从函数规则创建数组是非常方便的方法.在numpy中我们常用fromfunction函数来实现这个功能. 在numpy的官网有这么一个例子. >>> def f(x,y): ... return 10*x+y ... >>> b = fromfunction(f,(5,4),dtype=int) >>> b array([[ 0, 1, 2, 3], [10, 11, 12, 13], [20, 21, 22, 23], [30, 31, 32, 33]…

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(…

利用Numpy函数库构造4*4随机数组,然后将数组转化为矩阵,然后矩阵与其逆矩阵相乘,计算机处理的误差 from numpy import * random.rand(4,4) print(random.rand(4,4)) randMat = mat(random.rand(4,4)) print(randMat.I) invRandMat = randMat.I print(randMat*invRandMat) myEye =randMat*invRandMat print(myEye-e…

Python numpy函数hstack() vstack() stack() dstack() vsplit() concatenate() 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 转载链接 numpy.stack()函数 函数原型:numpy.stack(arrays, axis=0) 程序实例: >>> arrays = [np.random.randn(3, 4) for _ in range(10)] >>> np.stack(arrays,…

本篇主要收集一些平时见到的 Numpy 函数. numpy.random.seed & numpy.random.RandomState np.random.seed() 和 np.random.RandomState 都用于生成随机数种子,np.random.seed() 是可以直接调用的方法,而 np.random.RandomState 则是一个产生随机数的容器,使用时需要创建实例对象,进而调用实例方法,如 np.random.RandomState(42).uniform() . 随机数…

转自:http://nkwavelet.blog.163.com/blog/static/2277560382013103010312144/ x264版本:   x264-snapshot-20140226-2245  1.     首先对主函数进行分析,main函数很简洁,主要有三个步骤,见下图: 2.   接下来分析一下Parse函数中的主要过程: static int parse( int argc, char **argv, x264_param_t *param, cli_opt_t…

一.main函数的分析 首先来看我们在上一节最后看到的这个程序,我们先来简单的分析一下.有助于后面的学习 object HelloScala { def main(args: Array[String]): Unit = { println("I Love You Scala"); } } 如图所看到的,在Scala中能够使用object和class分别定义一个类.两者还是存在一些区别.以后我会在专门的博客中给予介绍. 在Scala中定义一个函数使用:def 来修饰 完整定义一个函数为…

存个代码,以后参考. numpy次成分分析和PCA降维 SVD分解做次成分分析 原图: 次成分复原图: 代码: import numpy as np from numpy import linalg import cv2 as cv src = cv.imread("/home/xueaoru/图片/output_3_0.png") gray = cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY) S,V,D = linalg.svd(gray) vv = np.ze…

##numpy函数库中一些经常使用函数的记录 近期才開始接触python,python中为我们提供了大量的库,不太熟悉.因此在<机器学习实战>的学习中,对遇到的一些函数的使用方法进行记录. (1)mat( ) numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都能够用于处理行列表示的数字元素. 尽管他们看起来非常类似,可是在这两个数据类型上运行同样的数学运算能够得到不同的结果,当中numpy函数库中matrix与MATLAB中matrices等价. 调用mat( )…

##numpy函数库中一些常用函数的记录 最近才开始接触Python,python中为我们提供了大量的库,不太熟悉,因此在<机器学习实战>的学习中,对遇到的一些函数的用法进行记录. (1)mat( ) 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以得到不同的结果,其中numpy函数库中matrix与MATLAB中matrices等价. 调用mat( )函数可以将数…