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图文并茂的Python教程-numpy.pad np.pad()常用与深度学习中的数据预处理,可以将numpy数组按指定的方法填充成指定的形状. 声明: 需要读者了解一点numpy数组的知识np.pad() 对一维数组的填充 import numpy as nparr1D = np.array([1, 1, 2, 2, 3, 4])'''不同的填充方法'''print 'constant: ' + str(np.pad(arr1D, (2, 3), 'constant'))print 'edge…
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Apr 28 22:07:02 2019 @author: jiangshan"""import numpy as npA = np.arange(95,99).reshape(2,2)print(A)#对A上下左右填充B = np.pad(A, 2, 'constant')#,constant_values 缺省,则默认填充均为0print(B)#对A左上填充C…
始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间…
NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 “Numeric Python”. 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用NumPy,开…
Numpy (Numerical Python) 高性能科学计算和数据分析的基础包: ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间: 矩阵运算,无需循环,可以完成类似Matlab中的矢量运算: 线性代数.随机送生成: ndarray ,N维数组对象(矩阵) 所有元素必须是相同类型 ndim属性,维度个数 shape属性,各维度大小 dtype属性,数据类型 代码示例: import numpy # 生成指定维度的随机多维数据(两行三列) data = numpy.rando…
来源于:https://github.com/HanXiaoyang/python-and-numpy-tutorial/blob/master/python-numpy-tutorial.ipynb python与numpy基础   寒小阳(2016年6月)   Python介绍   如果你问我没有编程基础,想学习一门语言,我一定会首推给你Python类似伪代码的书写方式,让你能够集中精力去解决问题,而不是花费大量的时间在开发和debug上同时得益于Numpy/Scipy这样的科学计算库,使得…
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…
当你知道工具的用处,理论与工具如何结合的时候,通常会加速咱们对两者的学习效率. 零 numpy 那么,Numpy是什么? NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量维度的数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发,2005 年,Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色,并加…
超过 150 个最佳机器学习,NLP 和 Python教程 微信号 & QQ:862251340微信公众号:coderpai简书地址:http://www.jianshu.com/p/2be3... 我把这篇文章分为四个部分:机器学习,NLP,Python 和 数学.我在每一部分都会包含一些关键主题,但是网上资料太广泛了,所以我不可能包括每一个可能的主题. 如果你发现好的教程,请告诉我.在这篇文章中,我把每个主题的教程数量都是控制在五到六个,这些精选出来的教程都是非常重要的.每一个链接都会链接到…
距离上一篇博文已过去8个月了,这段时间发生了很多事情导致没能持续更新博客.这段时间除了工作繁忙,业余时间都投入到AI技术的学习中,后面一段时间将会给大家分享我作为一个.NET开发人员在深度学习领域学习的收获和成果. <写给.NET开发者的Python教程>这个系列是第一个想和大家分享的内容,主要是从C#角度学习Python,希望能给.NET开发者们扫清AI学习的第一个拦路虎.所有的教程都会以AI开发的必备的Jupyter Notebook环境编写和提供给大家. 之后的系列会给大家分享如何从头开…