提到numpy数组就不得不说到np.hstack()与np.dstack()的问题。这里我们研究一下它们的使用方法。
原创
2022-07-13 18:18:14
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np.vstack()和np.hstack() 一、总结 一句话总结： np.vstack():在竖直方向上堆叠 np.hstack():在水平方向上平铺 二、np.vstack()和np.hstack() 转自或参考：np.vstack()和np.hstack()https://blog.csdn
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2020-07-23 20:33:00
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本文链接：https://blog.csdn.net/m0_37393514/article/details/79538748在这里我们介绍两个拼接数组的方法： np.vstack():在竖直方向上堆叠 np.hstack():在水平方向上平铺 import numpy as nparr1=np.a
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2019-11-18 15:00:00
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import numpy as np# stack()是按照不同轴的堆叠方式重新堆叠数组a=[[1,2,3],[4,5,6]]np.stack(a,axis=0)# array([[1, 2, 3],# [4, 5, 6]])np.stack(a,axis=1)# array([[1, 4],# [2, 5],# [3, 6]])...
原创
2022-09-19 10:08:09
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# hstack函数在机器学习中的应用
在机器学习中，数据准备和预处理非常重要，其中涉及到数据的组合和特征工程。`hstack`函数是Python中的一个非常有用的工具，它可以帮助我们横向（按列）堆叠数组。这对于处理和准备模型的输入数据尤为关键。在本文中，我们将深入探讨`hstack`函数的使用，并提供一个完整的代码示例，以展示如何在数据预处理中应用该函数。
## 什么是hstack函数？
逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归用于二分类（Binary Classification），输出值为0-1范围内的实数。通常规定：输出值小于0.5分类为"0"，输出值大于0.5分类为"1"逻辑分布（Logistic Distribution）逻辑分布为连续型概率分布。分布函数： 密度函数： 可见f(x)与正态分布形状相似，不过尾部更长，波峰更
Stack arrays in sequence horizontally (column wise). Take a sequence of arrays and stack them horizontally to make a single array. Rebuild arrays divi
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2017-07-07 22:00:00
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这三
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2021-07-20 14:34:34
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一`、stack 按指定维度堆叠数组。 stack(a, b) 维度计算 axis=0: 2*m*n axis=1: m*2*n axis=-1: m*n*2 参考：https://blog..net/u013019431/article/details/79768219 ://bl
原创
2022-01-17 16:56:49
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# SwiftUI HStack
## 介绍
在 SwiftUI 中，HStack 是一种用于水平排列视图的容器布局。HStack 允许将多个视图按照水平方向进行排列，并自动调整它们的宽度和高度以适应可用空间。
HStack 是 SwiftUI 中的一种布局容器，它可以将多个视图按照水平方向排列。通过使用 HStack，您可以轻松地创建水平布局的用户界面，无论是在 iPhone 上还是在 i
原创
2023-08-21 05:07:52
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SwiftUI是什么三种布局SwiftUI包括三种布局：VStack: 纵向布局，默认居中对齐HStack: 横向布局，默认居中对齐ZStack: 覆盖布局，默认居中对齐示例import SwiftUI
struct ContentView: View {
var body: some View {
VStack {
//HStack:纵向布局，默
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2023-07-27 20:01:54
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众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：假设我生成一个numpy数组a，如下
[python]
view plain
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1. >>> import numpy as np
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2023-10-21 17:55:34
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函数调用方法：numpy.array(object, dtype=None)各个参数意义：object：创建的数组的对象，可以为单个值，列表，元胞等。dtype：创
原创
2022-07-13 18:10:15
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函数调用方法：numpy.zeros(shape, dtype=float)各个参数意义：shape：创建的新数组的形状（维度）。dtype：创建新数组的
原创
2022-07-13 18:10:35
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提到numpy的数组操作，我们就不得不说到np.concatenate()函数，concatenate在英文中是级联
原创
2022-07-13 18:18:00
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1. 数组的操作：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a)
print(type(a))
print(np.mean(a))
print(np.mean(a, axis=0)) # axis=0，计算每一列的均值
print(np.mean(a, axis=1)) # 计算每一行的均值
2.矩阵的操作
impo
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2019-08-26 16:25:00
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函数作用：数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致 例如：np.multiply(A,B) #数组对应元素位置相乘 ...
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2021-10-08 17:48:00
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1、什么是百分位 百分位，人体测量用语，确定人体尺寸分布值的方法。 百分位表示具有某一人体尺寸和小于该尺寸的人占统计对象总人数的百分比。以第5百分位、人体身高尺寸为例，表示有5%的人身高等于或小于该尺寸。 由于人的人体尺寸有很大的变化，它
# Python 中的 NumPy 和 SciPy 函数：一个科普之旅
Python 是一种强大的编程语言，尤其在科学计算和数据分析领域。两个重要的库，NumPy 和 SciPy，在这方面发挥了重要作用。本文将扒一扒这两个库中的常用函数，并通过代码示例帮助您更好地理解它们的用法。
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NumPy（Numerical Python）是 Python 的一个库，提供
X, Y = np.meshgrid(x, y)代表的是将x中每一个数据和y中每一个数据组合生成很多点,然后将这些点
原创
2021-01-17 18:33:37
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