总结自nndl_exercise Numpy导入 import numpy as np 数组/矩阵的创建 a=np.array([1,2,3]) b=np.array([[1,2],[3,4]]) c=np.zeros((1,2),dtype=int) ##全0矩阵 d=np.ones((1,2)) ##全1矩阵 e=np.identity(4) ##4*4单位矩阵 f=np.random.random((3,2)) ##3*2随机矩阵 属性功能 type(a) ##类型 a.dtype ##数…

numpy 库简单使用 一.numpy库简介 Python标准库中提供了一个array类型,用于保存数组类型的数据,然而这个类型不支持多维数据,不适合数值运算.作为Python的第三方库numpy便有了用武之地. numpy库处理的最基础数据类型是用同种元素构成的多维数组(ndarray),简称数组.数组中所有元素的类型必须相同,数组中元素可以用整数索引,序号从0开始.ndarray类型的维度叫作轴(axes),轴的个数叫做秩(rank). 二.numpy库下载 pip install nump…

Numpy的简单用法 import numpy as np 一.创建ndarray对象 列表转换成ndarray: >>> a = [1,2,3,4,5] >>> np.array(a) array([1, 2, 3, 4, 5]) 取随机浮点数 >>> np.random.rand(3, 4) array([[ 0.16215336, 0.49847764, 0.36217369, 0.6678112 ], [ 0.66729648, 0.86538…

本文将用Numpy实现简单BP神经网络完成对手写数字图片的识别,数据集为42000张带标签的28x28像素手写数字图像.在计算机完成对手写数字图片的识别过程中,代表图片的28x28=764个像素的特征数据值将会被作为神经网络的输入,经过网络的正向传播,得到可以粗略作为0~9每个数字的概率的输出(输出层第一个神经元节点的输出看成是图片数字是0的概率,其余9个神经元节点以此类推),取概率最大的数字即为识别结果.神经网络的输出神经元节点有10个,假设待识别数字为1,就可以定义label为[0,1,0,…

用python自带的list去处理数组效率很低, numpy就诞生了, 它提供了ndarry对象,N-dimensional object, 是存储单一数据类型的多维数组,即所有的元素都是同一种类型.索引是一个正整数元组. 秩,rank==轴, axes ==维度, dimensions ==ndim==len(shap) 一, 简单介绍: >>> from numpy import *>>> a = arange(10).reshape(2,5)>>>…

环境:win10家庭版, Anocada的 Spyder 一.简单使用 使用函数 plt.polt(x,y,label,color,width) 根据x,y 数组 绘制直,曲线 import numpy as np #引用numpy库,从新命名它为np(以后用np代替numpy,简洁) import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib x = np.linspace(0,6,100) #在[0,6]平均分为100个print(x) #输出查看一下…

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Apr 28 22:07:02 2019 @author: jiangshan"""import numpy as npA = np.arange(95,99).reshape(2,2)print(A)#对A上下左右填充B = np.pad(A, 2, 'constant')#,constant_values 缺省,则默认填充均为0print(B)#对A左上填充C…

创建一个2*2的数组,计算对角线上元素的和 import numpy as np a = np.arange(4).reshape(2,2) print (a) #[[0 1] # [2 3]] n1 = a[0,0] print (n1) # 0 n2 = a[0,1] print (n2) # 1 n3 = a[1,0] print (n3) # 2 n4 = a[1,1] print (n4) # 3 sum_1 = n1 + n3 print (sum_1) # 2 sum_2 = n2…

详细介绍可以看Numpy帮助,也有很多资料,此文仅是一个简述性质的集成文章 1.简介 Numpy是Python的一个扩展包,语法和Matlab有很多相似之处.它支持高维数组和矩阵运算,也提供了许多数组和矩阵运算的函数.另外,它在数组和矩阵运算方面速度很快,效率很高.对数组的运算都可以算在每个元素上.如,A*2(A为3*3的矩阵),结果是A中的9个元素都乘2 1.1 索引与切片 数组索引一般用 [] 来实现,一维arratName[行],二维aName[行,列],三维[页,行,列],可以用冒号:代…

numpy简介 NumPy(Numerical Python)是python语言的一个扩展程序库,支持大量维度数组与矩阵运算,此外,也针对数据运算提供大量的数学函数库. NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础 NumPy的主要功能: ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 *读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 *线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能 *用于集成C.C++等代码的工具 Numpy的安装 pip install n…