一.meshgrid函数 meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上. 它适用于生成网格型数据,可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵,对应两个数组中所有的(x,y)对. 示例展示: 由上面的示例展示可以看出,meshgrid的作用是: 根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表. 如果第一个参数是xarray,维度是xdimesion, 第二个参数是yarray,维度是ydimesion. 那么生成的第一个二维数组是以xarray为行,共ydimesion行的向量: 而第二个二维数组是以…

转自:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8854197.html 一.meshgrid函数 meshgrid函数通常使用在数据的矢量化上. 它适用于生成网格型数据,可以接受两个一维数组生成两个二维矩阵,对应两个数组中所有的(x,y)对. 示例展示: 由上面的示例展示可以看出,meshgrid的作用是: 根据传入的两个一维数组参数生成两个数组元素的列表. 如果第一个参数是xarray,维度是xdimesion, 第二个参数是yarray,维度是ydimes…

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…

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…

Matlab和Python的numpy在维度索引方面的不同点: 1.索引的起始点不同:Matlab起始位置的索引为1,Python为0. 2.索引的括号不同:Matlab中元素可以通过小括号表示索引,Python中用中括号. 3.对数组的默认维数不同:在Matlab中,一个一维数组是一个第二维为1的二维数组.Python中,a=np.arrange(10)产生的是一个一维数组,而a = np.reshape(np.arrange(10), (10, 1))是一个二维数组,有10行1列.a = n…

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:…

1. numpy.reshape  重塑 reshape是一种函数,函数可以重新调整矩阵的行数.列数.维数. B = reshape(A,m,n) 返回一个m*n的矩阵B, B中元素是按列从A中得到的.如果A中元素个数没有m*n个, 则会引发错误.   2.numpy.shape  输入参数:类似数组(比如列表,元组)等,或是数组. 返回:一个整型数字的元组,元组中的每个元素表示相应的数组每一维的长度. 注:只有数组array才可以使用shape和reshape函数.…

转自 https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/73380803 这三个函数有些相似性,都是堆叠数组,里面最难理解的应该就是stack()函数了,我查阅了numpy的官方文档,在网上又看了几个大牛的博客,发现他们也只是把numpy文档的内容照搬,看完后还是不能理解,最后经过本人代码分析,算是理解了stack()函数增加维度的含义.以下内容我会用通俗易懂的语言解释,内容可能有点多,耐心看,如果哪里说的不对,欢迎纠正! 1. stac…

from NumPy import * 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 - rep:A沿着各个维度重复的次数 这个英文单词的本意是:贴瓷砖,还挺形象的. 举例: tile([17,29],2),如果rep参数是一个整数,则表示重复A中的元素rep次,即行数(即维度)只有1维,所以2的意思是在“列”这个维度上重复2次 输出[17,29,17,29] tile([29,17],(3,5)) 此时的(3,5)和[3,5]是相同的效…

两者所要实现的功能是一致的(将多维数组降为一维), 两者的区别在于返回拷贝(copy)还是返回视图(view),numpy.flatten() 返回一份拷贝,对拷贝所做的修改不会影响(reflects)原始矩阵, 而numpy.ravel()返回的是视图(view),会影响(reflects)原始矩阵. 1.二者的功能 >>> x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> x array([[1, 2], [3, 4]]) >>>…