2.numpy创建数组、等差数组、随机数组+其他

最新推荐文章于 2024-12-19 19:51:24 发布
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分类专栏： 机器学习基础篇（一轮，视频学习）（四大工具） 文章标签： numpy
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**创建数组：**\
np.array()#一维数组看成向量，二维数组可以看成矩阵   
*属性:* ndim,shape,size,type
全1：ones(),ones_like()\
全0：zeros(),zeros_like()\
指定数值：full(),full_like()\
空数组：empty(),empty_like()\
**等差数组：**\
arange,empty_like\
**随机数组random模块：**\
random()\
rand()注意：random（）和rand()功能很像，但random要传入元组\
randint()\
randn()\
seed()\
normal()\
uniform()\
**改变形状：**\
reshape  np.arange(起始值，终点值必有，步长).reshape(2,5)\
**查看文档：**\
?\
help()

2.1、numpy 创建数组
融码一生：专注 Python、C/C++、Linux、机器学习 & 深度学习、NLP、算法领域分享
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numpy 创建数组
Numpy 数组及矩阵创建详解
bbaaa123的博客
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python：np.array的操作
海军上将光之翼的博客
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numpy.array的操作在python的数值运算中非常常用，可以用于生成不同的数组。在本文中，我们介绍一些numpy.array的基础操作。 文章目录np.arange()：生成序列np.linspace()：等差数列np.logspace()：等比数列生成特殊矩阵astype()：改变数据类型.dtype：查看数据类型 np.arange()：生成序列 一般需要两个参数，分别是起点和终点（不...
【Python】Numpy生成等差数组
微小冷的学习笔记
11-15 5943
是Numpy中使用频率超高的一个数组生成器，其输入参数可以为一个、两个或者三个。的逻辑是相似的，都是在某个区间内等间隔生成数组，只不过。这种区别可能过于微秒，画个图可能理解起来更加容易。的等间隔，是对数意义上的等间隔，其等价于。最后，总结一下这四个函数的区别，首先是。参数，可以指定对数的底，例如。同样是等间隔生成对数，但和。
Numpy np.array 相关常用操作学习笔记
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1.np.array构造函数 用法：np.array([1,2,3,4,5]) 1.1 numpy array 和 python list 有什么区别？ 标准Python的列表(list)中，元素本质是对象。如：L = [1, 2, 3]，需要3个指针和三个整数对象，对于数值运算比较浪费内存和CPU。因此，Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象：...
numpy 创建 等间隔（等差）数组有几种方法？
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方法1：使用np.arange()函数： 例如生成数组ａｒｒａｙ（［１，　３，　５，　７，　９］） ｎｐ．ａｒａｎｇｅ（１，　９．１，　２） 表示在区间［１，９．１）中取值，间隔为２； 方法２：使用ｎｐ．ｌｉｎｓｐａｃｅ（）函数： ｎｐ．ｌｉｎｓｐａｃｅ（１，　１０，　６） 表示在［1，10］范围等间隔的取6个数，包含区间端点值。 ...
numpy——生成等差数组-numpy.linspace/ numpy.arange
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1、numpy.linspace()函数 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。 返回num均匀分布的样本，在[start, stop]。 这个区间的端点可以任意的被排除在外。 numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) start：起始值 stop：结束值 num：生成的个数...
带你从入门到精通——Python数据处理（二. NumPy中数组的基本操作）
2401_86480334的博客
12-19 1064
方法，可以用于生成指定数量的一维等比ndarray数组，其中start和stop表示序列的起始指数和序列的结束指数，num表示要生成的等比元素的数量，默认为50，endpoint表示生成的数组中是否包含stop值，默认为True，base表示底数，默认为10。方法，可以用于生成指定数量的一维等差数组，其中start和stop表示序列的起始值和序列的结束值，num表示要生成的等差元素的数量，默认为50，endpoint表示生成的数组中是否包含stop值，默认为True。
Numpy创建数组、数组索引、数组拼接与数组拆分、矩阵生成
酱汁儿
07-22 1091
1.Numpy----创建数组对象、生成各种数组的相关实例（array、arange、linspace、logspace、ones 、zeros 、eye 、diag、random.random 、random.rand、random.randn、random.randint、random_integers）、 重新设置数组的 shape 属性及数组中的数据类型、相关实例（shape、reshape、ravel 、flatten） 2.Numpy----数组索引、数组拼接与数组拆分、矩阵生成。
Python 中，NumPy 的数组创建
weixin_43891869的博客
07-09 226
科学计算：在数学、物理、工程等领域进行数值计算和模拟，例如求解线性方程组、数值积分、微分方程等。数据分析和处理：处理大规模的数据，进行数据清洗、转换、统计分析等操作。机器学习和深度学习：作为数据的基本表示形式，用于训练模型和处理特征。图像处理：存储和操作图像的像素值。
numpy生成等差等比数列
thompson的博客
11-30 1万+
文章目录arangelinspacelogspace arange import numpy as np a=np.arange(1,10,2) 结果 a Out[3]: array([1, 3, 5, 7, 9]) linspace numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0) 参数意义 start [array_like] 数列的起点. stop [array_like]
numpy等差数列生成函数arange学习小结
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简单接触了numpy的等差数列生成函数arange，在使用上又一点像range函数。在使用上，需要有三个参数，除此之外似乎还有隐含参数。关于隐含参数就不去计较了，暂时先不去学习这么深入的功能。而常用的三个参数中，前两个参数是等差数列的数据范围，第一个参数是等差数列第一个元素。第3个参数则是等差数列的公差。   1 #!/usr/bin/python   2    3 import n
np.array()
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1.np.array构造函数 np.array([1,2,3,4,5]) ///一维数组 np.array([1,2,3],[2,3,4])///二维数组 1.1 numpy array 和 python list 有什么区别？ Python中提供了list容器，可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象，因此列表中保存的是对象的指针，这样一来，为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说，这种结构显然不够高效。 1.2 如何强制生成一个 float 类型的数组
python numpy生成等差数列、等比数列
i徒然
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import numpy as np # 等差数列 print(np.linspace(0.1, 1, 10, endpoint=True)) print(np.arange(0.1, 1.1, 0.1)) """总结： arange 侧重点在于增量，不管产生多少个数 linspace 侧重于num, 即要产生多少个元素，不在乎增量 """ # 等比数列 np.logspace...
Python numpy函数：linspace（）创建等差数列
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linspace用于创建一个是等差数列的一维数组。它创建的数组元素的数据格式是浮点型。 常看到的一般是三个参数，分别是：起始值、终止值（默认包含自身）、数列个数 另外有一个参数endpoint，用于决定是否包含终止值，如果不设置这个参数，默认为是True
基于Retinex模型与多尺度融合的低光照图像增强算法及其应用
最新发布
04-28
内容概要：本文介绍了一种基于Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强算法。首先，通过对原图像进行光照图分解并利用Retinex模型进行估计，再经过伽马矫正获得亮度均衡的图像。接着，为补偿伽马矫正当中的过曝细节丢失，进行了锐化处理以提升图像细节。最后，在多尺度融合金字塔模型下，根据不同输入图像的权重进行融合，从而得到最终的增强图像。文中还详细介绍了五个非参考图像质量评价指标（BRISQUE，CEIQ，ENIQA，NIQE，PIQE），用以评估算法的效果。 适合人群：从事计算机视觉、图像处理领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要在低光照条件下获取高质量图像的各种应用场景，如安防监控、自动驾驶、医疗影像等领域。目的是提高图像的亮度、对比度和细节，确保后续图像处理任务的有效性和准确性。 其他说明：该算法不仅提高了低光照环境拍摄照片的质量，也为其他计算机视觉应用提供了更好的图像素材，具有重要的社会和经济价值。
scratch少儿编程逻辑思维游戏源码-奔跑吧！忍者.zip
04-28
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基于人工蜂群算法的智能路径规划系统：全局搜索、鲁棒性强、灵活多用的路径规划解决方案
04-28
内容概要：本文详细介绍了基于人工蜂群算法的路径规划系统。该算法模拟蜜蜂觅食行为，通过多个个体的并行搜索，实现了全局搜索能力强、鲁棒性和适应性强、适用范围广、算法设计灵活以及具有分布式计算能力等特点。文中还提供了简化的代码片段，展示了如何实现地图创建、保存和起始地点更改等功能，进一步解释了算法的具体实现方法。 适合人群：对路径规划算法感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于复杂环境下的单目标或多目标路径规划问题，旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和应用人工蜂群算法，提升路径规划系统的性能和效率。 其他说明：该算法不仅在理论上具有较高的研究价值，还在实际应用中展现了广泛的潜力，特别是在智能交通、机器人导航等领域。
基于鲸鱼算法优化LSSVM回归模型：提高预测准确率与全局优化能力
04-28
内容概要：本文介绍了如何使用鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的回归预测模型。通过模拟鲸鱼群体的行为，优化LSSVM中的惩罚参数和核惩罚参数，提高了预测的准确性和可靠性。鲸鱼算法具有广泛的适用性、强大的全局优化能力和高效的计算特点，使其成为解决各类回归预测问题的有效工具。文中还提供了具体的Python代码实现，展示了从基本LSSVM预测到参数优化的具体步骤，并通过实验数据验证了优化后的模型在训练时间和预测精度上的显著优势。 适合人群：对机器学习、优化算法感兴趣的开发者和技术研究人员，尤其是希望深入了解和支持向量机优化的人群。 使用场景及目标：适用于需要提高回归预测准确性的应用场景，如金融预测、气象预报等领域。目标是通过优化模型参数，获得更高的预测精度和更快的计算速度。 其他说明：鲸鱼算法不仅在理论上具有优越性，在实际应用中也能显著提升模型性能。建议根据具体的数据规模调整算法参数，以达到最佳效果。
Numpy创建数组的3种常规机制
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在NumPy中，创建数组的3种常规机制如下： 1. **使用`np.array`函数**： `np.array`函数可以从现有的Python列表、元组或其他数组结构创建NumPy数组。例如： ```python import numpy as np # 从列表创建数组 ...
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