一、Python random简介Python random要使用 randomimport random查看 random 1、random.random()方法返回一个随机数，它在半开放区间 [0,1)>>> random.random()
0.2616511625214011
>>> random.random()
0.8890603952
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2023-08-02 00:34:35
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Numpy模块学习一、ndim、shape、dtype、astypendim ndim返回的是数组的维度，返回的只有一个数，该数即表示数组的维度2.shape shape：表示各位维度大小的元组。返回的是一个元组。对于一维数组：有疑问的是为什么不是（1，6），因为arr1.ndim维度为1，元组内只返回一个数。对于二维数组：前面的是行，后面的是列，他的ndim为2，所以返回两个数。对于三维数组：很
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2024-07-06 05:29:45
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本节主要内容:1.lambda匿名函数2.sorted()3.filter()4.map()5.递归函数6.二分法 一.lambda匿名函数为了解决一些简单的需求而设计的一句话函数# 计算n的n次方
def func(n):
return n**n
print(func(10))
f = lambda n: n**n
print(f(10)) lamb
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2024-01-08 20:48:49
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ERROR:AttributeError Traceback (most recent call last)<ipython-input-6-9b77ac20aa23> in <module>() 1 # Print the `images` dimensions----> 2 print(i...
原创
2021-08-31 10:39:36
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鉴于对@larsmans回答的评论,您可以尝试：if not isinstance(S, np.ndarray):
raise TypeError("Input not a ndarray")
if S.ndim == 0:
S = np.reshape(S, (1,1))
(p, p2) = S.shape首先,明确检查S是否是ndarray的(子类).然后,如果需要,可以使用np.reshap
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2023-11-25 22:09:24
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# 使用 Python 将 NumPy ndarray 转换为字符串 ndarray 的完整指南
在开发过程中，我们经常需要将数据从一种格式转换为另一种格式。在这种情况下，我们将学习如何将 NumPy 的 `ndarray` 转换为字符串格式的 `ndarray`。本文将详细介绍整个流程，包括每一步的代码实现和注释。
## 流程概览
下面是整个流程的概括表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-02 03:35:20
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下面是一些杂碎的知识点：首先我们说说多维数组：数组的属性：ndarray.ndim， 表示数组的秩是多少；ndarray.shape，返回数组的形状；ndarray.size，数组元素的总个数，等于shape属性中元组元素的乘积ndarray.dtype，一个用来描述数组中元素类型的对象ndarray.itemsize ，数组中每个元素的字节大小。 一些常用的函数zeros(
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2024-03-20 10:57:51
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在构建卷积神经网络时，遇到了这个错误ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3.这是说conv2d（卷积层）的输入和这一层不兼容，期望的维度是4，实际给的是3。
原创
2022-01-05 14:02:03
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内置函数补充python divmod()函数：把除数和余数运算结果结合起来，返回一个包含商和余数的元组(a // b, a % b)语法： 1 divmod(a, b) #a、b为数字，a为除数，b为被除数 示例： 1 >>> divmod(7, 2)
2 (3, 1) #3为商，1为余数
3 >>> divmod(7, 2.5)
4 (2.0, 2
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2024-06-14 11:22:43
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numpy库一、numpy库中的数组对象：N维数组类型：ndarray1) ndarray的作用：a) 数组对象性可以去掉元素间运算所需的循环，使一维向量更像单个数据。b) 设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度。2) ndarray是一个多维数组对象，有两部分组成：实际的数据 和 描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）ndarray数组一般要求所有元素类型相同（同质），数
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2024-03-01 20:22:27
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Numpy的安装建议使用Anaconda管理这些包，Anaconda的具体教程参考上一篇笔记【Anaconda的基本使用与在Pycharm中调用】安装好Anaconda后可以在Anaconda Prompt使用activate 环境名进入自己创建的环境。使用下面指令安装Numpy和Pandasconda install numpy
conda install pandas导入numpyimport
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2023-12-10 12:15:59
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一、NumPy简介 NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括： 一个强大的N维数组对象ndrray； 比较成熟的（广播）函数库； 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 实用的线性代数、傅里
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2023-08-31 17:23:17
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刚开始学习numpy，对ndim、shape还有dtype这几个函数的含义有些混淆，所以简单记录下。ndim函数：返回一个数字，确定数组的维度 备注：个人小技巧（不知道准不准），从列表转数组时，确定数组的维度的话可以看一开始中括号的个数，几个中括号就是几维。shape函数：返回一个元组，确定各个维度的元素个数 对于arr11：它是一个一维数组，返回的（4，）代表一维里面有四个元素 对于arr22：
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2023-07-17 21:21:40
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ndarray 的数据类型数据类型，即 dtype ，也是一个特殊的对象， 它包含了ndarray需要为某一种类型数据所申明的内存块信息（也成为了元数据，即表示数据的数据）dtype是NumPy能够与琪他系统数据灵活交互的原因。通常，其他系统提供一个硬盘或内存与数据的对应关系，使得利用C或Fortran等底层语言读写数据变得十分方便。名称描述bool_布尔型数据类型（True 或者 False）i
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2023-07-04 14:28:09
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1. NumPy ndarray对象NumPy 定义了一个 n 维数组对象，简称 ndarray 对象，它是一个一系列相同类型元素组成的数组集合。数组中的每个元素都占有大小相同的内存块，您可以使用索引或切片的方式获取数组中的每个元素。ndarray 对象采用了数组的索引机制，将数组中的每个元素映射到内存块上，并且按照一定的布局对内存块进行排列，常用的布局方式有两种，即按行或者按列。1.1创建nda
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2024-03-11 06:11:53
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我们了解了如何使用索引进行切片以及选择 ndarray 元素。当我们知道要选择的元素的确切索引时，这些方法很有用。但是，在很多情况下，我们不知道要选择的元素的索引。例如，假设有一个 10,000 x 10,000 ndarray，其中包含从 1 到 15,000 的随机整数，我们只想选择小于 20 的整数。这时候就要用到布尔型索引。来看这样一个例子，假设我们有一个用于存储数据的数组以
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2024-01-20 22:11:01
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ndarray 多维数组(N Dimension Array)NumPy数组是一个多维的数组对象（矩阵），称为ndarray，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。注意：ndarray的下标从0开始，且数组里的所有元素必须是相同类型ndarray拥有的属性
ndim属性：维度个数
shape属性：维度大小
dtype属性：数据类型ndarray的随机创建通过随机抽
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2024-04-03 14:56:04
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Python学习笔记第二十八天NumPy Ndarray 对象ndarray 的内部结构 NumPy Ndarray 对象NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。ndarray 内部由以下内容
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2023-08-15 12:52:57
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Python numpy 入门安装numpy：(1) 文件超过14MB，默认安装常常会超时：C:\Python310\Scripts>pip install numpypip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Re
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2023-07-03 18:06:17
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Numpy常见函数及使用本文后续边补充，边更新！1. np.delete()删除指定行np.delete(x, i, axis=0) #删除x矩阵 第i行 2. np.where()返回输入数组中满足给定条件的元素的索引，返回值为元组类型。import numpy as np
x = np.arange(9.).reshape(3, 3)
print ('我们的数组是：')
print
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2024-04-02 11:41:06
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