numpy中一些函数的用法

最新推荐文章于 2025-07-03 22:53:34 发布
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#python #应用 #numpy

c1=np.arange(2,3,0.1)   #起点，终点，步长值。含起点值，不含终点值。

c2=np.linspace(1,4,10)    #起点，终点，区间内点数。起点终点均包括在内。同理，有logspace()函数


Numpy的where函数用法详解
CyberNova的博客
09-07 1346
Numpy的where函数用法详解Numpy是Python中常用的科学计算库之一，提供了丰富的功能和灵活的操作方法。其中，where函数是Numpy中一个非常实用的函数，用于根据指定条件在数组中进行元素的选择和替换。本文将详细介绍Numpy的where函数的用法，并提供相应的源代码示例。
【Python数据分析-8】：Numpy常用操作-arange函数、linspace函数与运算
Python4857的博客
11-21 1908
1 arange函数 创建类似Python 的range函数功能的Numpy数组的方法： 下面的例子创建一个从1开始到10，步长为2的一维Numpy数组 In [21]: np.arange(1, 10, 2) Out[21]: array([1, 3, 5, 7, 9]) 2 linspace函数 但是当需要创建小数构成的数组时，由于一个整数到另一个整数之间存在无数个小数，使用arange就不能实现了。所以Numpy提供了linspace函数： 下面的例子生成0到10之前等距的10个数： #
Python numpy函数cov()、linspace()、mgrid()、dstack()、concatenate()用法
Ann的博客
11-02 2346
import numpy as np 做机器学习项目时候可能会用到这几个函数，现在记录下来，以下均举例说明。 一、np.cov >>> cov = np.cov(X.T) # 等价于以下操作 >>> cov1 = np.dot((X-mu).T, (X-mu)) / X.shape[0] 作用是求协方差矩阵。 二、np.linspace >&a
Python numpy库 —— linspace()的用法
geeknuo的博客
05-01 1万+
我们可以将 linspace() 函数理解成是用来创建一个等差数列的，或者说将一个区间的数值等分成N份，下面举个栗子： 将 1~10 等分成10份，那么最后的结果是怎样的呢？ 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 最后创建出来的就是这样一个等差序列； 我们还是首先看一下函数原型是怎样的： 英文好的自己看，不好的随着我一起看下去；我们发现这个函数一共有7个参数，除了前两个，其他的都有初始值...
NumPy-核心函数concatenate()深度解析
最新发布
07-03 1428
将多个数组按特定规则合并是数据处理的高频操作，NumPy提供的`concatenate()`函数作为数组拼接的核心工具，以其灵活性和高效性成为数据整合的关键桥梁
numpy_concatenate函数
健身房
01-11 3674
  numpy的concatenate函数用于连接两个数组： import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6]]) c = np.concatenate((a, b), axis=0) print("c =", c) d = np.concatenate((a, b), axis=None) print("d =", d) 执行结果： c = [[1 2] [3 4] [5 6]] d = [
numpy concatenate函数
weixin_49346755的博客
04-15 1898
函数原型 numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0) 函数解释 完成两个以上数组的拼接，axis用于指定维度，默认为0 函数用法 # a为三维数组 >>> a = np.array([[[1, 2], [2, 3]], [[2, 4], [3, 5]]]) >>> b = np.array([[[3, 6], [4, 7]]]) >>> b array([[[3, 6], [4, 7]]])
Numpy中的concatenate函数
Lefenger
01-23 2万+
concatenate(x,axis=0) 这个函数用于将多个数组进行连接，这与stack函数很容易混淆，他们之间的区别是concatenate会把当前要匹配的元素降一维，即去掉最外面那一层括号。举个例子： axis=0 a = np.arange(8).reshape(2,2,2) b = np.arange(8).reshape(2,2,2) c=np.concatenate((a, b)
python科学计算之numpy——ufunc函数用法
09-18
位运算ufunc函数则包括bitwise_and、bitwise_or等，使用方法与Python中的同名位运算符类似。 Numpy也允许用户定义自己的ufunc函数，可以通过编写一个对单个数值进行计算的函数，并使用np.frompyfunc或numpy....
浅谈numpy中linspace的用法 (等差数列创建函数)
12-24
在Python的科学计算库NumPy中，`linspace`是一个非常重要的函数，它用于生成等差数列，常被用于创建等间距的数据点，适用于数据可视化、数学计算等多种场景。这个函数在Matlab中也有类似的功能，使得从Matlab转到...
解决Numpy中sum函数求和结果维度的问题
09-18
总的来说，当你在Numpy中使用`sum`函数时，通过合理设置`axis`和`keepdims`参数，可以控制求和后的数组形状，以适应各种数学运算和数据处理的需求。理解这些细节对于高效地使用Numpy进行数值计算至关重要。希望本文...
numpy.concatenate()函数
热门推荐
qq_35037684的博客
08-08 3万+
numpy.concatenate((a1,a2,…), axis=0)函数，能够一次完成多个数组的拼接。其中a1,a2,…是数组类型的参数 示例： >>> a=np.array([1,2,3]) >>> b=np.array([11,22,33]) >>> c=np.array([44,55,66]) >>> np.concatenate((a,b,c),axis=0) # 默认情况下，axis=0可以不写 array([ 1,
numpy中的concatenate函数
Seraph
09-02 4034
concatenate((a1, a2, …), axis=0) 数组拼接函数 参数: a1,a2……为要拼接的数组 axis为在哪个维度上进行拼接，默认为0 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6]]) c = np.concatenate((a, b), axis=0) print(c) d = np.concatenate((a...
concatenate()函数--numpy
chongbaikaishi的博客
10-20 1043
连接数组函数concatenate()函数
numpy中的concatenate()函数调用
fly_Xiaoma的博客
06-03 336
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) a.shape Out[3]: (2, 2) b = np.array([[5, 6]]) b.shape Out[5]: (1, 2) #默认axis=0，即按列操作 np.concatenate((a, b)) Out[6]: array([[1, 2], [3, ...
numpy库数组拼接函数concatenate
weixin_41841797的博客
11-14 395
numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0) 将数组a1、a2、......在axis轴上拼接，默认axis=0 import numpy as np a1=np.array([[1,2,3],[3,4,5]]) #a1: 2*3 a2=np.array([[1,1,1]]) #a2: 1*3 a=np.concatenate((a1,a2...
[437]numpy库数组拼接np.concatenate()函数
周小董
11-29 5102
在实践过程中，会经常遇到数组拼接的问题，基于numpy库concatenate是一个非常好用的数组操作函数。 1、concatenate((a1, a2, …), axis=0)官方文档详解 concatenate(...) concatenate((a1, a2, ...), axis=0) Join a sequence of arrays along an existing...
【numpy学习笔记】concatenate函数详解
qq_44720358的博客
12-04 1670
另外，out的类型必须要与输出的数组类型一致，下面例子中，out类型为int32，a，b连接的类型为float32，就会直接报错。，如果提供，则为放置结果的目标。形状必须正确，与未指定 out 参数时 concatenate 返回的形状相匹配。，指定输出数组的数据类型。默认情况下，输出数组的数据类型将根据输入数组的数据类型自动推断。要连接的轴，默认值为0，当取值为None时，将所有数组展平再连接，具体取值范围跟要连接的。需要连接的数组，可以多个多维数组，需要注意的是串联轴方向的数组大小必须一致。
Numpy concatenate 函数用法
yzpfyang的博客
01-30 1899
numpy.concatenate((a1, a2, …), axis=0) Join a sequence of arrays along an existing axis.（按轴axis连接array组成一个新的array） The arrays must have the same shape, except in the dimension corresponding to axis ax...
numpy 中的函数用法
08-20
以下是一些主要的NumPy函数用法： 1. **创建数组**: - `numpy.array()`: 将列表、元组或其他序列转换为NumPy数组。 - `numpy.zeros()`: 创建指定形状的全零数组。 - `numpy.ones()`: 创建指定形状的全一数组。 ...
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