宁夏网站建设电话,蓝海电商怎么做,中国建设银行网站会员登录,wordpress 4.6.1这里写自定义目录标题 前言具体函数#xff1a;np.zeros()np.sum()np.reshape()np中的转置函数 前言
机器学习中会经常使用numpy下的函数#xff0c;需要明确方法的功能及使用的注意事项#xff0c;多练习#xff0c;才能熟能生巧#xff1b;
具体函数#xff1a;
np.… 这里写自定义目录标题 前言具体函数np.zeros()np.sum()np.reshape()np中的转置函数 前言
机器学习中会经常使用numpy下的函数需要明确方法的功能及使用的注意事项多练习才能熟能生巧
具体函数
np.zeros()
np.zeros()是numpy库中的一个函数用于创建指定形状的全零数组。函数语法如下
numpy.zeros(shape, dtypefloat, orderC)其中参数shape表示要创建的数组的形状可以是一个整数或者一个元组参数dtype表示数组的数据类型默认为float参数order表示数组在内存中的存储顺序可以是’C’按行存储或’F’按列存储默认为’C’。
例如要创建一个2行3列的全零数组可以使用以下代码
import numpy as nparr np.zeros((2, 3))
print(arr)输出结果为
[[0. 0. 0.][0. 0. 0.]]补充np.ones()和 np.empty() np.ones()是numpy库中的一个函数用于创建指定形状的全1数组。np.empty()是numpy库中的一个函数用于创建指定形状的未初始化的数组即数组元素的值是随机的。
import numpy as nparr1 np.ones((2, 3))
print(arr1)
arr2 np.empty((2, 3))
print(arr2)输出结果为
[[1. 1. 1.][1. 1. 1.]][[1. 2. 3.][4. 5. 6.]]np.sum()
np.sum()是numpy库中的一个函数用于计算数组中元素的总和。函数语法如下
numpy.sum(a, axisNone, dtypeNone, keepdimsFalse)其中参数a表示要计算总和的数组参数axis表示计算总和的轴向可以是一个整数、一个元组或者None默认为None表示计算所有元素的总和参数dtype表示输出结果的数据类型参数keepdims表示是否保留每个轴的维度保留则为True不保留则为False默认为False。如果使用np.sum()函数计算每一列的总和可以将axis参数设置为0如果计算每一行的总和可以将axis参数设置为1需要注意keepdims为true和false的区别。
例如要计算一个2行3列的数组的总和可以使用以下代码
import numpy as nparr np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
sum1 np.sum(arr)
print(sum1)
sum2 np.sum(arr,0)
print(sum2)
sum3 np.sum(arr,1)
print(sum3)
row_sum np.sum(arr, axis1, keepdimsTrue)
print(row_sum)输出结果为
21
[5 7 9]
[ 6 15]
[[ 6] [15]]np.reshape()
np.reshape()是numpy库中的一个函数用于改变数组的形状即将一个数组调整为指定的形状。函数语法如下
numpy.reshape(a, newshape, orderC)其中参数a表示要改变形状的数组参数newshape表示新的形状可以是一个整数或者一个元组参数order表示在内存中的存储顺序可以是’C’按行存储或’F’按列存储默认为’C’。
例如假设有一个一维数组arr可以使用以下代码将其转换为3行2列的二维数组
import numpy as nparr np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
arr1 np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
new_arr np.reshape(arr, (3, 2))
new_arr1 np.reshape(arr, (-1, 1))
new_arr2 np.reshape(arr, (2, 3))
print(new_arr)
print(new_arr1)
print(new_arr2)输出结果为
[[1 2][3 4][5 6]]
[[1][2][3][4][5][6]]
[[1 2 3][4 5 6]]np中的转置函数
在numpy中可以使用以下两种方式对数组进行转置
np.transpose()函数该函数用于对数组进行转置返回转置后的新数组。函数语法如下
numpy.transpose(a, axesNone)其中参数a表示要进行转置的数组参数axes用于指定转置后数组的轴的顺序默认为None表示将所有轴反转。
例如对于一个2行3列的数组arr可以使用以下代码进行转置
import numpy as nparr np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
transpose_arr np.transpose(arr)
print(transpose_arr)输出结果为
[[1 4][2 5][3 6]].T属性该属性用于对数组进行转置返回转置后的新数组。可以看作是np.transpose()函数的简写形式。例如对于一个2行3列的数组arr可以使用以下代码进行转置
import numpy as np
arr np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) transpose_arr arr.T print(transpose_arr) 输出结果为
[[1 4] [2 5] [3 6]] 需要注意的是这两种方式都返回一个新的数组原始数组并没有被改变。如果需要在原始数组上进行操作可以使用arr.T或np.transpose(arr)进行赋值操作。
