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numpyArrAyitErAtor

import numpy as np A = np.delete(A, 1, 0) # 删除A的第二行 B = np.delete(B, 2, 0) # 删除B的第三行 C = np.delete(C, 1, 1) # 删除C的第三列

import numpy as np a = np.ones((4,5))print(a)print(np.sum(a==1)) 假定数组为a 可以先试用a==某个数,转换为一个包含True或者False的数字, 等于该树则为True,不等于则为False True又可以当作1,False可以当作0 使用np.sum求和可以得到等于...

直接用实例说明: In [1]: import numpy In [2]: a = array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [3]: b = array([[9,8,7],[6,5,4]]) In [4]: numpy.concatenate((a,b)) Out[4]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [9, 8, 7], [6, 5, 4]]) 或者这么写 In [1]: a =...

impory numpy as nparr = np.array([[1,2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])arr = arr.astype(str)

array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。

numpy.array for vector in vectors 向量在向量numpy.array numpy.array for vector in vectors 向量在向量numpy.array

c=np.vstack((a,b))

p0Num=ones(numWords);p1Num=ones(numWords) print p0Num p0Denom=2.0;p1Denom=2.0 #统计正面的数量和反面的数量 for i in range(numTrainDocs): if trainCategory[i]==1: print trainMatrix[i][0] p1Num+=trainMatrix[i]#在这里直接加不行 p1De...

首先用list把字符串转换为一个列表 然后用map函数把字符串列表转换成整数列表 np.array(map(int, list('00100')))

L2距离就是二范数,用norm试一下。比如两个1D向量分别为a,b,则欧式距离可以表示为:norm(a-b), 相当于sqrt(sum((a-b).^2))

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