numpy API积累

最新推荐文章于 2024-04-21 00:00:03 发布
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分类专栏： python
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numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None)

numpy.ravel() vs numpy.flatten()

首先声明两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维），两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。
 

NumPy 如何优化 Python 中的数组操作性能
Python编程之道的博客
06-25 626
本文旨在全面解析 NumPy 如何优化 Python 中的数组操作性能，涵盖从基础概念到高级优化技巧的全方位内容。我们将重点分析 NumPy 的核心设计思想、内存管理机制、运算优化策略，以及如何在实际项目中应用这些知识。文章首先介绍 NumPy 的基本概念和设计理念，然后深入探讨其性能优化机制，接着通过实际案例展示优化效果，最后讨论相关工具和未来发展方向。NumPy：Python 中用于科学计算的基础库，提供高性能多维数组对象和相关工具向量化：将操作应用于整个数组而非单个元素的过程广播。
一文带你了解科学计算库 numpy
weixin_41546513的博客
10-29 598
本问主要是numpy中常用api的练习，利用真实的数据帮助我们更好的理解和掌握numpy的使用。
numpy 辨异 （五）—— numpy.ravel() vs numpy.flatten()
12-18 9万+
首先声明两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维），两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。验证两者的功能>>> x = np.array
python中Numpy库的ravel()函数
weixin_45579189的博客
11-27 1万+
python 中的 ravel() 函数将数组多维度拉成一维数组。 书上这样写“如果结果中的值在原始数组中是连续的，则 ravel 不会生成底层数值的副本”。按照书上的内容，可知是可以产生副本的，只要结果的值在原始数组中不连续。 ravel 英文译为散开，解开； flatten 英文译为变平。 两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view）， numpy.ravel() 返回的是视图，会影响原始矩阵；numpy.flatten() 返回的是拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始矩阵。 ...
【NumPy】深入解析numpy中的ravel方法
2402_83361138的博客
04-21 1696
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。方法的工作原理相对简单直观：它接受一个多维数组作为输入，并返回一个新的一维数组，该数组包含与原始数组相同的数据，但数据的排列方式已经被重新组织为一维形式。方法返回一个新的一维数组，该数组包含与原始多维数组相同的数据，但数据的维度已经被重新组织为一维形式。可以看到，转换后的一维数组包含了原始二维数组的所有元素，并且元素的顺序是按照原始数组在内存中的布局进行排列的。因此，转换后的一维数组的元素顺序与按列读取的顺序相匹配。
numpy中的ravel()方法使用介绍
zy的博客
05-31 3649
numpy中的ravel()方法介绍：不论矩阵的维度是多少。使用ravel()可以让矩阵统统变为一维数组。 话不多说，直接上代码： import numpy as np # 导入numpy模块 a, b = np.mgrid[1:4:1, 2:3:1] # 用mgrid()方法生成等差数组a,b # print("a:\n", a, "\n", "b:\n", b) # 打印a,b Aftera = a.ravel() # 用ravel()方法将数组a拉成一维数组 Afterb = b.rave
numpy的ravel()和flatten()函数
dili8870的博客
11-10 292
相同点： 两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维）。这点从两个单词的意也可以看出来，ravel(散开，解开)，flatten（变平）。 In [14]: x=np.array([[1,2],[3,4]]) # flattenh函数和ravel函数在降维时默认是行序优先 In [15]: x.flatten() Out[15]: array([1, 2, 3, 4]) In ...
基于Python和C语言实现的FastAPI医疗药物推荐系统设计源码
10-09
该项目中，Python不仅作为主要的开发语言，还可能利用了诸如Pandas、NumPy等数据处理库，以及Scikit-learn、TensorFlow等机器学习框架，这些库和框架能够帮助开发者高效地进行数据预处理、特征提取、模型训练和验证...
讯飞星火大模型API在Python编译下环境运行
最新发布
05-07
讯飞星火大模型API在Python环境中的运行，其背后的技术支撑是讯飞公司多年的语音和语言处理技术积累。讯飞作为一家专业的智能语音和人工智能公司，其语音识别、语音合成、自然语言处理等技术均处于行业领先地位。...
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'product'
03-22
上述代码片段展示了如何利用 NumPy 正确实现乘积累加功能[^3]。 #### 排查潜在干扰因素 若仍然存在异常行为，请仔细审查项目的目录结构，删除任何可能导致混淆的自定义脚本或者第三方插件，并清理工作区内的临时...
pandas、numpy篇——flatten flat ravel
sbjqiaoqiao的博客
06-12 2308
1、ndarray.flatten() 返回ndarray的copy转换为一维数组，ndarray不变 参数：‘C’行序优先,’F’列序优先,’A’,’K’ 2、ndarray.flat 对ndarray转换为一维数组，返回一个iterator 参数：传入index，通过索引进行修改（ndarray值随之改变） 3、ndarray.ravel() 将ndarray转换为一维数组，对此...
Python数据分析之Pandas-2
m0_54625820的博客
12-27 583
pandas 基本统计分析、数据透视
sklearn------决策树
2302_80471102的博客
12-17 411
决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。y = np.sin(X).ravel() #其中X是按列排序的随机数，而y是对X进行正弦变换后的结果，并在其中的一些点上加入了一些噪声。使用树的成本（比如说，在预测数据的时候）是用于训练树的数据点的数量的对数，相比于其他算法，这是一个很低的成本。1：决策树往往会过度拟合具有大量特征的数据， 高维空间中样本较少的树很可能会过度拟合。
numpy学习笔记1—ravel() 和 flatten()
Lavi的专栏
10-12 9万+
numpy的ravel() 和 flatten()函数简介首先声明两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维）。这点从两个单词的意也可以看出来，ravel(散开，解开)，flatten（变平）。两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（vi
python中ravel()用法
热门推荐
yunfeather的博客
05-24 11万+
python中ravel()用法 a = [[1, 2], [2, 3]] a.ravel() #ravel()方法将数组维度拉成一维数组 ravel()用法 import numpy as np #导入numpy模块 a, b = np.mgrid[1:4:1, 2:3:1] #用mgrid()方法生成等差数组a,b # print("a:",a,"\n","b:",b) #打印a,b Aftera = a.ravel() #用ravel()方法将数组a拉成一维数组 print("A.
numpy函数之numpy.ravel
叶强的博客
10-17 2万+
numpy.ravel
numpy.ravel() 和 numpy.flatten() 的用法
miaoyanmm的博客
06-28 1028
作用 实现的功能是一致的（将多维数组降位一维），两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。 import numpy as np x = ...
numpy学习笔记 ravel() 和 flatten()
qq_29800373的博客
07-09 1235
两者功能In [1]: x=np.array([[1,2],[3,4]]) # flattenh函数和ravel函数在降维时默认是行序优先 In [2]: x.flatten() Out[1]: array([1, 2, 3, 4]) In [3]: x.ravel() Out[2]: array([1, 2, 3, 4]) # 传入'F'参数表示列序优先 In [4]: x.flatten...
TensorFlow学习笔记——（4）神经网络优化过程
屿十_
08-12 995
预备知识 目标：学会神经网络优化过程，使用正则化减少过拟合，使用优化器更新网络参数 这里先介绍几个需要掌握的函数 tf.where() 条件语句为真返回A，假返回B tf.where(条件语句,真返回A,假返回B) 例子 np.random.RandomState.rand() 返回一个[0,1]之间的随机数，若维度为空，则返回标量 np.random.RandomState.rand(维度) 例子 np.vstack() 将两个数组按垂直方向叠加 np.vstack(数组1,数组2) 例子
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