今天学习到numpy基本的运算方法,遇到了一个让我比较难理解的问题.就是dot函数是如何对矩阵进行运算的. 一.dot()的使用 参考文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.dot.html dot()返回的是两个数组的点积(dot product) 1.如果处理的是一维数组,则得到的是两数组的內积(顺便去补一下数学知识) In : d = np.arange(0,9)Out: array([0, 1, 2, 3…

[开发技巧]·Numpy中对axis的理解与应用 1.问题描述 在使用Numpy时我们经常要对Array进行操作,如果需要针对Array的某一个纬度进行操作时,就会用到axis参数. 一般的教程都是针对二维矩阵操作axis,当axis为0时,计算方向时列,当axis为1时计算方向为行. 但是这样的描述并不能让我们真正理解axis的含义.下面我一个三维Array,来带领大家深入理解axis 2.实战讲解 >>> import numpy as np >>> arrays…

近期在好几个地方都看到meshgrid的使用,虽然之前也注意到meshgrid的用法.但总觉得印象不深刻,不是太了解meshgrid的应用场景.所以,本文将进一步介绍Numpy中meshgrid的用法. Meshgrid函数的基本用法 在Numpy的官方文章里,meshgrid函数的英文描述也显得文绉绉的,理解起来有些难度.可以这么理解,meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格.用法: [X,Y]=meshgrid(x,y) [X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshg…

函数重载是个什么概念,才接触的这个概念的时候我也是完全昏了,还在自己看看了书后就理解了.那什么是函数重载呢?我个人理解的是在同一个作用域下有多个同名的函数,但是他们的形参的类型是不同的,或者参数个数是不同的.当我们调用这些函数时,怎么判断我们调用的是那一个函数呢,这个就要看你在使用重载函数时所传参数的类型或者参数个数.好了,话不说.看看代码就知道了. using System;namespace overload{    class a    {        public void print…

转载:https://blog.csdn.net/amuchena/article/details/89060798和https://www.runoob.com/python/python-func-sum.html numpy中的sum()函数和python中不太一样:…

本文通过实例介绍了MySQL中的group_concat函数的使用方法,比如select group_concat(name) . 一.MySQL中group_concat函数 完整的语法如下: group_concat([DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator '分隔符']) 1.基本查询 mysql> select * from aa; +--+--+ | id| name | +--+--+ |1 | 10| |1 | 20…

numpy提供的数组功能比较常用,NumPy中维数被称为轴,轴数称为秩. import numpy as np 比如a = np.array([[1, 5, 3], [4, 2, 6]]) a.min()返回的就是a中所有元素的最小值 a.min(0)返回的就是a的每列最小值 a.min(1)返回的是a的每行最小值 光这么说可能有点犯迷糊,下面举一个三维的例子 b = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[2, 3, 4], [3, 65, 1]], [[1,…

1. 理解 1.1 Matlab 帮助: a = arburg(x,p)返回与输入数组x的p阶模型相对应的归一化自回归(AR)参数. 如果x是一个向量,则输出数组a是一个行向量. 如果x是矩阵,则参数沿模型的第n行位于x的第n列. a有p + 1列. p必须小于x的元素(或行)数. [a,e] = arburg(x,p)返回白噪声输入的估计方差e. [a,e,rc] = arburg(x,p)返回rc中的反射系数. 1.2 自我的一些理解 AR(P) 模型作用: 使用前几个数据来预测后面的数据,…

在Numpy对矩阵的转置中,我们可以用transpose()函数来处理. 这个函数的运行是非常反常理的,可能会令人陷入思维误区. 假设有这样那个一个三维数组(2*4*2): array ([[[ 0, 1, 2, 3],               [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11],            [12, 13, 14, 15]]]) (1). 错误的观点 我们通常的想法是 从x轴看去,0, 1 ,2 ,3 从y轴看去,0,4 从z轴看去,0, 8 这样…

https://blog.csdn.net/u011599639/article/details/76254442 函数 numpy.convolve(a, v, mode=‘full’),这是numpy函数中的卷积函数库 参数: a:(N,)输入的一维数组 b:(M,)输入的第二个一维数组 mode:{‘full’, ‘valid’, ‘same’}参数可选 ‘full’ 默认值,返回每一个卷积值,长度是N+M-1,在卷积的边缘处,信号不重叠,存在边际效应. ‘same’ 返回的数组长度为ma…