Numpy中的一點小知識

2022-03-30 04:42:19 字數 1743 閱讀 8225

train_set_x_orig, train_set_y, test_set_x_orig, test_set_y, classes = load_dataset()

train_set_x_orig -- 一組

plt.imshow(train_set_x_orig[index])-- 展示出第index

train_set_y[:, index]-- 取出train_set_y結果值中的第index的e的-z次方

np.exp(-z)

建立乙個二維陣列,其中要用兩個括號

w = np.zeros((dim,1))

兩個矩陣相乘必須要用公式,不能用 * 來表示

np.dot(a,y)

a:array_like

輸入資料。

axis:無或int或int的元組,可選

版本1.7.0中的新功能。

選擇形狀中的一維條目的子集。

如果在形狀輸入大於1的情況下選擇軸,則會引發錯誤。

擠壓:ndarray

輸入陣列,但全部或部分長度為1的維度被刪除。

這始終是

乙個本身或看到乙個。

>>> x = np.array([[[0], [1], [2]]])

>>> x.shape

(1, 3, 1)

>>> np.squeeze(x).shape

(3,)

>>> np.squeeze(x, axis=(2,)).shape

(1, 3)

x:array_like

輸入陣列。

out:ndarray,none或者ndarray和none的元組,可選

儲存結果的位置。

如果提供,它必須具有輸入廣播的形狀。

如果未提供或

無,則返回新分配的陣列。

元組(可能僅作為關鍵字引數)的長度必須等於輸出的數量。

其中:array_like,可選

true值表示計算該位置的ufunc,false值表示僅在輸出中保留該值。

** kwargs

對於其他關鍵字引數,請參閱 

ufunc文件

out:ndarray或標量

輸出陣列與

x的形狀和型別相同

>>> a = np.array([-1.7, -1.5, -0.2, 0.2, 1.5, 1.7, 2.0])

>>> np.rint(a)

array([-2., -2., -0., 0., 2., 2., 2.])

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