搓机器学习——使用numpy实现MLP，并对iris数据集进行多分类
wzywzyyy的博客
12-31 766
使用numpy实现MLP算法，对iris数据集进行多分类。
数据分析——numpy教程
qq_52649952的博客
07-15 961
可以用来存储和处理大型矩阵，比python自身的嵌套列表结构要高效，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅里叶变换、基本线性函数，基本统计运算和随机模拟等。scale:标准差，对应分布的宽度，scale越大，正态分布的曲线越矮胖，scale越小，曲线越高瘦。order：{'C','F'}，默认值为C，C（行主序），F（列主序）order：{'C','F'}，默认值为C，C（行主序），F（列主序）
numpy索引，arg
weixin_41436762的博客
01-12 334
可以使用shuffle使list乱序 对于sort，若使用np（numpy）调用，则不改变x的顺序直接返回一个排好序的list 若希望对x进行排序则需要用x调用sort random.randint生成二维数组，而sort在排序时只对矩阵的每一行进行了排序 randint中通过size改变维度 sort与argsort argsort给出了一个索引数组，并且是有序的 partition与argpartition，设定一个快速排序中的标定点，然后执行一次快...
机器学习学习笔记——数学篇
qq_40837128的博客
12-22 1656
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 .
Numpy中排序操作partition,argpartition，sort,argsort
m0_37192554的博客
07-20 781
Numpy中的排序相关操作sort,argsort,partition,argpartition1.np.sort()2.np.argsort()3.np.par...
Numpy数组的排序与选择：sort, argsort, partition, argpartition, searchsorted, lexsort等
十里清风
11-27 1790
Numpy排序与选择函数sort, argsort, partition, argpartition, searchsorted, lexsort
【Python】numpy中的arg运算
zhangwin3的专栏
05-22 1304
import numpy as np np.random.seed(100) # 多次运行得到相同的结果，设置随机数的种子 x = np.random.random(50) x np.min(x) # x的最小值 np.argmin(x) # x的最小值的索引 x[4] # x的第4位的索引值 np.max(x) # x的最大值 np.argmax(x) ...
Pytorch torch.sort()、torch.argsort()函数解析
热门推荐
Drug discovery
10-26 1万+
""" numpy的聚合运算 """ #生成100个0-0.99999之间的数 L=numpy.random.random(100) numpy.sum(L) numpy.min(L) numpy.max(L) X=numpy.arange(16).reshape(4,-1) big_array=numpy.array([1,1,2,2,10]) numpy.sum(X,axis=0)#[24 28 32 36],求出的是每一列的和 numpy.sum(X,axis=1)#求出的是每一行的和 nump.
符号arg代表的意义
allonok888的博客
07-01 5589
arg 是变元（即自变量argument）的英文缩写。 arg min 就是使后面这个式子达到最小值时的变量的取值 arg max 就是使后面这个式子达到最大值时的变量的取值 例如 函数F(x,y): arg min F(x,y)就是指当F(x,y)取得最小值时，变量x,y的取值 arg max F(x,y)就是指当F(x,y)取得最大值时，变量x,y的取值 ———————————————— 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kele_imon/java/article/...
Python学习-numpy高级函数之sort-argmax-argmin函数
qq_19979101的博客
06-15 1437
Numpy 高级函数一（sort、argmax、argmin）函数使用 首先导入numpy库 #导入numpy import numpy as np numpy.sort()排序函数使用，次函数对数组中的元素进行排序 #sort 排序函数 a=np.array([[6,5],[8,9]]) print("a") print(a) 输出结果： a [[6 5] [8 9]] 对...
NumPy快速入门教程：Python机器学习必备
"《Numpy-Quickstart tutorial》是针对Python初学者的一份文档，主要介绍Numpy库的基础知识，帮助他们快速掌握这个在机器学习...通过学习Numpy，你可以更高效地处理大量数据，为机器学习和其他科学计算打下坚实基础。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值