np.eye()和np.identity()
今天在完成深度学习的相关编程作业的时候，发现代码中出现了一个关于np.eye()的函数，这个函数的用法非常的简单，但是在预制的代码中，这个函数的用法并非单单制造一个对角矩阵，而是通过其来将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组。例如他可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组[[0,1,0,0,0,0],[0,0,1,0...
金现代面试题—— i++,++i, &&,&|自动装箱和自动拆箱（int,byte,float等）|取int等基本类型的最大值
public static void main(String[] args){
int i=1,j=1;
if(i++==2&&++j==2){
i=7;
}
System.out.println(“i=”+i+”,j=”+j);
}
请给出 输出结果：
np.eye()函数，np.expand_dims()函数，np.clip()函数, np.random.choice()函数
np.eye()的函数，除了生成对角阵外，还可以将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组。
例如它可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组[[0,1,0,0,0,0],[0,0,1,0,0,0],[0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0]]这就是所谓的one-hot的形式。
一、np.eye()
函数的原型：numpy.eye(N,M=None,k=0,dtyp
np.max()， np.maximum()， np.argmax()
np.max：接受一个参数，返回对应的最大值；
np.argmax：接受一个参数，返回最大值对应的索引；
np.maximum：接受两个参数，对应数学中的max操作
import numpy as np
a = [-10, -3, -2, 0, 7, 2, 3]
b = np.max(a)
c = np.argmax(a)
d = np.maximum(0, a)
a
Out[1]: [-1...
numpy库在矩阵中的应用:empty( )zeros( )eye( )vstack() hstack()shape( )mean( )
矩阵中会使用到的函数
np.vstack()和np.hstack()函数
import numpy as np
a=np.array([[ 8., 8.],[ 0., 0.]])
b=np.array([[ 1., 3.], [ 6., 4.]])
print np.vstack((a,b)) #将两个数组按行放到一起
[[8. 8.]
[0. 0.]
[1. 3.]
[6. 4.]]
...
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