秘籍 乐趣scikits numpy
Docker初级秘籍之基础命令篇
一、镜像篇1.查看镜像 docker images 2.查看所有镜像id docker images -q 3.搜索镜像 docker search 镜像名称 4.拉取镜像 docker pull 镜像名称(:版本号) 5.删除镜像 docker rmi 镜像id #删除指定本地镜像 docker ......
Numpy矩阵拼接
一、矩阵拼接一、矩阵拼接 numpy矩阵拼接常用方法: ```python np.append(arr,values,axis) np.concatenate(arrays,axis,out=None) np.stack(arrays,axis,out=None) np.hstack(tup) np ......
(二)科学计算库(Numpy)
快捷键说明: alt+enter 执行且插入新个输入行 ctrl+enter 执行当前行 1.numpy的基本操作 1.1 array数组 1.2 数组特性 1.3 数组属性操作 2.索引与切片 2.1 数值索引 2.2 bool 索引 3. 数据类型与数值计算 3.1 数据类型 3.2 复制与赋值 ......
软件测试|Python科学计算神器numpy教程(二)
## 前言 上一篇文章我们介绍了numpy的安装和ndarray的部分知识,本篇文章我们来介绍一下numpy的数组的常用属性以及创建数组相关内容。 ### 数组常用属性 1. ndarray.shape shape 属性的返回值一个由数组维度构成的元组,比如 2 行 3 列的二维数组可以表示为(2, ......
【Python】numpy_科学计算的基础库
简介 Numpy中的数组的存储效率和输入输出性能均优于Python中等价的基本数据结构 Numpy是一个开源的Python的科学计算库,用于快速处理任意维度的数组。 Numpy支持常见的数组及矩阵的操作,对于同样的计算任务有着比Python更简洁的指令和更高效的算法。 Numpy使用nadarray ......
numpy
concatenate(vstack列方向 和 hstack行方向) numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis = 0) 其中: a1, a2,....: 待合并的数组 axis: 沿着数组合并的维度,默认为 0(对于二维数组来说,默认沿着行的方向进行合并) 这里需 ......
异常FutureWarning: In the future `np.object` will be defined as the corresponding NumPy scalar.
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'object'. 原因:numpy版本问题,卸载重新安装对应的版本 方法 pip uninstall numpy==1.19.2(根据自己的版本需要,安装对应的版本) 操作如下: ......
numpy argsort排序如何让其稳定排序
numpy.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None) Parameters: aarray_like Array to sort. axis int or None, optional Axis along which to sort. The defau ......
Numpy进阶难点 - 关于维度操作与广播
Tensor数据是更高维度的数组,其关于坐标轴的操作总是难以理解。特在 Jupyter Notebook 中尝试,然后总结一些重点的案例,便于理解学习。(输出太长了,仅放出代码,import numpy as np 即可 run) 1:按照指定的索引顺序,取一个矩阵中的某几行、列的元素。 arr = ......
软件测试|Python科学计算神器numpy教程(一)
## 前言 之前我们使用matplotlib绘制了不一样的图形,其实在我们的绘制图像时,我们输入的数据都是经过处理之后再通过matplotlib以及pillow进行绘制的。我们在绘制图形的脚本里,引入了一个对数组执行数学运算和相关逻辑运算的第三方库——Numpy,当然numpy功能不止于此,它还是p ......
Numpy,一篇足以
# numpy > 用于数值计算 - ndarray, 一个有效的多维数组,能提供以数组为导向的快速数值计算和灵活的广播功能(broadcasting) - 便利的数学函数 - 用于读取/写入(reading/writing)数据到磁盘的便利工具 - 线性代数,随机数生成,傅里叶变换能力 - 可以用 ......
numpy——广播机制
Numpy的广播机制 广播机制的三大原则: 规则一:如果两个数组的维度不相同,那么小维度的张量的形状将会在最左边补1(添加轴) 规则二:如果两个张量形状在任何一个维度上都不匹配,那么数组的形状会沿着维度为1扩展以匹配另一个张量的shape 规则三:如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配并且没有任 ......
numpy-选择和过滤
# numpy-选择和过滤 [TOC] ## 查找 ### np,where() 1、不带条件 返回tuple,第一个值是索引,第二个是空值 输入必须是 数组,不能是 list 输入一般是一维,行向量或者列向量都可以 2、带条件 `np.where(condition, x, y)` 满足条件(`c ......
numpy-线代和矩阵
## numpy-线代和矩阵 [TOC] ### 创建(转换)矩阵 一般我们先创建数组,然后将其转化为矩阵 ``` np.mat(data, dtype=None) data: 数据或者数组 dtype: 数据格式 ``` ```python import numpy as np arr1 = np ......
淘宝客新手必看:3分钟快速掌握淘宝京东优惠券赚钱秘籍
为什么会有优惠券这个东西?每个商家都有自己的品牌定位。如果直接降价会伤害到自己的品牌,发放优惠券就是一个比较好的行销手段。我们熟知的肯德基就是这么做的。今天我们要讲的是淘宝京东领券怎么赚钱。首先,我们来说一下为什么淘宝京东优惠券能够赚钱。实际上,这个赚钱的核心就是信息差。具体来说,淘宝京东商家在联盟 ......
讲一讲numpy中的*号的一个作用
举例 >>> shape=(2,2) >>> np.random.randn(*shape) array([[-1.64633649, -0.03132273], [-0.92331459, 1.05325462]])这不是NumPy特定的语法,而是Python语法。所谓的*-操作符是在参数列表中进 ......
numpy中的切片中的None含义
pytorch的tensor同理。 先说结论: None实际上是增加了一个维度,它不是原维度的索引。 为什么引入None 说一下我找原文档的心路历程: 在numpy的官方文档里搜索“slice”,也就是切片,很容易就能找到关于slice的介绍: Basic slicing extends Pytho ......
numpy.tile()函数用法
>>> import numpy >>> numpy.tile([0,0],5)#在列方向上重复[0,0]5次,默认行1次 array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]) >>> numpy.tile([0,0],(1,1))#在列方向上重复[0,0]1次,行1次 arr ......
numpy.linspace()函数
python numpy 中linspace函数 numpy提供linspace函数(有时也称为np.linspace)是python中创建数值序列工具。与Numpy arange函数类似,生成结构与Numpy 数组类似的均匀分布的数值序列。两者虽有些差异,但大多数人更愿意使用linspace函数, ......
深入Scikit-learn:掌握Python最强大的机器学习库
> 本篇博客详细介绍了Python机器学习库Scikit-learn的使用方法和主要特性。内容涵盖了如何安装和配置Scikit-learn,Scikit-learn的主要特性,如何进行数据预处理,如何使用监督学习和无监督学习算法,以及如何评估模型和进行参数调优。本文旨在帮助读者深入理解Scikit- ......
【升职加薪秘籍】我在服务监控方面的实践(3)-机器监控
>大家好,我是蓝胖子,关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了,算是已经有了一个系列,之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze,接下来这段时间我将在之前内容的基础上,结合自己在公司生产上构建监控系统的经验,详细的展示如何对线上服 ......
Numpy学习笔记之Numpy练习
练习1:分别按照要求,生成一个一维数组、二维数组,并且查看其shape a1 = np.array([1,2,'a','hello',[1,2,3],{'one':100,'two':200}]) a2 = np.array([list(range(6)), list('abcdef'), [Tru ......
Numpy学习笔记
一、Numpy基础数据结构 NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray。其由两部分组成: ① 实际的数据 ② 描述这些数据的元数据 二、常见方法 import numpy as np ar = np.array([[[1,2,3,4,5,6,7],[1,2,3,4,5,6,7],[1,2, ......
【升职加薪秘籍】我在服务监控方面的实践(2)-监控组件配置
>大家好,我是蓝胖子,关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了,算是已经有了一个系列,之前的代码已经上传到 github.com/HobbyBear/performance-analyze ,接下来这段时间我将在之前内容的基础上,结合自己在公司生产上构建监控系统的经验,详细的展示如何对线 ......
【升职加薪秘籍】我在服务监控方面的实践(1)-监控蓝图
大家好,我是蓝胖子,关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了,算是已经有了一个系列,之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze,接下来这段时间我将在之前内容的基础上,结合自己在公司生产上构建监控系统的经验,详细的展示如何对线上服务 ......
经常出现numpy和python版本对应不上的问题
问题重述: Please note and check the following: * The Python version is: Python3.8 from "C:\Users\xulinfei\anaconda3\envs\graduation_tensor1\python.exe"* T ......
NumPy基本用法
# NumPy(Numerical Python) Python中一个强大的数值计算库,提供了高效的多维数组对象(`ndarray`)以及相关的数学函数,适用于处理大量的数据和执行各种数值计算任务 ~~~python import numpy as np # 创建数组: 使用np.array()函数 ......
Embedding into a shared library fails-- c++ import numpy异常
rb report at bugs.python.orgWed Nov 26 10:13:39 CET 2008 Previous message: [New-bugs-announce] [issue4433] _ctypes.COMError crash Next message: [New-b ......
numpy随机数的生成
最简单的方式 import numpy as np rng = np.random.default_rng() rfloat = rng.random() 这里rng是一个缺省的Generator对象,每一个Generator对象有一个BitGenerator的输入参数,上述Generator对象的 ......