numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn就是其中一个,randn函数位于numpy.random中,函数原型如下: numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) 这个函数的作用就是从标准正态分布中返回一个或多个样本值.什么是标准正态分布,大哥,你别吓我,上过高中吗?标准正态分布俗称高斯分布,正态分布是大自然中最常见的分布,标准正态分布就是期望为0,方差为1的正态分布. 如果没有参数,则返回一个值,如果有参数,则返回(d0, d1, …, dn)个值,这些…

svg,g ,defs,symbol 都是容器元素,使用起来给人许多疑惑 svg-spirite-loader在页面生成的svg标签有什么特点? svg标签里面的symbol有什么用? 这些标签能够随意相互包裹么? 不能任意嵌套 经过实验发现: svg>g>svg>g可以任意嵌套 defs symbol嵌套不会展示,因为这两个容器本来就不会展示 <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="fill: #…

罗列日常使用中遇到的问题和解决办法.包括: { caffe使用中的疑惑和解释: 无法正常执行 train/inference 的情况: Caffe基础工具的微小调整,比如绘loss曲线图: 调试python代码技巧,基于vscode; py-faster-rcnn在自己数据集上调参技巧 py-faster-rcnn因为numpy版本.自己数据集等各种原因导致的坑和解决办法 py-faster-rcnn本身细节的各种坑 调试matcaffe的技巧 protobuf版本的坑 ... } 保持更新.…

概要 开发单页应用, 首先绕不开的内容就是路由, react router v4 版本是最新的版本. 和之前的版本相比, 成熟了很多, 也简单了很多, 使用起来更加方便. 核心 component react-router V4 可以用于 Web 和 Native. 这里主要讨论基于 Web 的应用. react-router 有很多 Components, 但是只要掌握下面 3 个 Component 就可以管理好 react 应用的路由了. Router component Router 是…

Numpy使用中的一些注意点: ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ----------------------------------------------------------------------------------------------------------…

NumPy库的核心是矩阵及其运算. 使用array()函数可以将python的array_like数据转变成数组形式,使用matrix()函数转变成矩阵形式. 基于习惯,在实际使用中较常用array而少用matrix来表示矩阵. 然后即可使用相关的矩阵运算了 import numpy as np a = [[1,2,3],[4,5,5],[4,5,5]] len = a.shape[0] #多维数组的行数 print(a.dtype) #输出元素类型 #另外也还可以使用切片方式来处理数组 然后是…

在编写窗口程序时主要是5个步骤,创建窗口类.注册窗口类.创建窗口.显示窗口.消息环的编写.对于这5个步骤为何要这样写,当初我不是太理解,学习到现在有些问题我基本上已经找到了答案,同时对于Windows对于窗口的管理机制有了更深的认识,下面我通过问答的方式,一一写出自己之前的疑惑. 问题一.窗口类与窗口之间有何关系? 答:窗口类与窗口就好像C++中类与对象的关系,窗口是窗口类的具体表现,在注册窗口类成功后,系统并没有创建窗口,只是分配的相应的存储空间存储了我们为窗口类填写的一些信息.只有调用Cre…

目录 广播的引出 广播的原则 数组维度不同,后缘维度的轴长相符 数组维度相同,其中有个轴为1 参考: 广播的引出  numpy两个数组的相加.相减以及相乘都是对应元素之间的操作. import numpy as np x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]]) y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]]) print(x*y) #numpy当中的数组相乘是对应元素的乘积,与线性代数当中的矩阵相乘不一样 输入结果如下: ''' [[ 2 2 9] [ 2 4…

在计算机中,没有任何数据类型是固定的,完全取决于如何看待这片数据的内存区域. 在numpy.ndarray.view中,提供对内存区域不同的切割方式,来完成数据类型的转换,而无须要对数据进行额外的copy,可以节约内存空间,我们可以将view看做对内存的展示方式. 如: import numpy as np x = np.arange(10, dtype=np.int) print('An integer array:', x) print ('An float array:', x.view(…

在numpy 1.6中引入的迭代器对象nditer提供了许多灵活的方式来以系统的方式访问一个或多个数组的所有元素. 1 单数组迭代 该部分位于numpy-ref-1.14.5第1.15 部分Single Array Iteration. 利用nditer对象可以实现完成访问数组中的每一个元素这项最基本的功能,使用标准的python迭代器接口可以逐个访问每一个元素. 1.1 默认迭代顺序 a = np.arange(6).reshape(2,3) b = a.T print(a) # [[0 1…

严正声明: 在linux下面使用命令行操作时,一定要懂得命令行的意思,然后再执行,要不然在不知道接下来会发生什么的情况下输入一通命令,linux很有可能崩掉. 因为在linux下面,使用sudo以及root权限时,是可以对任意一个文件进行操作处理的,即使是正在使用的系统文件. caffe中出现下面这些问题说明在安装过程中有一些步骤没有按照官网说明来,如果按照官网说明一步步安装,一般会一次性通过. Caffe编译问题及解决方案汇总: 在编译caffe代码时,之前的各种错误会显现出来,这时候会出现各…

转自https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/2-1-np-attributes/ numpy 的属性: ndim:维度 shape:行数和列数 size:元素个数 使用numpy首先要导入模块 import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写 列表转化为矩阵: array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵 print(array) "&qu…

numpy数组的广播功能强大,但是也同时让人疑惑不解,现在让我们来谈谈其中的原理. 广播原则: 如果两个数组的后缘维度(即:从末尾开始算起的维度)的轴长相符或其中一方的长度为1,则认为它们是广播兼容的,广播会在缺失和(或)长度为1的轴上进行. 上面的原则很重要,是广播的指导思想,下面我们来看看例子. 1.其实在最简单的数组与标量数字之间的运算就存在广播,只是我们把它看作理所当然了. 2.再看下一个例子,这个大家都会一致认为这是广播了 根据广播原则:arr1的shape为(4,1),arr2的sh…

本文是对我原先写的python常用序列list.tuples及矩阵库numpy的使用中的numpy矩阵库的使用的补充.结合我个人现在对线性代数的复习进度来不断更博. Section 1:行列式的计算 我们知道,线代中,行列式是相当重要的一部分,因为行列式通常决定了一个矩阵的逆是否存在以及方程是否有解等,因此,掌握行列式的计算相当重要,结合numpy矩阵库,对我们所学进行拓展,并且在学习的过程中还能掌握numpy的使用,可谓一举两得. 在原先的博客中,已经提及了numpy中如何创建矩阵.如何求解矩…

参考网址:http://www.cnblogs.com/empty16/p/4828476.html 严正声明: 在linux下面使用命令行操作时,一定要懂得命令行的意思,然后再执行,要不然在不知道接下来会发生什么的情况下输入一通命令,linux很有可能崩掉. 因为在linux下面,使用sudo以及root权限时,是可以对任意一个文件进行操作处理的,即使是正在使用的系统文件. caffe中出现下面这些问题说明在安装过程中有一些步骤没有按照官网说明来,如果按照官网说明一步步安装,一般会一次性通过.…

NumPy简介: NumPy 是高性能科学计算和数据分析的基础包:它是pandas等其他工具的基础. NumPy的主要功能: 1. ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 (最主要的功能) 2. 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 3. 线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能 安装方法: pip install numpy 引用方式: import numpy as np ndarray --- 多维数组对象 import numpy as np 创建 ndarray: np.ar…

学习链接:http://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html 官方链接:https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html 简介: numPy是python语言的一个扩展库,是一个运行非常快的数学库,主要用于数组计算.它支持大量的维度与数据运算还针对数组运算提供大量的数学函数库.它包含:一个强大的n维数组对象ndarray.广播功能函数.整合c/c++/fortran的工具.线性代数.傅里叶变化与随机数生成等功…

目录 Numpy学习笔记(下篇) 一.Numpy数组的合并与分割操作 1.合并操作 2.分割操作 二.Numpy中的矩阵运算 1.Universal Function 2.矩阵运算 3.向量和矩阵运算 三.Numpy中的聚合操作 四.Numpy中的arg运算 1.索引操作 2.排序和索引使用 五.Fancy Indexing 六.Numpy.array的比较 我是尾巴 Numpy学习笔记(下篇) 路漫漫其修远兮,吾将上下而求索!Numpy学习笔记(上篇) 一.Numpy数组的合并与分割操作 ​…

题目太长啦!文档下载[传送门] 第1题 简述:设计一个5*5的单位矩阵. import numpy as np A = np.eye(5) print(A) 运行结果: 第2题 简述:实现单变量线性回归. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #-----------------计算代价值函数----------------------- def com…

1. 奇异值分解(SVD) (1)奇异值分解 已知矩阵\(\bm{A} \in \R^{m \times n}\), 其奇异值分解为: \[\bm{A} = \bm{U}\bm{S}\bm{V}^T \] 其中\(\bm{U} \in \R^{m \times m}\),\(\bm{V} \in \R^{n \times n}\)是正交矩阵,\(\bm{S} \in \R^{m \times n}\)是对角线矩阵.\(\bm{S}\)的对角线元素\(\bm{s}_1, \bm{s}_2,...,…

Atitit 图像处理的心得与疑惑 attilax总结 1.1. 使用类库好不好??还是自己实现算法1 1.2. 但是,如果遇到类库体积太大,后者没有合适的算法,那就只能自己开发算法了1 1.3. 如果使用类库了,如何提升自己的算法理论水平呢?1 1.4. 图像处理使用什么语言好??Java c++ c# ??1 1.5. 广度发展还是深度发展??2 1.1. 使用类库好不好??还是自己实现算法 个人感觉,能用类库就类库把,其实也没什么,但是理论原理要搞清楚..不一定非要自己实现算法..否则使用…

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的…

矢量化指的是用数组表达式代替循环来操作数组里的每个元素. NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数. 例如,square函数计算各元素的平方,rint函数将各元素四舍五入: 还有一些函数接受2个参数,叫二元ufunc,比如add函数和maximum函数: numpy.where函数 numpy.where函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本,例如: np.where函数的第二个参数和第三个参数不是必要的…

一.现象 编译存储过程时报ORA-02020错误. 错误详细信息:ORA-04052在查找远程对象 xx@yy时出错 ORA-00604 : 递归 SQL 级别 1 出现错误 ORA-02020 : 过多的数据库链接在使用中 二.解决步骤 1.查看一下有关link的参数 SQL> show parameter open_links NAME TYPE VALUE------------------------------------ ----------- -------------------…

最近装了python和PyCharm开发环境,但是在安装numpy和matplotlib等包时出现了问题,现总结一下在windows平台下的安装方法. 由于现在找不到了工具包新版本的exe文件,所以采用了whl格式文件的安装.本人事先安装了python3.5.2,电脑是32位. 1.先安装wheel,在cmd窗口下输入: pip install wheel 2.下载工具包: numpy模块:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy scip…

一.为啥需要numpy python虽然说注重优雅简洁,但它终究是需要考虑效率的.别说运行速度不是瓶颈,在科学计算中运行速度就是瓶颈. python的列表,跟java一样,其实只是一维列表.一维列表相当于一种类型,这样对于元素的访问效率是很低的. python中一切皆引用,每一个int对象都要用指针指一下再用int存储一下,浪费空间也浪费时间.当读取某个元素的时候需要先读取引用,再根据引用指向的内存地址来读取int值. numpy相当于完全采用了C语言那套数组机制. 二.numpy原则 一切皆一…

碰到一个觉得很疑惑的问题,Mybatis的parameterType为String类型的时候,能够接收多个参数的吗? 背景 初学Mybatis的时候,看的教程和书籍上都是在说基本的数据类型如:int.String等作为parameterType只能传入单个值,要想传入多个值,可以使用List.Map或者自定义的数据类型等等,但是今日看到了一份别人的代码上,parameterType为String,但是却用来接收了俩个传入值,而且查询的结果并没有出错,很是疑惑. 实验 在网上搜了很久,都没有搜到跟…

Numpy Numpy是python的一个库.支持维度数组与矩阵计算并提供大量的数学函数库. arr = np.array([[1.2,1.3,1.4],[1.5,1.6,1.7]])#创建ndarray时候也可以指定dtype arr.astype(dtype = np.int) #浮点数转int #对数组批量运算,作用在每个元素上 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print arr**5 #索引和切片 arr = np.array([1,2,3,4,5,6…

broadcasting Theano vs. Numpy broadcast mechanism allows a scalar may be added to a matrix, a vector to a matrix or a scalar to a vecotor. Examples T and F stands for True and False respectively, denoting which dimension can be broadcasted. Diference…