目录Numpy中的深拷贝、浅拷贝和视图什么是拷贝？1.深拷贝--np.copy()深拷贝的特点：2.浅拷贝浅拷贝的特点：3.视图view()Numpy中的深拷贝、浅拷贝和视图什么是拷贝？所谓拷贝，就是赋值。把一个变量赋给另外一个变量，就是把变量的内容进行拷贝。把一个对象的值赋给另外一个对象，就是把一个对象拷贝一份。1.深拷贝--np.copy()通过”深拷贝“得到的变量互不干扰，其中一个变量的值改
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2024-01-08 15:02:14
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本文的内容主要来自于我的个人博客,直接点击 阅读原文 就可以直接跳转到我的博客,此公众号创建的目的是为了更方便大家获取博客中的资料,以及后续会发布更多知识和经验的文章,和大家一起探讨工作或生活中可能遇到的问题,这个公众号也能起到很好的平台的效果.当然如果只是阅读文章的话,我还是比较推荐去博客阅读,因为博客的文章可以设置目录,根据目录进行跳转会比在公众号更加轻松方便.最后,感谢大家的喜欢和支持,希
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2021-06-15 20:08:05
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本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题, 有兴趣的可以去 我的主页 了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可以转载，但请注
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2021-05-06 11:21:38
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numpy求和import numpy as npa = np.array([[1, 2, 1], [3, 4, 5]])# axisum(a))
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2022-11-16 19:34:08
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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
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2019-03-02 21:19:00
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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....
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2021-08-12 22:23:34
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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
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2021-06-21 15:30:36
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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
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2016-10-25 23:01:00
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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,
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2016-10-25 23:01:00
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np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等。np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等。1、np.c_ 用法:a = np.array([[1, 2, 3],[7,8,9]]) b=np.array([[4,5,6],[1,2,3]]) aOut[4]: array([[1, 2, 3], [7, 8, 9]...
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2019-04-10 17:10:08
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课上笔记(六)(Python)学习使我快乐NumPy→（Numerical+Python）首先你需要知道，以后基本会使用 import numpy as np import pandas as pdndarratys NumPy有着极为强大对象：ndarrays（Python的扩展）首先尝试着创建一个ndarrays输入：
import numpy as np
a = np.array([
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2024-05-31 22:25:46
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简介NumPy是Python中科学计算的基础包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。使用我们仅需要简单的通过import numpy as np就可以使用numpy了。为什么要用numpy？如果我们希望两个列表对应项相
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2023-11-19 09:33:09
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np.diff(a, n=1, axis=-1)：n 表示差分的阶数；
>> x = np.array([1, 2, 4, 7, 0])
>> np.diff(x)
array([ 1, 2, 3, -7])
>> np.diff(x, n=2)
array([ 1, 1, -10])
1. np.histogram
官方文档：numpy.hi
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2017-04-28 23:09:00
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返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组model =keras.applications.resnet50.ResNet50(weights = weight, input
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2023-05-18 17:15:28
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numpycode>>> a = np.arange(6).reshape(2,3)>>> np.pad(a, ((0,2), (1,1)), "constant")array([[0, 0, 1, 2, 0], [0, 3, 4, 5, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]])解释pad第二个参数，原来的数组有几个维度，就有几维...
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2022-03-23 14:23:35
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例子："""np.finfo使用方法eps是一个很小的非负数除法的分母不能为0的,不然会直接跳出显示错误。使用eps将可能出现的零用eps来替换，这样不会报错。"""import numpy as npx = np.array([1, 2, 3], dtype=float)eps = np.finfo(x.dtype).eps # eps = 2.220446049250313e-16 type = <class 'numpy.float64'>pri
原创
2021-08-12 22:22:55
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import numpy as np x = np.array([[[0], [1], [2]]]) print(x.shape) d = np.squeeze(x) # 从数组的形状中删除单维条目，即把shape中为1的维度去掉 print(d.shape)
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2019-01-15 22:00:00
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np.cumproduct 与 np.cumprod在numpy总存在两个计算累积乘积量的函数，cumproduct ，和cumprod在测试一些行为时，
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2022-04-20 17:01:49
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np.diff(a, n=1, axis=-1)：n 表示差分的阶数；
>> x = np.array([1, 2, 4, 7, 0])
>> np.diff(x)
array([ 1, 2, 3, -7])
>> np.diff(x, n=2)
array([ 1, 1, -10])
1. np.histogram
官方文档：numpy.hi
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2017-04-28 23:09:00
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在numpy中申请一个数组后 w=np.array([1,2,3]) w1=w w和w1是共享内存的，所以当w中的内容发生变化会影响w1中的内容 如果采用w1=np.copy(w) 则w1和w不是共享内存。 ...
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2021-09-28 13:11:00
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