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tile函数位于python模块numpy.lib.shape_base中,他的功能是重复某个数组. 函数的形式是tile(A,reps) 函数参数说明中提到A和reps都是array_like的,什么是array_like的parameter呢?在网上查了一下,始终搞不明白,便把熟悉的python数据类型都试了一下,得出以下结论. A的类型众多,几乎所有类型都可以:array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及bool类…
函数形式: tile(A,rep) 功能:重复A的各个维度 参数类型: - A: Array类的都可以,即A是一个ndarry数组- rep:A沿着各个维度重复的次数,表示变成的矩阵的形状,例如rep=(2,2,3)表示把A当成一个元素,形成一个(2,2,3) 形状的数组. 例: >>>A=np.array([0.8,1.1]) >>>np.tile(A,3) array([ 0.8, 1.1, 0.8, 1.1, 0.8, 1.1]) >>>np.t…
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…
Numpy的tile(A, reps)函数,就是将原矩阵横向.纵向地复制.tile是瓷砖的意思,顾名思义,这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来. 举个例子,原矩阵:  横向铺展:  纵向铺展: 横向铺展+纵向铺展: 最后再让我们来看看源码是怎么解释的: Construct an array  by repeating A the number of times given by reps. 顾名思义就是通过重复/循环 A reps次来构建一个数组.…
a=arange(1,3) #a的结果是: array([1,2]) 1,当 tile(a,1) 时: tile(a,1) #结果是 array([1,2]) tile(a,2) #结果是 array([1,2,1,2]) tile(a,3) #结果是 array([1,2,1,2,1,2]) 说明tile函数第二个参数是用来控制a重复次数的 2,当tile(a,(1,1))时 #结果是 array([[1, 2]]) tile(a,(1,1)).shape #结果是(1,2),说明是一个1X2…
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:…
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,…
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…
weekdays.pyimport numpy as npfrom datetime import datetimedef datestr2num(s): return datetime.strptime(s.decode('ascii'), "%d-%m-%Y").date().weekday() dates, open, high, low, close=np.loadtxt('data.csv', dtype=float, delimiter=',', usecols=(1, 3…
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…
在Python中使用help帮助 >>> import numpy >>> help(numpy.argsort) Help on function argsort in module numpy.core.fromnumeric: argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)     Returns the indices that would sort an array.          Perform an…
其中a是一个数组,后面两个参数分别表示最小和最大值 也就是说clip这个函数将将数组中的元素限制在a_min, a_max之间,大于a_max的就使得它等于 a_max,小于a_min,的就使得它等于a_min. 高维数组也是同样的操作…
从NumPy的官方完整查到rot90函数语法格式如下: rot90(m, k=1, axes=(0, 1) m是要旋转的数组(矩阵),k是旋转的次数,默认旋转1次,那是顺时针还是逆时针呢?正数表示逆时针,而k为负数时则是对数组进行顺时针方向的旋转.axes是由坐标轴定义的平面,旋转轴垂直于该平面,坐标轴必须不同,用于三维矩阵的旋转. import numpy as np mat = np.array([[1,3,5], [2,4,6], [7,8,9] ]) print mat, "# orig…
一.参数解释 ndarray = numpy.pad(array, pad_width, mode, **kwargs) array为要填补的数组 pad_width是在各维度的各个方向上想要填补的长度,如((1,2),(2,2)),表示在第一个维度上水平方向上padding=1,垂直方向上padding=2,在第二个维度上水平方向上padding=2,垂直方向上padding=2.如果直接输入一个整数,则说明各个维度和各个方向所填补的长度都一样. mode为填补类型,即怎样去填补,有“cons…
在学习机器学习实教程时,实现KNN算法的代码中用到了numpy的tile函数,因此对该函数进行了一番学习: tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中,他的功能是重复某个数组.比如tile(A,n),功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组 print(tile([0,0],1)) [0 0] print(tile([0,0],2)) [0 0 0 0] print(tile([0, 0], 4)) [0 0 0 0 0 0 0 0] print(tile([0…
关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat…
tile()函数可以很方便的生成多维数组.它有两个参数,第一个数是原始数组;第二个表示如何来生成,第一个数字表示生成几行,第二个表示每行有多少个原始数组(如果只写一个数字,那么就默认是一行). from numpy import *>>>x=tile([1,2,3],(3,2)) >>>x array([[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]]) from numpy import *>…
tile函数 来自于numpy.lib.shape_base 功能:重复某个数组. 比如说tile(A, n), 功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组(行数只有1个) 比如说tile(A, n, 1), 功能是将数组A重复n次,构成一个新的数组(n 行,每行中只有1个) # 先引入numpy下的所有方法 from numpy import * # 源码中的示例如下 >>> a = np.array([0, 1, 2]) >>> np.tile(a, 2) array…
1.tile函数: tile函数是模板numpy.lib.shape_base中的函数.函数的形式是tile(A,reps) A的类型几乎所有类型都可以:array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及bool类型. reps的类型也很多,可以是tuple,list, dict, array, int,bool.但不可以是float, string, matrix类型.行列重复copy的次数. 例子: >>> til…
在学习knn分类算法的过程中用到了tile函数,有诸多的不理解,记录下来此函数的用法.   函数原型:numpy.tile(A,reps) #简单理解是此函数将A进行重复输出 其中A和reps都是array_like的参数,A可以是:array,list,tuple,dict,matrix以及基本数据类型int,string,float以及bool类型,reps的类型可以是tuple,list,dict,array,int,bool,但不可以是float,string,matrix类型. 计较常…
shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法: 一维矩阵[1]返回值为(1L,) >>> z.shape(1,) 二维矩阵,返回两个值 >>> m = np.zeros((2,3))>>> m.shape(2, 3) 一个单独的数字,返回值为空 …
numpy中的arg系列函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 不定期更新,现学现卖 numpy中arg系列函数被经常使用,通常先进行排序然后返回原数组特定的索引. argmax 将数组排序后返回数组元素从小到大依次排序的·最大的元素索引 argmin 将数组排序后返回数组元素从小到大依次排序的·最小的元素索引 argsort 将数组排序后返回数组元素从小到大依次排序的·所有元素索引…
内置min()函数 numpy中的min()函数:…
在Numpy中经常使用到的操作由扁平化操作,Numpy提供了两个函数进行此操作,他们的功能相同,但在内存上有很大的不同. 先来看这两个函数的使用: from numpy import * a = arange(12).reshape(3,4) print(a) # [[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11]] print(a.ravel()) # [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] print(a.flatten()) # [ 0 1 2…
这三个函数都可以返回随机正态分布(高斯Gaussian 分布)的数组,都可以从numpy.random中导出 先看三个函数的参数方式: randn: randn(d0, d1, ..., dn), 返回shape为(d0, d1, ..., dn)的标准正态分布(均值为0,标准差为1)的数组 standard_normal: standard_normal(size=None), 跟randn一样,也是返回标准正态分布的数组,不同的是它的shape由size参数指定,对于多维数组,size必须是…
numpy中的快速的元素级数组函数 一元(unary)ufunc 对于数组中的每一个元素,都将元素代入函数,将得到的结果放回到原来的位置 >>> import numpy as np >>> arr=np.arange(10) >>> arr array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> np.sqrt(arr)# 开方 array([0. , 1. , 1.41421356, 1.7320508…
在阅读<机器学习实战>一书中,发现了一个比较函数是argsort() 猜测是在numpy中出现的,手动进行了测试 >>> import numpy as np >>> x = np.array([1,2,-1,-2,3]) >>> x.argsort() array([3, 2, 0, 1, 4], dtype=int64) 根据结果推测,argsort是根据值进行排序,然后返回对应的index(arg)的array 由于numpy中还存在…
一. python sum函数 描述: sum() 对序列进行求和 用法: sum(iterable[, start]) iterable:可迭代对象,例如,列表,元组,集合. start:指定相加的参数,如果没有,默认为0. 示例: ```pythonx = [0, 1, 2]print("No.1 ", sum(x))```输出结果 No.1 3 二.numpy中的 sum() 描述: 对numpy进行的特定操作. 用法: sum(a, axis=None, dtype=None,…
NumPy之:ndarray中的函数 目录 简介 简单函数 矢量化数组运算 条件逻辑表达式 统计方法 布尔数组 排序 文件 线性代数 随机数 简介 在NumPy中,多维数组除了基本的算数运算之外,还内置了一些非常有用的函数,可以加快我们的科学计算的速度. 简单函数 我们先看下比较常见的运算函数,在使用之前,我们先构造一个数组: arr = np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) 计算数组中元素的开方: np.sqrt(arr) ar…
摘要:总结股票均线计算原理--线性关系,也是以后大数据处理的基础之一,NumPy的 linalg 包是专门用于线性代数计算的.作一个假设,就是一个价格可以根据N个之前的价格利用线性模型计算得出. 前一篇,在计算均线,指数均线时,分别计算了不同的权重,比如 和 都是按不同的计算方法来计算出相关的权重,一个股价可以用之前股价的线性组合表示出来,也即,这个股价等于之前的股价与各自的系数相乘后再做加和的结果,但是,这些系数是需要我们来确定的,也即一个线性相关的权重.一.用线性模型预测价格创建步骤如下:1…