TH_NUM的博客

1.mat.getA() 将自身矩阵变量转化为ndarray类型的变量。 等价于np.asarray(self) 原因： mat 不可以直接通过index访问元素，例如下面的mat[3][6]就会报错。a = np.mat([[1,2],[3,4]])aOut[251]: matrix([[1, 2], [3, 4]])a.getA()Out[252]...

import numpy as npa=np.array([[1,2],[3,4]])a=a[np.newaxis, :]print(a)输出L：array([[[1, 2],[3, 4]]])

a=np.array([1,12,13,14,5,6,7,8])argsort_a =np.argsort(a)print("argsort_a,从小到大的index:",argsort_a)e= argsort_a[::-1]print("最大的5位的index:",e[:5])输出：argsort_a,从小到大的index: [0 4 5 6 7 1 2 3]最大的5位的i...

import numpy as npb=np.array([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]])b=np.sum(b,axis=(0,2),keepdims=False)print(b)a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])a=np.sum(a,axis=(0))print(a)输出：...

array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray，但是主要区别就是当数据源是ndarray时，array仍然会copy出一个副本，占用新的内存，但asarray不会。例子1：import numpy as np#example 1:data1=[[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]]arr2=np.array(data1)arr3=np.asarray...

>>> import numpy as np>>> np.logical_and(True, False)False>>> np.logical_and([True,False], [False,False])array([False, False], dtype=bool)>>> np.logical_and...

尽管我们可以将所有的NaN替换成0，但是由于并不知道这些值的意 义，所以这样做是个下策。如果它们是开氏温度，那么将它们置成0这种处理策略就太差劲了。 下面我们用平均值来代替缺失值，平均值根据那些非NaN得到。from numpy import *datMat = mat([[1,2,3],[4,Nan,6]])numFeat = shape(datMat)[1]for i in ...

python中一个matrix矩阵名.A代表将 矩阵转化为array数组类型.from numpy import *a=mat([[1,2,3],[4,5,6]])b=a.Aprint(type(a))print(type(b))结果：<class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'><class 'numpy.nda...

import numpya=numpy.array([1,2,3,4])b=a[numpy.mat([[1,1]])]print(b)输出： [[2 2]]

numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=True, fix_imports=True, encoding=’ASCII’) 示例：将数组保存在文件中，并读取import numpy as npa=np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6],[7,8,9]])b=np.array([1, 2])# np.savez...

numpy.transpose()是对矩阵按照所需的要求的转置，比较难理解，现以例子来说明import numpy as np a = np.array(range(30)).reshape(2, 3, 5) print ("a = ") print (a) print "\n=====================\n" print ("a.transpos...

linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数。函数参数x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵（也可以是一维）②ord：范数类型向量的范数： 矩阵的范数：ord=1：列和的最大值ord=2：|λE-ATA|=0，求...

import operatorimport numpy as npdia={'A':2,'B':1}#对字典值进行排序sortDia=np.sorted(dia.iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)print(sortDia)

python filter 如何应用在numpy array中，比如我有一个二维numpy数组，想将数组中小于0的置零大于零的保留原值，但是不想用for循环。import numpy as npa=np.random.randint(-5,5,(4,4))print(a)#第一种方式a=np.maximum(a,0)print(a)a=np.random.randint(...

#coding:utf-8import numpy as npb=np.arange(12).reshape(3,4)print(b.flat)for i in b.flat: print(i)f=b.flatb.flat=7print(b)a=[1,2,3]b=[4,5,6]c=(a,b)print(np.ix_(a,b))f=np.arange(12)...

#coding:utf-8import numpy as np## 数组的堆叠a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]b=[['e',2,5],[10,11,12],[14,15,16]]print("a:",a)#注意水平堆叠，输入的数组对应处需要相同的维度(列数相同)c=np.hstack((a,b))print("c:",c)#concatente ...

#coding:utf-8import numpy as np## 改变数组的形状#将b 变成3*4 的矩阵b=np.arange(24).reshape(3,8)print(b)#将多维数组变成 1维数组a=b.ravel()print(a)#将多维数组变成 1维数组，faltten 返回的是真实的数组，需要分配新的内存空间。而ravel 返回的是数组的视图print(...

#coding:utf-8import numpy as npa=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]])#直接取1-3索引的值print(a[1:3])#每隔2 个取一个元素print(a[:5:2])#将数组倒叙print(a[::-1])

import sysimport numpy as npa=np.array([4,2,3,1])remove_ixs=np.where(a>1)[0]b=np.delete(a,remove_ixs)print(b)输出：[1]