转载
2019-11-01 12:43:00
242阅读
2评论
numpy.concatenate((a1,a2,…), axis=0)函数，能够一次完成多个数组的拼接。其中a1,a2,…是数组类型的参数示例：>>> a=np.array([1,2,3])>>> b=np.array([11,22,33])>>> c=np.array([44,55,66])>>> np.concatenate((a,b,c),axis=0) # 默认情况下，axis=0可以不写array([ 1,
原创
2021-08-12 22:38:10
340阅读
一、定义 np.concatenate() ：连接沿现有轴的数组。 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组。 np.concatenate((a1, a2, ...), axis) 参数： a1, a2, ...：相同类型的数组 axis： 沿着它连接数组的轴，默认为0 实例： import ...
转载
2021-10-08 21:57:00
158阅读
2评论
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
2194阅读
今天做了一个numpy按照列的维度进行拼接的代码，分享出来：import numpy as
原创
2022-08-11 17:37:01
70阅读
一、函数介绍numpy.concatenate((a1,a2,…), axis=0)函数功能： 能够一次完成多个数组的拼接。二、参数axis=0：对应列的数组进行拼接（默认为这个） axis=1：对应行的数组进行拼接参考文章numpy库数组拼接np.concatenate
原创
2022-12-07 11:52:33
173阅读
numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)Join a sequence of arrays along an existing axis.Parametersa1, a2, …sequence of array_likeThe arrays must have the same shape, except in the d...
原创
2021-08-12 22:24:26
76阅读
串联是指连接，此函数用于沿指定轴连接两个或多个相同维度的数组。该函数采用以下参数。
numpy.concatena...
原创
2023-10-17 09:11:44
159阅读
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中concatenate方法的使用。原文地址：Python numpy.concatenate函数方法的使用...
转载
2022-06-07 23:09:49
118阅读
numpy求和import numpy as npa = np.array([[1, 2, 1], [3, 4, 5]])# axisum(a))
原创
2022-11-16 19:34:08
2009阅读
这里写目录标题numpy.concatenate()函数numpy.reshape()函数numpy.concatenate()函数 numpy.concatenate() 是一种数组拼接方法，将具有相同结构的array序列拼接成一个array。 numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,…)
原创
2021-04-24 14:47:37
1551阅读
np.r_：按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat() np.c_：按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等，类似于pandas中的merge() import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b
转载
2019-03-02 21:19:00
135阅读
2评论
1.np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False)求序列的最值最少接受一个参数axis默认为axis=0即列向,如果axis=1即横向ex:>> np.max([-2, -1, 0, 1, 2])22.np.maximum(X, Y, out=None) X和Y逐位进行比较,选择最大值....
原创
2021-08-12 22:23:34
231阅读
concatenate函数的作用是对numpy数组或tensor进行拼接
转载
2017-02-23 15:30:00
70阅读
2评论
torch版本：import torchx1 = torch.tensor([[11, 21, 31], [21, 31, 41]], dtype=torch.int)x1.shape # torch.Size([2, 3])# x2x2 = torch.tensor([
原创
2024-10-25 12:14:26
95阅读
tack()和numpy.column_stack()函数略有相似，numpy.vstack()与numpy.row_stack()函数也是挺像的。stackoverflow上也有类似的讨论，在这里numpy vstack
转载
2023-07-11 09:30:28
121阅读
连接文本函数：如在身份证中提取日期1992-07-22
=CONCATENATE(MID(N3,7,4),"-",MID(N3,11,2),"-",MID(N3,13,2))
在身份证中提取日期格式如：1992-7-2
=IF(MID(J191,13,1)="0",IF(MID(J191,11,1)="0",CONCATENATE(MID(J191,7,4),"-",MID(J191,12,1),
原创
2008-10-08 15:38:44
913阅读
文章目录*；np.multiply()；np.matmul() 或 @；np.dot()的异同1 尺寸相同的两个1-D array2两个2-D array3 两个 matrix4 维数大于2的array*；np.multiply()；np.matmul() 或 @；np.dot()的异同In [1]: import numpy as np1 尺寸相同的两个1-D arrayIn [2]: a=np.array([1,2])In [3]: b=np.array([3,4])In [4]: a
原创
2021-06-21 15:30:36
2383阅读
import numpy as np;
两者在创建单位矩阵上，并无区别，两者的区别主要在接口上；
np.identity(n, dtype=None)：只能获取方阵，也即标准意义的单位阵；
np.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type ‘float’>)；
N : int，Number of rows in the output.（行数，必选）
M
转载
2016-10-25 23:01:00
150阅读
2评论
import numpy as np;
两者在创建单位矩阵上，并无区别，两者的区别主要在接口上；np.identity(n, dtype=None)：只能获取方阵，也即标准意义的单位阵；np.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type ‘float’>)；
N : int，Number of rows in the output.（行数，必选）M : int,
转载
2016-10-25 23:01:00
202阅读
2评论
