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【科学计算包NumPy】NumPy数组的创建

于是， SciPy 的开发者将 SciPy 中的一部分和 Numeric 的设计思想结合，在 2005 年发行了 NumPy。   ...C') a9 = np.full((2,4),5) # 第1个参数(2,4)指明了形状，第2个参数给出了元素值 print(a9) # 等价于5*np.ones((2,4...1、产生[0，1）范围且服从均匀分布的随机小数构成的数组 d5 = np.random.rand(2,3) # 此处数组形状不能使用元组，与上面的random函数不同 print(d5) 输出：...d6 = np.random.randn(2,3) # 此处数组形状不能使用元组，与上面的random函数不同 print(d6) 输出： [[-0.21326813 0.44076692...7.66737465]] 4、产生更一般的正态分布（均值为a，标准差为b）数组 d8 = np.random.normal(5,2,(2,3)) # 此处数组形状需要使用元组 print(d8

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python resize函数怎么用_Python numpy.resize函数方法的使用

numpy.resize numpy.resize(a, new_shape) [source] 返回具有指定形状的新数组。 如果新数组大于原始数组，则新数组将填充a的重复副本。...参数 ：a ：array_like 要调整大小的数组。 new_shape ：int 或 int类型的tuple 调整大小后的数组的形状。...它使用所需数量的元素填充返回数组，这些元素取自于它们在内存中的布局，而不考虑步幅和轴。 (这是在新形状较小的情况下。对于较大的形状，请参见上文。)...例子>>> a=np.array([[0,1],[2,3]]) >>> np.resize(a,(2,3)) array([[0, 1, 2], [3, 0, 1]]) >>> np.resize(a,...(1,4)) array([[0, 1, 2, 3]]) >>> np.resize(a,(2,4)) array([[0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3]]) 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处

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    NumPy从入门到放弃

    np.random.rand(2)#产生形状为(2,)的数组，也就是相当于有两个元素的一维数组 np.random.rand(2,4)#产生一个形状为(2,4)的数组，数组中的每个元素是[0,1)之间均匀分布的随机浮点数...,dn),产生服从于标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机浮点数，使用方法和rand()类似 # 产生形状为(2,)的数组 np.random.rand(2) # 产生形状为(2,4)的数组 np.random.rand...）的随机浮点数 #产生均值为1标准差为10形状为(1000,)的数组 np.random.normal(1,10,100) #产生均值为3标准差为2形状为(2,4)的数组 np.random.normal...产生一个[5,10)之间的形状为(2,4)的随机整数8个，以数组的形式返回 np.random.randint(5,10,size=(2,4)) choice基本用法 numpy.random.choice...变成一个1行4列的数组，reshape()实际上是将原来的数组压平成一维数组，然后再重新排序成目标形状，但不改变原数组。

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    TensorFlow 和 NumPy 的 Broadcasting 机制探秘

    而Tensorflow中的广播机制其实是效仿的numpy中的广播机制。本篇，我们就来一同研究下numpy和Tensorflow中的广播机制。...1、numpy广播原理 1.1 数组和标量计算时的广播 标量和数组合并时就会发生简单的广播，标量会和数组中的每一个元素进行计算。...(3,)，而原数组形状为(4,3)，在进行广播时，从后往前比较两个数组的形状，首先是3=3，满足条件而继续比较，这时候发现其中一个数组的形状数组遍历完成，因此会在缺失轴即0轴上进行广播。...可以理解成将均值数组在0轴上复制4份，变成形状(4,3)的数组，再与原数组进行计算。 书中的图形象的表示了这个过程(数据不一样请忽略)： ?...我们再来念叨一遍我们的广播规则，均值数组的形状为(4,)，而原数组形状为(4,3)，按照比较规则，4 ！= 3，因此不符合广播的条件，因此报错。

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    Python中NumPy简介及使用举例

    在算术运算期间处理不同形状的数组的能力, 对数组的算术运算通常在相应的元素上运行 # 如果两个数组的维数不相同，则元素到元素的操作是不可能的。...然而，在NumPy中仍然可以对形状不相似的数组进行操作，因为它拥有广播功能。...# 较小的数组会广播到较大数组的大小，以便使它们的形状可兼容 a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array([10, 20, 30, 40]) c = a * b; print...返回的数组和输入数组拥有相同数据类型 a = np.arange(8).reshape(2,4) b = a.ravel(); print(b) # [0 1 2 3 4 5 6 7] # numpy.unique...np.around(a); print(b) # [1. 6. 123. 1. 26.] # 算数运算：add, subtract, multiply, divide, reciprocal, power, mod 输入数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则

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    Python中NumPy简介及使用举例

    在算术运算期间处理不同形状的数组的能力, 对数组的算术运算通常在相应的元素上运行 # 如果两个数组的维数不相同，则元素到元素的操作是不可能的。...然而，在NumPy中仍然可以对形状不相似的数组进行操作，因为它拥有广播功能。...# 较小的数组会广播到较大数组的大小，以便使它们的形状可兼容 a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array([10, 20, 30, 40]) c = a * b; print...返回的数组和输入数组拥有相同数据类型 a = np.arange(8).reshape(2,4) b = a.ravel(); print(b) # [0 1 2 3 4 5 6 7] # numpy.unique...np.around(a); print(b) # [1. 6. 123. 1. 26.] # 算数运算：add, subtract, multiply, divide, reciprocal, power, mod 输入数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则

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    Python中NumPy简介及使用举例

    在算术运算期间处理不同形状的数组的能力, 对数组的算术运算通常在相应的元素上运行 # 如果两个数组的维数不相同，则元素到元素的操作是不可能的。...然而，在NumPy中仍然可以对形状不相似的数组进行操作，因为它拥有广播功能。...# 较小的数组会广播到较大数组的大小，以便使它们的形状可兼容 a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array([10, 20, 30, 40]) c = a * b; print...返回的数组和输入数组拥有相同数据类型 a = np.arange(8).reshape(2,4) b = a.ravel(); print(b) # [0 1 2 3 4 5 6 7] # numpy.unique...np.around(a); print(b) # [1. 6. 123. 1. 26.] # 算数运算：add, subtract, multiply, divide, reciprocal, power, mod 输入数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则

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    TF-char4-TF2基本语法

    创建张量 从Numpy、List对象创建 numpy中的array数组和Python中的list都可以直接用来创建张量，通过tf.convert_to_tensor import tensorflow...]]) numpy中默认使用的是64-bit精度，转到TF中使用的是tf.float64 创建全0、全1张量 几个函数记住即可，like只是创建形状相同的张量： tf.ones()/tf.ones_like...() tf.zeros()/tf.zeros_like() tf.ones([2,3]) a = tf.zeros([2,4]) b = tf.ones_like(a) # 形状相同 自定义数值张量...在创建张量的时候，可以指定初始值：tf.fill(shape, vlaue) tf.fill([2,3], -1) # 形状为2*3，值全部是-1 创建已知分布的张量 正态分布和均匀分布是最常见的。...tf.Variable(tf.random.truncated_normal([128, 10], stddev=0.1)) b3 = tf.Variable(tf.zeros([10])) # 将输入数据进行维度变化

    1.6K20

    Python：Numpy详解

    axis2：对应第二个轴的整数  修改数组维度   numpy.broadcast numpy.broadcast 用于模仿广播的对象，它返回一个对象，该对象封装了将一个数组广播到另一个数组的结果。 ...numpy.broadcast_to numpy.broadcast_to 函数将数组广播到新形状。它在原始数组上返回只读视图。 它通常不连续。...:   numpy.expand_dims(arr, axis) 参数说明：  arr：输入数组axis：新轴插入的位置  numpy.squeeze numpy.squeeze 函数从给定数组的形状中删除一维的条目...  numpy.delete numpy.delete 函数返回从输入数组中删除指定子数组的新数组。...numpy.power() numpy.power() 函数将第一个输入数组中的元素作为底数，计算它与第二个输入数组中相应元素的幂。

    3.6K00

    Python数据分析：numpy

    numpy创建数组(矩阵) 创建数组 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array(range(1, 6)) c = np.arange...数组的形状 a.shape # 查看数组形状 a.reshape(2,2) # 修改数组形状 a.flatten（） # 把多维数组转化为一维数组 数组的计算 数组和数的计算 a = np.array...O2 = a + c O3 = a + d # 形状不同，只有满足广播原则才可计算，O1=O2=O3 数组的转置 a.transpose() a.swapaxes(1,0) a.T 以上的三种方法都可以实现二维数组的转置的效果...],:] # 取离散多行，可简写为a[[1,3]] a[:,[2,4]] # 取离散多行 a[a<2] # bool索引 np.where(a<2,0,4) # 三元运算符,满足条件1替换为0，...不满足替换为4 a.clip(2,3) # 裁剪，大于3替换为3，小于2替换为2 numpy中的nan和inf nan(NAN,Nan):not a number，表示不是一个数字，type类型为float

    1.1K40

    Numpy中的广播机制，你确定正确理解了吗？

    广播机制是Numpy中的一个重要特性，是指对ndarray执行某些数值计算时（这里是指矩阵间的数值计算，对应位置元素1对1执行标量运算，而非线性代数中的矩阵间运算），可以确保在数组间形状不完全相同时可以自动的通过广播机制扩散到相同形状...当然，这里的广播机制是有条件的，而非对任意形状不同的数组都能完成自动广播，显然，理解这里的"条件"是理解广播机制的核心原理。...当然，维度相等时相当于无需广播，所以严格的说广播仅适用于某一维度从1广播到N；如果当前维度满足广播要求，则同时前移一个维度继续比较，直至首先完成其中一个矩阵的所有维度——另一矩阵如果还有剩余的话，其实也无所谓了...为了直观理解这个广播条件，举个例子，下面的情况均满足广播条件： 而如下例子则无法完成广播： 当然，以上这几个例子其实都源自刚才的numpy/doc/broadcasting.py文件。...对此，个人也曾有此困惑，我的理解是这里的"合理"只停留于数学层面的合理，但若考虑数组背后的业务含义则往往不再合理：比如两个矩阵的同一维度取值分别为2和12，那如果将2广播到12，该怎样理解这其中的广播意义呢

    1.5K20

    【Python报错合集】Python元组tuple、张量tensor（IndexError、TypeError、RuntimeError……）~持续更新

    它指出你正在尝试将形状为[1, 64, 64]的输出广播到形状为[3, 64, 64]的目标形状，但两者的形状不匹配。   ...c.解决方案   要解决这个错误，你需要确保输出数组和目标数组在进行广播操作时具有兼容的形状。可能的解决方案包括： 检查代码中广播操作的部分，确保输入和输出数组的形状符合广播规则。...在进行广播之前，使用适当的方法来改变输出数组的形状，使其与目标数组的形状匹配。你可以使用NumPy库的reshape()函数或其他相关函数来实现这一点。...检查输入数据的维度和形状，确保其与期望的形状一致。有时候，错误可能是由于输入数据的形状不正确引起的。 2....b的大小从4调整为3，使其与张量a的大小匹配，然后可以成功执行相加操作。

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    软件测试|Python科学计算神器numpy教程（八）

    变维操作变维操作用于改变数组的形状，可以将数组转换为不同的维度。...numpy提供了如下方式来进行数组的转置：transpose：将数组的维度值进行对换，比如二维数组维度(2,4)使用该方法后为(4,2)ndarray.T：与 transpose 方法相同rollaxis...broadcast： 生成一个模拟广播的对象broadcast_to ：将数组广播为新的形状expand_dims： 扩展数组的形状numpy.broadcast()返回值是数组被广播后的对象，该函数以两个数组作为输入参数...()该函数将数组广播到新形状中，它在原始数组的基础上返回一个只读视图。...，从而扩展数组的维度，语法格式如下:numpy.expand_dims(arr, axis)参数说明：arr：输入数组axis：新轴插入的位置示例如下：import numpy as npx = np.array

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    【动手学深度学习】笔记一

    Tensor（张量）是一个多维数组，标量可以看作是0维张量，向量可以看作是1维张量，矩阵可以看作是2维张量。...索引使用 功能说明 name[n,m] 提取出name这个Tensor中的n行m列这个数，注意：索引是从0开始的 name[n,:] 提取出name这个Tensor中的n行的这个向量 改变形状 用view...（前提是两个Tensor要满足可以通过复制某些行或列会变成一样形状的；如：[2,4]和[1,4]可以实现广播机制；但[2,3]和[1,4]无法实现） 运算的内存开销 小注释： 索引操作不会新开辟一个内存地址...Tensor和NumPy相互转换 通过numpy()和from_numpy()实现将Tensor和NumPy中的数组相互转换。 注意：这两个函数产生的数组共享相同内存，改变其中一个另一个也会转变。...函数 功能 name1 = name.numpy() 将name转换为numpy数组并存储到name1中 name1 = torch.from_numpy(name) 将name转换为Tensor数组并存储到

    1K20

    python数据科学系列：numpy入门详细教程

    numpy中支持5类创建数组的方式： 从普通数据结构创建，如列表、元组等 从特定的array结构创建，支持大量方法，例如ones、zeros、empty等等 empty接收指定大小创建空数组，这里空数组的意义在于未进行数值初始赋值...唯一的区别在于在处理一维数组时：hstack按axis=0堆叠，且不要求两个一维数组长度一致，堆叠后仍然是一个一维数组；而column_stack则会自动将两个一维数组变形为Nx1的二维数组，并仍然按axis...：前面4个方法均要求实现相同大小的子数组切分，当切分份数无法实现整除时会报错。...而如下例子则无法完成广播： ? 好吧，以上例子其实都源自numpy官方文档。具体可参考../numpy/doc/Broadcasting.py文件。...4广播到12呢？还是欠缺解释性。所以numpy限制必须是1广播到N或者二者相等，才可以广播。 ?

    3.1K10

    NumPy 1.26 中文文档（四十一）

    它应具有适当的形状和 dtype。 keepdimsbool，可选 如果设置为 True，则被减少的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。使用此选项，结果将正确地广播到数组。...参数： a类似数组 输入数组。 axis整数，可选 默认情况下，索引是进入扁平数组，否则沿指定轴。 out数组，可选 如果提供，结果将插入到此数组中。它应具有适当的形状和 dtype。...使用此选项，结果将正确地广播到数组。 在 1.22.0 版本中新增。 返回： index_array整数的 ndarray 数组中的索引数组。它与a.shape具有相同的形状，沿axis的维度被移除。...使用此选项，结果将正确广播到输入数组。 新版本 1.19.0 中加入。 返回: countint 或 int 数组 沿着给定轴的数组中非零值的数量。否则，返回数组中的总非零值数量。...使用此选项，结果将正确地广播到原始数组 a。 新版 1.9.0 中新增。 interpolation str，可选。 方法关键字参数的不推荐名称。 从 1.22.0 版开始不推荐使用。

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    【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.add函数

    一、安装numpy包 add是numpy库下的函数，调用需先要安装numpy包。...subok=True[, signature, extobj]) 常用参数详解： x1：第一个输入数组。...x2：第二个输入数组。这两个数组应具有兼容的形状，或者可以广播到相同的形状。 out：可选参数，用于指定输出数组的位置。如果提供，则将结果存储在该数组中，而不是创建新数组。...三、add函数实例 1 简单数组相加 首先导入numpy库，然后用np.add函数将两个数组中的元素分别相加，具体代码如下： 2 广播不同形状的数组 接着对形状不同的数组应用add函数广播求和...result = np.add(arr1, arr2) print(result) 得到结果： [[2 3 4] [5 6 7]] 可以发现该列中arr2被广播到了与arr1相同的形状。

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