发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/112640.html原文链接：https://javaforall.cn
在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...你可以通过调用array()函数将二维列表转换为NumPy数组。...请注意，X是二维数组，y是一维数组。 [[11 22] [44 55] [77 88]] [33 66 99] 拆分训练行和测试行 将加载的数据集分成训练集和测试集是很常见的。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组重塑为二维数组 通常需要将一维数组重塑为具有一列和多个数组的二维数组。 NumPy在NumPy数组对象上提供reshape()函数，可用于重塑数据。...(5,) (5, 1) 将二维数组重塑为三维数组 对于需要一个或多个时间步长和一个或多个特征的多个样本的算法，通常需要将每行代表一个序列的二维数据重塑为三维数组。
如果你刚从小伙伴那里了解到 Python，可能会对一些访问数据的方式困惑，例如负数索引和数组切片等等一些pythonic的操作。 在本教程中，你将了解如何正确地操作和访问NumPy数组中的数据。...还是可以通过调用 array（ ）函数将二维列表转换为NumPy数组。...请注意，X是二维数组，y是一维数组。 [[11 22] [44 55] [77 88]] [33 66 99] 拆分训练行和测试行 将加载的数据集分成单独的训练集和测试集也是很常见的操作。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组转换为二维数组 将一维数组调整为多行一列的二维数组是很常见的操作。 NumPy 为 NumPy 数组对象提供 reshape（）函数，可用于调整维数。...具体来说，你了解到： 如何将您的列表数据转换为 NumPy 数组。 如何使用 Pythonic 索引和切片访问数据。 如何调整数组维数大小以满足某些机器学习 API 的输入要求。
NumPy (Numerical Python)是一个科学计算包，它提供了许多创建和操作数字数组的方法。...它构成了许多与数据科学相关的广泛使用的Python库的基础，比如panda和Matplotlib。 在这篇文章中，我将介绍20种常用的对NumPy数组的操作。...Vsplit 将数组垂直分割为多个子数组。 ? 我们将一个4x3的数组分成两个形状为2x3的子数组。 我们可以在分割后访问特定的子数组。 ?...我们将一个6x3的数组分成3个子数组，得到第一个数组。 12. Hsplit 它与vsplit类似，但是水平工作的。 ?...如果我们在一个6x3数组上应用hsplit得到3个子数组，得到的数组的形状将是(6,1)。 ? 数组合并 在某些情况下，我们可能需要组合数组。NumPy提供了以多种不同方式组合数组的函数和方法。
，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和，即：内积；对于二维数组，计算的是两个数组的矩阵乘积；对于多维数组，结>果数组中的每个元素都是：数组a最后一维上的所有元素与数组b倒数第二维>上的所有元素的乘积和...()传入两个参数数组，a为N*N的二维数组，b为长度为N的一维数组，满足 : a * x = b，解得x矩阵即是N元一次方程的解； np.linalg.lstsq()传入的参数数组不要求a数组为正方形...：data、mask、fill_value；data表示原始数值数组>，mask表示获得掩码用的布尔数组，fill_value表示的填充值替代无效值之>后的数组，该数组通过filled()方法查看； ...文件存取 numpy中提供多种存取数组内容的文件操作函数，保存的数组数据可以是二进制格式或者文本格式，二进制格式可以是无格式二进制和numpy专用的格式化二进制类型； tofile()方法将数组数据写到无格式二进制文件中...sep参数，则tofile()、fromfile()将以文本格式进行输入输出，sep指定文本的分隔符； load()、save()将数组数据保存为numpy专用的二进制文件中，会自动处理元素类型和形状等信息
介绍了 Words, -v, -l, -n, -d 艺术二维码 介绍了 -p, -c, -con, -bri 动态 GIF 二维码 介绍了动态的生成方法和注意点 普通二维码 1 2 #1 Words...艺术二维码 1 2 #1 -p myqr https://github.com -p github.jpg 参数-p 用来将 QR 二维码图像与一张同目录下的图片相结合，产生一张黑白图片。...表示原始图片，更小的值表示更低对比度，更大反之。...动态 GIF 二维码 动态二维码与上述的带图片的二维码的生成方法没什么区别，你只要采用 .gif 格式的图片即可生成黑白或者彩色的动态二维码。...save_name: str, the output filename like 'example.png' save_dir: str, the output directory 使用提示 请采用正方形或近似正方形的图片
接下来，我们具体讨论位置服务 LBS 的实现。 1. 二维搜索 这种方法简单，有效，根据用户的位置和搜索半径画一个圆，然后找到圆圈内的所有商家，如下所示。...四叉树 还有一种比较流行的解决方案是四叉树，这种方法可以递归地把二维空间划分为四个象限，直到每个网格的商家数量都符合要求。...现实世界的四叉树示例 Yext 提供了一张图片 ，显示了其中一个城市构建的四叉树。我们需要更小、更细粒度的网格用在密集区域，而更大的网格用在偏远的郊区。...最简单的一阶希尔伯特曲线，先把正方形平均分成四个网格，然后从其中一个网格的正中心开始，按照方向，连接每一个网格。 二阶的希尔伯特曲线， 每个网格都先生成一阶希尔伯特曲线 ， 然后把它们首尾相连。...希尔伯特曲线的一个重要特点是 降维，可以把多维空间转换成一维数组，可以通过动画看看它是如何实现的。 在一维空间上的搜索比在二维空间上的搜索效率高得多了。
广播的英文叫做broadcasting，这个思想应用的范围很广，比如分布式消息中间件等很多领域都有化用。在Numpy计算当中，广播指的是将一个小的数据应用在大数据的计算上。...广播并不是只可以用在数组和一个整数之间，还可以用在数组和另外一个规模更小的数组当中，但是会对两者的shape有所要求。Numpy规定，两个数组的shape必须相等或者其中一个为1才可以执行广播操作。...我们还可以上下界都省略，表示全部都要，以及倒序切片的方法也和Python是一样的。 ? 但是有一点不太一样，Numpy中的切片和golang中的切片比较像，它代表原数组一段区间的引用，而不是拷贝。...Numpy当中的索引对应数组中的维度，比如一个二维的数组，当我们用下标访问的时候，获得的其实是一个一维的数组。所以如果我们想要访问一个具体的元素的时候，能做的就是继续往下指定下标： ?...结尾 今天的文章我们一起了解了Numpy当中常见的计算api以及广播和索引机制，关于索引的使用今天只是开了个头，还有很多非常灵活的用法，由于篇幅的限制，我们分成了多篇文章，会在之后的文章当中一一介绍。
这是一篇Numpy中经常使用的API的不完全总结，欢迎补充和指导。 01 类型转化 凡是使用Numpy的小伙伴，无不遇到类型转化这个问题，并且经常需要通过调试才得以修正。 为什么这个问题如此棘手？...这时候，需要进行显示类型转化： arr = arr.astype(np.float64) # 直接转化为float64类型 02 维数变化 有时候需要将多维数组变为更小维的数组，比如常用的二维降低到一维...如下的二维数组： array([[ 5, 2], [10, 8], [ 3, 1]]) 调用： arr2 = arr.flatten() 变为1维： array([ 5..., 2, 10, 8, 3, 1]) 03 排序 在numpy中，如何根据某列对多维数组正确排序，借助 lexsort 如下的二维数组myarray: [['5', '4', '9', '10...rslt = np.c_[arr_a,arr_b] # 返回值是拼接后结果 而有些接口，直接将参数值修改，无返回值或其他返回值，这种需要区别对待。
数组的合并 在 numpy 中合并数组比较常用的方法有 concatenate、vstack 和 hstack。...在介绍这三个方法之前，首先创建几个不同维度的数组： import numpy as np # 创建一维数组 x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([3, 2, 1]...vstack 将数组沿着行的方向进行合并操作，而 hstack 将数组沿着列的方向进行合并操作。...[3, 7]，将一维数组分成了三段： 第一段为 x[: 3] 第二段为 x[3: 7] 第三段为 x[7: ] 如果需要将数组分成两段，则只需要指定一个分割点。...[4]，将一维数组分成了两段： 第一段为 x[: 4] 第二段为 x[4: ] 不过需要注意，即使需要指定一个分割点，也需要传入一个列表。
如果可以避免这些房屋而仅仅访问那些蓝队球迷的家，压力将会更小，也可以更好地利用时间。 由于坚信可以学会预测红队球迷居住的地方，我们开始记录每次的访问。...首先引入所有必需的模块：使用k-NN算法的OpenCV、处理数据的NumPy、用于绘图的Matplotlib。...我们将使用NumPy的随机数生成器来完成这个操作。我们将固定随机数生成器的种子值，这样重新运行脚本将总可以生成相同的值。 In [3]: np.random.seed(42) 好了，现在可以开始了。...plt.ylabel('y coordinate (feature 2)') 在我们的数据集上测试一下这个函数吧！首先需要把所有的数据点分成红色数据集和蓝色数据集。...可以使用下面的命令（其中ravel将平面化数组）快速选择前面创建的labels数组中所有等于0的元素： In [11]: labels.ravel() == 0 Out[11]: array([False
=False属性，将结果改成左闭右开区间，此时的其实就是均分成七份，返回前六个元素： zero方法也常用到，下面是生成3*4的二维数组，元素值全是零，注意参数是元组： 如果您觉得元组和括号和函数的括号放在一起不好理解...，可以指定初始化的值： 几个与维度相关的字段和方法： 三位数组：假设已有二维数组是35的形状，现在变成三维的，也就是两个35的二维数组，形状参数就是(2,3,5)那么写法如下： NumPy数组支持加号操作...，结果是数组中每个元素相加： 还可以做平方运算： dot方法是点乘，既a的行与b的列，每个元素相乘后再相加，得到的值就是新矩阵的一个元素： 除了用数组的dot做点乘，还可以将两个矩阵对象直接相乘...dstack这三个方法将两个数组向上图的两本书一样做堆叠，要注意的是入参是元组： 这个图比较形象，二维数组在深度方向堆叠，形成了三维数组： concatenate函数也能实现堆叠功能： column_stack...，每个都会被水平分割，这样就变成了四个二维数组，最终成了两个三维数组，分割的示意图如下： 代码如下： 随机数 NumPy生成随机数的方法： 至此，NumPy常用功能已经体验完毕，这只是对NumPy
我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后，我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网络的设计思路。...本章中介绍的卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。本节中，我们将介绍简单形式的二维卷积层的工作原理。 2.1.1....在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组通过互相关运算输出一个二维数组。 我们用一个具体例子来解释二维互相关运算的含义。如图5.1所示，输入是一个高和宽均为3的二维数组。...图 2.1 二维互相关运算 在二维互相关运算中，卷积窗口从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动。...让我们从一些我们都可以从这张照片中看到的东西开始。首先，输入图像是正方形和224x224像素。我之前谈到的过滤器是7x7像素。该模型具有输入层，7个隐藏层和输出层。
我们分成两种情况： 数组形状相同时，即对对应元素进行运算， 数组形状不一致的时候有广播机制来弥补 我们先看两个形状一样的数组基础运算： 代码： import numpy as np a = np.array...我们将数字索引分成两种方式： 单个数字索引 范围数字索引 对于一维数组，单个数字索引和列表方法一样。...对于二维的NumPy数组，我们也可以用一维索引的方法，这时我们会索引出某一行。...布尔索引 这是一种通过布尔(逻辑)运算来获得符合条件元素的索引方式。简单来说，你可以通过给定一定的条件，筛选出满足条件的元素。这种索引方式是我们日常使用Numpy数组较为常用和使用的方法。...考虑到常见的数组往往不止一个维度，因此单纯用while和for循环写起来很费事，所以我们有必要学习NumPy自带的遍历方法。
题目 给定两个正方形及一个二维平面。请找出将这两个正方形分割成两半的一条直线。 假设正方形顶边和底边与 x 轴平行。...每个正方形的数据square包含3个数值，正方形的左下顶点坐标[X,Y] = [square[0],square[1]]，以及正方形的边长square[2]。...所求直线穿过两个正方形会形成4个交点，请返回4个交点形成线段的两端点坐标（两个端点即为4个交点中距离最远的2个点，这2个点所连成的线段一定会穿过另外2个交点）。...解题 过两个正方形中心的直线 分成斜率无穷大（垂直于x轴）、斜率绝对值>=1、< 1 考虑 交点在上下边，还是在左右边 class Solution { public: vector更小 double cx1, cy1, cx2, cy2, r1, r2; r1 = square1[2]/2.0; r2 = square2[2]/2.0;
这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法，只是支持了一些常用函数的接口，如果你需要自己写CUDA算子，那么就只能使用非常不Pythonic的写法。...还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy，相当于一个GPU版本的numpy。那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器，来写一个非常Pythonic的CUDA程序。...CUDA的线程与块 GPU从计算逻辑来讲，可以认为是一个高并行度的计算阵列，我们可以想象成一个二维的像围棋棋盘一样的网格，每一个格子都可以执行一个单独的任务，并且所有的格子可以同时执行计算任务，这就是GPU...这里我们直接用一个数组求和的案例来说明GPU的加速效果，这个案例需要得到的结果是 b_j=a_j+b_j ，将求和后的值赋值在其中的一个输入数组之上，以节省一些内存空间。...当然，如果这个数组还有其他的用途的话，是不能这样操作的。
numpy创建数组(矩阵) 创建数组 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) b = np.array(range(1, 6)) c = np.arange...(1, 6) # np.arange用法：arange(start,stop,step,dtype=None) 数组的类名和数据的类型 In [1]: type（a） Out[1]: numpy.ndarray...a.transpose() a.swapaxes(1,0) a.T 以上的三种方法都可以实现二维数组的转置的效果，转置和交换轴的效果一样。...:] # 行交换 a[:,[0,2]] = a[:,[2,0]] # 列交换 其他实用方法 1.获取最大值最小值的位置 np.argmax(t,axis=0) np.argmin(t,axis=1) 2....创建一个全0的数组: np.zeros((3,4)) 3.创建一个全1的数组:np.ones((3,4)) 4.创建一个对角线为1的正方形数组(方阵)：np.eye(3) 5.numpy生成随机数
利用了特殊字符里面有一个全黑的正方形，分别有8等分的不同高度的横线，如下： public static final String[] PERCENT = {" ", "▁", "▂", "▃", "▄"..., "▅", "▅", "▇", "█"}; 思路如下：先对测试数据排序，平均分成23个桶，去每个桶的中位数作为代表。...这样我们就得到了一个二维数组string[][]，但是这是横向的，我们需要竖排的，在对二维数组进行坐标转换就得到了最终的二维数组string[][]，按照固定规则拼接StringBuffer即可。...下面是代码省去了测试数据的获取： /** * 将性能测试数据图表展示 * * * 将数据排序,然后按照循序分桶,选择桶中中位数作代码,通过二维数组转化成柱状图...BUCKET_SIZE][BUCKET_SIZE]); String[][] result = new String[BUCKET_SIZE][BUCKET_SIZE]; /*将二维数组反转成竖排
468 301 29] 二维直方图和分箱 就像我们通过将数字放入桶中，创建一维直方图一样，我们也可以通过将点放入通过二维的桶中，来创建二维直方图。...(mean, cov, 10000).T plt.hist2d：二维直方图 绘制二维直方图的一种简单方法是使用 Matplotlib 的plt.hist2d函数： plt.hist2d(x, y, bins...plt.hexbin：六边形分箱 二维直方图创建了横跨坐标轴的正方形细分。这种细分的另一种自然形状是正六边形。...(label='count in bin') plt.hexbin有许多有趣的选项，包括为每个点指定权重，以及将每个桶中的输出更改为任何 NumPy 聚合（权重的平均值，权重的标准差等）。...核密度估计 另一种评估多维密度的常用方法是核密度估计（KDE）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
