import numpy as np a1=np.arange(16).reshape(4,4) a2=np.arange(2,34,2).reshape(4,4) a1 Out[10]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [ ...
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2018-04-15 11:47:51
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1 np.arange(15) #生成15个自然数 2 #结果 3 array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]) 4 5 result = np.arange(15).reshape(3,5) #给15个数分成3行5列 6 pr... ...
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2018-04-11 19:07:04
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在计算机中，没有任何数据类型是固定的，完全取决于如何看待这片数据的内存区域。 在numpy.ndarray.view中，提供对内存区域不同的切割方式，来完成数据类型的转换，而无须要对数据进行额外的copy，可以节约内存空间。 使用示例 import numpy as np x = np.arange ...
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2018-04-04 12:37:09
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例子： df1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=["BJ","SH","GZ"],columns=["a","b","c"]) >>> 方法一： df1.index = pd.Series(["bj","sh","gz"]) 方法二： d ...
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2018-03-21 11:31:40
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#coding:utf-8 from scipy.stats import binom import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #样本数目 n = 200 #发生的概率 p = 0.01 #发生的次数 k = np.arange(0,15... ...
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2018-03-14 19:06:53
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数组运算 import numpy as np a=np.array([10,20,30,40]) # array([10, 20, 30, 40]) b=np.arange(4) # array([0, 1, 2, 3]) 数组相加相减 c=a-b # array([10, 19, 28, 37]... ...
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2018-02-03 22:01:49
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1 数组对象创建数组import numpy as npa = np.arange(10)b = np.arange(2,10,1) #[2,10)步长为1c = np.linspace(0,10,20) #[0,10]共20个d = np.array([range(5)]) #用list/tupl... ...
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2018-01-29 21:29:32
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import tensorflow as tf import numpy as np W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2, 3)), dtype=tf.float32, name="weights") b = tf.Variable(np.arange(3... ...
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2018-01-25 23:10:04
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NumPy基本方法 一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 读取数组元素：如a[0],a[0,0] 数组变形：如b=a.reshape(2,3,4)将得到原数组变为2*3*4的三维数组后的数组；或是a.shape=( ...
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2018-01-15 22:27:42
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第一步：安装插件 pip install Numpypip install matploatlib 第二步 导入包 import numpy as np import matplotlib.pylot as plt x=np.arange(0,2*np.pi,0.01) y=np.sin(x) pl ...
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2017-12-30 18:09:10
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