在python中导入numpy包 N=5 weights = np.ones(N)/N       //这里就相当于创建了一个数组,且为5个1/5的数组 print "weights", weights ------->weights [0.2 0.2 0.2 0.2 0.2]…

>>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4) array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54]) >>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4) array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54]) 当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同.如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数 >>> numpy…

转自:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/49725065 1.相当于None >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True 2.作用相当于None,增加一个轴 从上面可以看出,shape变为了(3,1) 3. 索引多维数组的某一列时返回的是一个行向量 >>> X = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8…

(1)np.random.randn()函数 语法: np.random.randn(d0,d1,d2……dn) 1)当函数括号内没有参数时,则返回一个浮点数: 2)当函数括号内有一个参数时,则返回秩为1的数组,不能表示向量和矩阵: 3)当函数括号内有两个及以上参数时,则返回对应维度的数组,能表示向量或矩阵: 4)np.random.standard_normal()函数与np.random.randn()类似,但是np.random.standard_normal()的输入参数为元组(tupl…

np.random.rand()函数 语法: np.random.rand(d0,d1,d2……dn) 注:使用方法与np.random.randn()函数相同 作用: 通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值.随机样本取值范围是[0,1),不包括1. 应用:在深度学习的Dropout正则化方法中,可以用于生成dropout随机向量(dl),例如(keep_prob表示保留神经元的比例):dl = np.random.rand(al.shape[0],al.shape[1]…

用法:np.multiply(x1,x2),作用:逐元素相乘,若x1和x2均为标量,则返回标量 x1=np.array([,,]) x2=np.array([,,]) np.multiply(x1,x2) Out[]: array([ , , ])…

NumPy是一款用于科学计算的python包,强大之处在于矩阵的运算以及包含丰富的线性代数运算的支持.本文将对numpy一些常用的用法进行讲解,一来是对自己的知识进行梳理,二来作为一份备忘录供以后查阅. 创建数组 首先我们要先引入numpy,常用的引入方法为 import numpy as np np.zeros 该方法能够创建一个全为0的数组 >>np.zeros(5) array([ 0., 0., 0., 0., 0.]) 上面是创建一个1维的数组,创建一个多维的数组也很简单,eg下面是…

1.np.logspace(start,stop,num): 函数表示的意思是;在(start,stop)间生成等比数列num个 eg: import numpy as np print np.logspace(,,) 结果为: [    10.    100.   1000.  10000.] 2. np.fromstring('admin',dtype=np.int8):函数的作用是将字符串装换成对应的ascii值 import numpy as np print np.fromstring…

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 建立一个带有隐藏层的神经网络 导入一些软件包 numpy:是用Python进行科学计算的基本软件包.sklearn:为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具.matplotlib :是一个用于在Python中绘制图表的库.testCases:提供了一些测试示例来评估函数的正确性,参见下载的资料或者在底部查看它的代码.pla…

对于P126的哈希表构成: struct nlist *install(char *name, char *defn) { struct nlist *np; unsigned hashval; if ((np = lookup(name)) == NULL) { np = (struct nlist *) malloc(sizeof(*np)); if (np == NULL || (np->name = strdup(name)) == NULL) return NULL; hashval…