A = np.random.randn(4,3) B = np.sum(A, axis = 1, keepdims = True) 我们使用(keepdims = True)来确保 A.shape 是(4,1)而不是(4,),它使我们的代码更加严格.容易减少深度学习中代码bug…

import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x.shape) d = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目,即把shape中为1的维度去掉 print(d.shape)…

二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于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.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 i…

二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于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.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 i…

keepdims主要用于保持矩阵的二维特性 import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) # 按行相加,并且保持其二维特性 print(np.sum(a, axis=1, keepdims=True)) # 按行相加,不保持其二维特性 print(np.sum(a, axis=1)) 输出 array([[3], [7]]) array([3, 7]) ------------------------------------------------…

本文只是简单罗列一下再机器学习过程中遇到的常用的数学函数. 1. math.fabs(x): 返回x的绝对值.同numpy. >>> import numpy >>> import math >>> numpy.fabs(-5) 5.0 >>> math.fabs(-5) 5.0 2.  x.astype(type): 返回type类型的x, type 一般可以为numpy.int, numpy.float等,没有math.int等.…

static相对来说是一个较复杂的修饰符,c++中的static在c的基础之上又包含了static在类中的应用(也就是说多了static的成员变量和static的成员函数):c\c++中静态变量.对象的初始化是在mian函数运行之前被初始化的,而且是没有顺序的,如果多个静态变量.对象有依赖顺序,最好定义在同一个文件中,或者直接不要这么做. c中: static主要定义全局.局部静态变量以及定义静态函数:全局静态变量和全局局部变量其实是一样的,可以统称为静态变量,注意:局部变量在第一次进这个函数时…

用法:zeros(shape, dtype=float, order='C') 返回:返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组: 参数:shape:形状 dtype:数据类型,可选参数,默认numpy.float64 dtype类型: t ,位域,如t4代表4位 b,布尔值,true or false i,整数,如i8(64位) u,无符号整数,u8(64位) f,浮点数,f8(64位) c,浮点负数, o,对象, s,a,字符串,s24 u,unicode,u24 order:可选参数,c代表…

1.np.array 的shape (2,)与(2,1)含义 ndarray.shape:数组的维度.为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组.例如二维数组中,表示数组的“行数”和“列数”. ndarray.shape返回一个元组(tuple),这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性. 一般情况下:[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素(一级中括号,维度1). [[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素(两级中括号,维度2)…

1  矩阵.数组.列表 #from numpy import * import numpy as np 矩阵创建 >>> A = np.array([1,2,3]) array([1, 2, 3]) >>> A = np.mat(A) matrix([[1, 2, 3]]) >>> np.shape(A) (1, 3) >>> B = np.matrix([1,2,3]) >>> np.shape(b) (1, 3)…