>>> a = np.arange(9).reshape((3,3))>>> aarray([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])>>> print(np.max(a)) #全局最大8>>> print(np.max(a,axis=0)) #每列最大[6 7 8]>>> print(np.max(a,axis=1)) #每行最大[2 5 8] 然后用where得到最大值的索引,返回值中,…

我发现在数据处理中非常常见的就是nan值的判断,筛选数据尤为常见, 判断数据是否为nan,前提是np.float类型数组,但在应用于对象数组时会引发TypeError # 返回bool类型 np.isnan(ndarray) 但是np没有直接提供给我们非nan的判断,起初我试了一试np.notnan(),然后发现np并没有替我们封装, 但是np有一个非常好用的特性也就是np.nan != np.nan 于是乎,我们可以这么写 # 返回bool类型 ndarray == ndarray…

用NumPy genfromtxt导入数据 NumPy provides several functions to create arrays from tabular data. We focus here on the genfromtxt function. In a nutshell, genfromtxt runs two main loops. The first loop converts each line of the file in a sequence of strings…

  0x00 PyTorch是什么? PyTorch是一个基于Python的科学计算工具包,它主要面向两种场景: 用于替代NumPy,可以使用GPU的计算力 一种深度学习研究平台,可以提供最大的灵活性和速度 0x01 开始学习 1.Tensors Tensors(张量)类似于numpy的ndarrays,不过Tensors还可以运行于GPU上以提升计算速度. from __future__ import print_function import torch 创建一个5x3且未初始化的矩阵: x…

本节讲卷积神经网络的可视化 三种方法 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 可视化卷积神经网络的过滤器 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的视觉模式或视觉概念 可视化图像中类激活的热力图 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别,从而可以定位图像中的物体 可视化中间激活 是指对于给定输入,展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图,这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器…

VGG16内置于Keras,可以通过keras.applications模块中导入. --------------------------------------------------------将VGG16 卷积实例化:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- from…

主要是用于分析数据的Pandas库 先学习两个数据类型DataFrame和series 进一步学习利用Pandas进行摘要的方法, 提取数据的特征 1 pandas库 1.1 pandas库 pandas库是处理和分析数据最好的库 提供高性能易用数据类型和分析工具 引用 import pandas as pd Pandas基于NumPy实现, 常与NumPy和Matplotlib一同使用 示范小例 得到的Series数据, 左边的是索引, 右边的数据 Pandas有两个数据类型: Series(…

https://blog.csdn.net/pandav5/article/details/53993684 (1)Mxnet的数据格式为NDArray,当需要读取可观看的数据,就要调用: numpy_d = d.asnumpy()converts it to a Numpy array. (2)list_arguments (给出当前符号d的输入变量)与list_outputs(给出符号d的输出变量)的说明 import mxnet as mxa = mx.sym.Variable("A&qu…

AutoEncoder (自编码器-非监督学习)神经网络也能进行非监督学习, 只需要训练数据, 不需要标签数据. 自编码就是这样一种形式.自编码能自动分类数据, 而且也能嵌套在半监督学习的上面, 用少量的有标签样本和大量的无标签样本学习. import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt from mpl_too…

import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) np.where(a== np.max(a)) >>>3 但假设其最值不止一个,如下 a = np.array([1,2,3,4,4]) np.where(a== np.max(a)) >>>[3,4]…

在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where,其又是list没有的 首先我们可以得到array在全局和每行每列的最大值(最小值同理) a = np.arange(9).reshape((3,3)) a array([[0, 1, 2], [9, 4, 5], [6, 7, 8]]) print(np.max(a)) #全局最大 8 print…

虽然numpy数组中有argmax的函数可以获得数组的最大值的索引,但该函数获得的是numpy数组平铺后的索引,也就是一维索引.那么要怎样才能获得二维索引呢?实现很简单,比如我下面的代码: import numpy as np import math a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) m, n = a.shape index = int(a.argmax()) x = int(index / n) y = index % n print(x, y) >>…

统计numpy数组中某一个值或某几个值出现的个数:sum(data==4) # 统计出现了几个cluster include0Cluster = sum(res == 0) include1Cluster = sum(res == 1) include2Cluster = sum(res == 2) include3Cluster = sum(res == 3) include4Cluster = sum(res == 4) include5Cluster = sum(res == 5) inc…

nditer对象有另一个可选参数op_flags,默认情况下,nditer将视待迭代遍历的数组为只读对象(read-only),为了在遍历数组的同时,实现对数组元素值得修改,必须指定op_flags=['readwrite']模式: np.nditer(a, op_flags=['readwrite']) 修改数组值的示例: import numpy as np a = np.arange(0,60,5) a = a.reshape(3,4) print '原始数组是:' print a pri…

import numpy as np x = np.arange(8) # [0 1 2 3 4 5 6 7] # 在数组尾部追加一个元素 np.append(x,10) # array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 10]) # 在数组尾部追加多个元素 np.append(x,[15,16,17]) # array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 15, 16, 17]) # 使用 数组下标修改元素的值 x[0] = 99 # array([99, 1…

Numpy.frompyfunc()将计算单个值的函数转化为计算数组中每个元素的函数 不再通过遍历,对数组中的元素进行运算,利用frompyfunc()将计算单个值的函数转化为计算数组中每个元素的函数 下面是示例代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 20 17:18:11 2020 @author: pan """ import time import numpy as np arr…

arr = np.array([[1,2,100,4,5,6],[1,1,100,3,5,5],[2,2,4,4,6,6]]) 方法一: count = np.bincount(arr[:,2]) # 找出第3列最频繁出现的值 value = np.argmax(count) 方法二: from collections import Counter value = Counter(arr[:,2]).most_common()…

做个备份,对 numpy 不熟,每次都找函数找半天. 代码里分几块: 1. 从 argc[1] 的文档中读取数据,并转化为 float.文档中有 2001 行,第一行为头,后面 2000 个是采样数据加换行. 2. wd[] 是我这里用的窗函数.是我们某产品里用的窗,参考下面一行 c: r[p]=s[p] *(*PI*p/len)+*PI*p/len)-*PI*p/len));//FDMS_1 Window 3. 使用 numpy 进行 fft. 4. 找出最大和次最大,然后估算真实最大. 5.…

import numpy as np from collections import Counter data = np.array([1.1,2,3,4,4,5]) Counter(data) #简单方法 sum(data==4)…

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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…

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…

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…

聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中.它有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用到所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好. K-均值(K-means)聚类算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成. 簇识别(cluster identification)给出簇类结果的含义.假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么. K-均值聚类算法 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据…

Numpy(Numerical Python)是高性能科学计算和数据分析的基础包. 1.Numpy的ndarray:一种多维数组对象 对于每个数组而言,都有shape和dtype这两个属性来获取数组的形状(元组表示)和类型. 创建ndarray: 可直接用np.array()着函数进行创建,往其中传入一维或者多维列表.   利用zeros()和ones()可以创建指定形状的全1或者全0数组.传入的参数为元组(1,2,3)   np.arange()是python内置函数的数组版本. 改变ndar…

K-均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习算法,它将相似的数据归纳到同一簇中.K-均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类,并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成. K-均值算法 算法思想 K-均值是把数据集按照k个簇分类,其中k是用户给定的,其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点. 主要步骤: 随机确定k个初始点作为质心 对数据集中的每个数据点找到距离最近的簇 对于每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 重复步骤2,直到任意一个点的簇分配结果不变 具体实现 from numpy impo…

这篇文章主要讲述Python如何安装Numpy.Scipy.Matlotlib.Scikit-learn等库的过程及遇到的问题解决方法.最近安装这个真是一把泪啊,各种不兼容问题和报错,希望文章对你有所帮助吧!你可能遇到的问题包括:        ImportError: No module named sklearn 未安装sklearn包        ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块        ImportError: DLL load fai…

接触 numpy 遇到的第一个函数可能就是 linspace 函数,但是对于我们这种没有学过 matlab 的人来说,根本不知道这是什么. 所以只能自己查资料. 词典显示: 线性等分向量 线性平分矢量 线性平分向量 那么怎么用呢? linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) Return evenly spaced numbers over a specified interval. Return…

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…