gfile:为file_io导入路由器。graph_util模块:在python中操作张量图的助手。image:图像处理和解码操作。...(弃用)arg_min(...): 返回一个张量维数中值最小的指标。(弃用)argmax(...): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。....): Divides x / y elementwise(使用Python 2师semantics操作)。div_no_nan(...): 计算一个不安全的除法，如果y为零，该除法返回0。....): 将python函数封装到一个TensorFlow op中，该op急切地执行它。qr(...): 计算一个或多个矩阵的QR分解。...unique(...): 在一维张量中找到唯一的元素。unique_with_counts(...): 在一维张量中找到唯一的元素。
.): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。 (deprecated arguments)argmin(...): 返回一个张量横轴方向上值最小的指标。...count_nonzero(...): 计算张量维上非零元素的个数。....): 计算张量x沿轴的累积积。cumsum(...): 沿着轴计算张量x的累积和。digamma(...): 计算导数绝对值的对数divide(...): 计算Python风格的x除以y的除法。...如果输入是一个向量(rank=1)，找到向量中k个最大的元素，并将它们的值和索引作为向量输出。因此value [j]是输入的第j个最大的条目，它的索引是index [j]。矩阵(分别地。...7、tf.math.argmax返回一个张量在轴上的最大值的指标。
，如果vector是一个向量，那就返回一个值，如果是一个矩阵，那就返回一个向量，这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。...tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的最大值/最小值的位置。...("B中沿X轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(B, 1))) print("B中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(B, 0))) 结果...2.5 A中沿X轴平均值为： [1 4] A中沿Y轴平均值为： [1 2 3] [Finished in 2.3s] 3 tf.reduce_sum() 按某个轴求和 实例 import numpy...轴和为： [ 3 12] A中沿Y轴和为： [3 5 7] [Finished in 2.4s] 4 tf.equal() tf.equal(real, prediction)是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素
注意 矩阵运算符 @ 和 @= 是在 Python 3.5 中遵循 PEP 465引入的，并且 @ 运算符已在 NumPy 1.10.0 中引入。更多信息可以在 matmul 文档中找到。...ndarray.searchsorted(v[, side, sorter]) 找到应将 v 的元素插入 a 中以保持顺序的索引。 ndarray.nonzero() 返回非零元素的索引。...ndarray.searchsorted(v[, side, sorter]) 找到元素的插入位置以维持顺序。 ndarray.nonzero() 返回非零元素的索引。...注意 在 Python 3.5 中引入了矩阵运算符@和@=，遵循了PEP 465，而@操作符在 NumPy 1.10.0 中被引入。更多信息可以在matmul文档中找到。...nonzero() 返回非零元素的索引。 partition(kth[, axis, kind, order]) 重新排列数组中的元素，使得第 k 个位置的元素值在排序后的数组中所处的位置。
nanargmin(a[, axis, out, keepdims]) 返回指定轴中最小值的索引，忽略 NaN。 argwhere(a) 找到非零的数组元素的索引，按元素分组。...nonzero(a) 返回非零元素的索引。 flatnonzero(a) 返回在数组的扁平版本中为非零的索引。...“非零”一词是指 Python 2.x 内置方法 __nonzero__()（在 Python 3.x 中更名为 __bool__()）对 Python 对象进行“真实性”测试。...axisint 或元组, 可选 沿其计算非零值的轴或轴的元组。默认为 None，意味着非零值将沿着 a 的扁平版本计算。 新版本 1.12.0 中加入。...返回: countint 或 int 数组 沿着给定轴的数组中非零值的数量。否则，返回数组中的总非零值数量。 参见 非零 返回所有非零值的坐标。
experimental.io_callback(callback, …[, …]) 调用一个非纯 Python 回调函数。...count_nonzero(a[, axis, keepdims]) 统计数组a中的非零值数量。...sqrt(x, /) 返回数组元素的非负平方根。 square(x, /) 返回输入数组的按元素平方。 squeeze(a[, axis]) 从数组中移除一个或多个长度为 1 的轴。...如果形状比输入大，则输入将用零填充。 在版本 2.0 中更改：如果是 -1，则使用整个输入（无填充/修剪）。 如果未给出 s，则沿 axes 指定的轴使用输入的形状。...沿任何轴，如果给定的形状小于输入的形状，则会对输入进行裁剪。如果大于输入，则用零填充输入。 在版本 2.0 中更改：如果为-1，则使用整个输入（无填充/修剪）。
设函数 在点 的某一个邻域 内有定义。自点 引射线 ，设 轴正向到射线 的转角为 ，并设 为 上的另一点，且 。...从梯度的定义中可知，梯度的模为 总而言之，函数在某点的梯度是这样一个向量，它的方向与方向导数取得最大值的方向一致...最速梯度下降在梯度的每一个元素为零时收敛(或在实践中，很接近零时)。在某些情况下，我么也许能够避免运行该迭代算法，并通过解方程 直接跳到临界点。...在多维情况下，实际上我么可以找到确定该点是否为鞍点的积极迹象(某些情况下)。如果Hessian的特征值中至少有一个是正的且至少一个是负的，那么x是f某个截面的局部极大点，却是另一个截面的局部极小点。...当所有非零特征值是同号的且至少有一个特征值是0时，这个函数就是不确定的。这是因为单变量的二阶导数测试在零特征值对应的横截面上是不确定的。多维情况下，单个点处每个方向上的二阶导数是不同的。
零长度的数组的sum为0。 mean() 算术平均数。零长度的数组的mean为NaN。 std(), var() 分别为标准差和方差，自由度可调（默认为n）。...in1d(x, y) 得到一个表述"x的元素是否包含于y"的布尔型数组 setdiff1d(x, y) 集合的差，即元素在x中且不在y中 setxor1d(x, y) 集合的异或，即存在于一个数组中但不同时存在于两个数组中的元素...），获将一维数组转换 为方阵（非对角线元素为0）。...vstack, row_stack 以面向行的方式对数组进行堆叠（沿轴0） hstack, 以面向行的方式对数组进行堆叠（沿轴1） column_stack 类似于hstack，但是会先将一维数组转换为二维列向量...dstack 以面向“深度”的方式对数组进行堆叠（沿轴2） split 沿指定轴在指定的位置拆分数组 hsplit, vsplit, dsplit split的便捷化函数，分别沿着轴0、轴1和轴2进行拆分
例如，如果要产生一个3*3的随机数组（不考虑服从什么分布)，那么在rand()中的写法是：numpy.random.rand(3,3),而在random中的写法是numpy.random.random(...(2)random()产生的随机数的分布为非均匀分布，numpy.random.rand()产生的随机数的分布为均匀分布 #产生一个[0,1)之间的形状为(3,3)的数组 np.random().random...(a,axis)计算数组a沿指定轴的平均值； 3） min(axis)和a.max(axis)用于获取数组a，沿指定轴的最小值和最大值； 4） np.std(a,axis)计算数组a沿指定轴的标准差；...5） np.var(a,axis)计算数组a沿指定轴的方差； 6） np.argmin(a,axis)和np.argmax(a,axis)分别用于获取数组a，沿指定轴的最小值和最大值的索引。...)和a.max(axis)用于获取数组a，沿指定轴的最小值和最大值 print(a.min(axis=0)) # [1, 2, 3] # np.std(a,axis)计算数组a沿指定轴的标准差 print
maxVal：图像或者矩阵中的最大值。 minLoc：图像或者矩阵中的最小值在矩阵中的坐标。 maxLoc：图像或者矩阵中的最大值在矩阵中的坐标。...这里我们见到了一个新的数据类型Point，该数据类型是用于表示图像的像素坐标，由于图像的像素坐标轴以左上角为坐标原点，水平方向为x轴，垂直方向为y轴，因此Point(x,y)对应于图像的行和列表示为Point...第二到第五个参数分别是指向最小值、最大值、最小值位置和最大值位置的指针，如果不需要寻找某一个参数，可以将该参数设置为NULL，函数最后一个参数是寻找最值得掩码矩阵，用于标记寻找上述四个值的范围，参数默认值为...int rows = 0 3. ) cn：转换后矩阵的通道数。 rows：转换后矩阵的行数，如果参数为零，则转换后行数与转换前相同。 ?...该函数的第二个参数用于控制图像求取均值的范围，在第一个参数中去除第二个参数中像素值为0的像素，计算的原理如式（3.5）所示，当不输入第二个参数时，表示求取第一个参数全部像素的平均值。 ?
numpy.argmax(a, axis=None)：返回沿轴的最大值的索引。 numpy.argmin(a, axis=None)：返回沿轴的最小值的索引。...numpy.argwhere(a)：查找非零元素的索引。...numpy.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False)：沿轴返回数组的最大值。...numpy.msort(a)：返回沿第一轴排序的数组的副本。 numpy.nanargmax(a, axis=None)：返回给定一个忽略 NaN 的轴的最大值的索引。...numpy.nanargmin(a, axis=None)：返回给定的轴的最小值索引，忽略 NaN。 numpy.nonzero(a)：返回非零数组元素的索引。
参考链接： Python中的numpy.log1p 文章目录 一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引：获取单个元素3. 切片4. 数组的变形5...., 2, 1]) np.concatenate([x, y]) np.concatenate([x, y, z]) np.concatenate([grid, grid]) #默认axis=0，沿第一个轴拼接...np.any #验证是否存在元素为真 np.all #验证所有元素是否为真 聚合函数参数axis用于指定沿着哪个轴的方向进行聚合。...如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为1的维度扩展以匹配另外一个数组的形状。如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配并且没有任何一个维度等于1，那么会引发异常。 ...将行或列作为独立数组，行列值之间的关系将丢失） np.sort(X, axis=0) #对X的每一列排序 np.sort(X, axis=1) #每一行排序 部分排序：分隔 不对整个数组进行排序，只需找到数组中第
NumPy 是 Python 中处理多维数组的强大工具，在科学计算和数据分析中广泛应用。轴（axis）的概念是 NumPy 的核心之一，它决定了数组操作的方向。...通过对特定轴上的数据进行计算，可以实现高效的数据处理与分析。 什么是轴（Axis） 在 NumPy 中，轴（axis）是数组的维度方向。...NumPy 中的轴向运算 常见轴向操作 **sum**：计算沿特定轴的元素总和。 **mean**：计算沿特定轴的均值。 **max 和 min**：计算沿特定轴的最大值和最小值。...高级应用：灵活运用轴向操作 多轴操作 在实际应用中，可以通过组合多个轴向操作，灵活处理高维数据。...=1) print("每个时间点的最大值：", max_per_timepoint) 机器学习特征标准化 在机器学习中，通常需要对每个特征进行标准化，即减去均值再除以标准差。
在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。...当axis为1时，数组是加在右边（行数要相同）。 numpy.insert numpy.insert 函数在给定索引之前，沿给定轴在输入数组中插入值。 ...它们基于 Python 内置库中的标准字符串函数。 这些函数在字符数组类（numpy.char）中定义。 ...numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最大值。 numpy.ptp() numpy.ptp()函数计算数组中元素最大值与最小值的差（最大值 - 最小值）。 ...numpy.matlib.eye() numpy.matlib.eye() 函数返回一个矩阵，对角线元素为 1，其他位置为零。
最后得到的公式(6)，在几何意义上表征的是一个椭圆。椭圆的长短轴分别沿着矩阵M的两个特征向量的方向，而两个与之对应的特征值分别是半长轴和半短轴的长度的平方的倒数。 ?...3) 优化推导 而上述表达不太方便使用，又定义了一个角点响应函数R，通过R的大小来判断像素是否为角点： ? 式中，detM为矩阵M的行列式，traceM为矩阵M的直迹。...×3的邻域内进行非最大值抑制，找到局部最大值点，即为图像中的角点。...//在3×3的邻域内进行非最大值抑制，找到局部最大值点，即为图像中的角点 double maxStrength; minMaxLoc(cornerStrength, NULL, &maxStrength...×3的邻域内进行非最大值抑制，找到局部最大值点，即为图像中的角点 double maxStrength; minMaxLoc(cornerStrength, NULL, &maxStrength
bincount的另外一个参数为minlength，这个参数简单，可以这么理解，当所给的bin数量多于实际从x中得到的bin数量后，后面没有访问到的设置为0即可。...9.2 np.argmax() 函数原型为：numpy.argmax(a, axis=None, out=None). 函数表示返回沿轴axis最大值的索引。...返回第一个最大值索引即可！...首先通过np.bincount(x)得到的结果是：[1 2 1 2 1]，再根据最后的遇到重复最大值项，则返回第一个最大值的index即可！2的index为1，所以返回1。...计算沿指定轴第N维的离散差值 In x = np.arange(1 , 16).reshape((3 , 5)) Out array([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6
如果只允许行进方向与空间轴平行，从原点到矢量的距离，在L1范数的距离就是你行进的距离。 ? 在这个2D空间中，您可以通过沿x轴行进3个单位然后沿y轴平行移动4个单位（如图所示）到达矢量（3,4）。...我们一般认为决策面必须是圆形或椭圆形，但怎么找到它？这里，使用了内核转换的概念。在线性代数中，从一个空间转换到另一个空间的想法非常普遍。 让我们介绍一个变量 ? 。...如果我们沿z轴和x轴绘制数据，就是下面的样子： ? 这显然可以通过 z=a 线性分离，其中a是一些正常数。在转换回原始空间时，我们得到 ? 作为决策曲面，这是一个圆圈！ ? 最后的部分？...PCA会找到最大方差的方向并沿着它们的投影以减小维度。 在不深入数学的情况下，这些方向就是数据的协方差矩阵的特征向量。 ?...方阵的特征向量是特殊的非零向量，即使在对矩阵应用线性变换（乘法）之后，其方向也不会改变。它们显示为下图中的红色矢量： ?
在Python中，为了便于使用，这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量，在传递到下面的ops之前，将它们包装在sparse张量对象中。...张量，它指定了稀疏张量中包含非零值的元素的索引(元素是零索引的)。...N x R矩阵，在稀疏张量中有非空值的指标，可能不是正则有序的。sp_values:张量。...N x R矩阵，在稀疏张量中有非空值的指标，可能不是正则有序的。sp_values:张量。....): 乘以稀疏张量(秩2)A由稠密矩阵B表示。split(...): 沿着轴将稀疏张量分解为num_split张量。to_dense(...): 将稀疏张量转换为稠密张量。
引言 NumPy是Python的一个扩展库，负责数组和矩阵运行。相较于传统Python，NumPy运行效率高，速度快，是利用Python处理数据必不可少的工具。...numpy.argmax() & numpy.argmin() numpy.argmax() 和 numpy.argmin()函数分别沿给定轴返回最大和最小元素的索引。...其格式如下： numpy.argmax(a, axis) 参数说明： 当只有a的时候，输出结果是数组所有元素中的最大值对应的总索引 当axis=0的时候，输出为每一列最大元素的索引 当axis=1的时候...],[50,0,60]]) print (np.nonzero(b)) print (b[np.nonzero(b)]) 讲解：对于数组b，我们先打印它的非零元素对应的索引。...一个有六个元素是非零的，运行结果的形式是先给定行索引，然后是列索引。然后我们再把索引作为数组b的索引就可以挑选出数组b中所有非零元素，返回形式为一维数组。
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