silent1cat的博客

前言np.linalg.norm()用于求范数，linalg本意为linear(线性) + algebra(代数)，norm则表示范数。用法np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)1.x: 表示矩阵(一维数据也是可以的~)2.ord: 表示范数类型向量的范数：矩阵的向量：ord=1：表示求列和的最大值ord=2：|λE-ATA|=0，求特征值，然后求最大特征值得算术平方根ord=∞：表示求行和的最大值ord=Non

概述np.arange()返回一个有起点和终点的固定步长的排列(即为等差数列)。用法np.arange([start, ]stop, [step, ]dtype = None)当输入参数为一个时，输入的为终点值，默认起点值为0，步长为1例子import numpy as npx = np.arange(4)xOUT:2.import numpy as npx = np.arange(1,4)xOUT:import numpy as npx = np.ar

概述np.power()用于数组元素求n次方。用法np.power(x1,x2)x1和x2可以是整数类型或数组或者array类型。x1和x2的列数要相同例子import numpy as npx1 = 2x2 = 3result = np.power(x1,x2)resultOUT:import numpy as npx1 = np.array([[0,1],[2,3]])x2 = np.array([[3,4],[4,5]])result = np.p

概述np.ones()函数返回给定形状和数据类型的新数组，其中元素的值设置为1。此函数与numpy zeros()函数非常相似。用法np.ones(shape, dtype=None, order='C')1.shape：一个整数类型或者一个整数元组，用于定义数组的大小。如果仅指定一个整数类型变量，则返回一维数组。如果指定的是整数元组，则返回给定形状的数组。2.dtype：可选参数，默认值为float。用于指定数组的数据类型。3.order：指定内存重以行优先(‘C’)还是列优先(‘F’)顺序

概述np.set_printoptions()用于控制Python中小数的显示精度。用法np.set_printoptions(precision=None, threshold=None, linewidth=None, suppress=None, formatter=None)1.precision：控制输出结果的精度(即小数点后的位数)，默认值为82.threshold：当数组元素总数过大时，设置显示的数字位数，其余用省略号代替(当数组元素总数大于设置值，控制输出值得个数为6个，当数组

概述np.random.uniform()作用于从一个均匀分布的区域中随机采样。用法np.random.uniform(low, high ,size)```其形成的均匀分布区域为[low, high)``1.low：采样区域的下界，float类型，默认值为02.high：采样区域的上界，float类型，默认值为13.size：输出样本的数目(int类型或者tuple类型)4.返回对象：ndarray类型，形状和size中的数值一样举例import numpy as npX = n