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
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我们使用（keepdims = True）来确保 A.shape 是（4,1）而不是（4，），它使我们的代码更加严格。容易减少深度学习中代码bug
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2019-01-18 20:22:00
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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]
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1. >>> import numpy as np
2
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2023-10-21 17:55:34
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在计算 语义分割 结果的 metrics 的时候，会通过 K.sum 来计算 TP、FN、FP 的值，从而来计算 Precision、Recall、F1 以及 IOU 的值，不过在计算的过程中，这几个值会出现大于 1 的情况，实际上是计算中出现错误，主要原因就是 K.sum 计算中的一些问题。由于标 ...
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2021-08-07 11:29:00
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aggfunc 是用于聚合数据的功能，通常在 Pandas 中用于数据透视表（pivot table）或 GroupBy 操作中。让我们来详细探讨一下 aggfunc 和它的不同用法。sum:sum 是 Python 内置的函数，用于计算一组数值的总和。在数据透视表或 GroupBy 操作中，aggfunc=sum 将对每个分组的数值列求和。例如，对于你提供的 DataFrame，df.pivot
原创
2024-03-20 16:16:36
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Numpy库---通用函数一元函数：二元函数：聚合函数：布尔数组的函数：排序：其他函数补充： 一元函数：二元函数：聚合函数： 使用np.sum或者是a.sum即可实现。并且在使用的时候，可以指定具体哪个轴。同样Python中也内置了sum函数，但是Python内置的sum函数执行效率没有np.sum那么高，可以通过以下代码测试了解到：a = np.random.rand(1000000)
%ti
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2023-12-25 10:03:05
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pivot 用 np.sum 而不是 "sum"df_pivot = df.pivot_table( 16:39:41 [#-1] File "D:\Program Files\fs\speed_dev\resources\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 8728, in pivot_table 16:39:41
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2024-02-19 16:46:27
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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]
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1. >>> import numpy as np
2. >>>
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2024-06-09 09:12:42
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import numpy as np
import pandas as pd
# 加法 sum函数 输出 np.nan
# pd.Series.sum np.nan 为 0
print(
pd.Series([np.nan, 1]).sum()
)
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2024-04-06 07:37:06
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numpy.sumnumpy.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=Parameters:a : array_like Elements to sum.axis : None or int or tuple ofng which a sum is performed. Th
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2023-06-07 00:15:19
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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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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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import pandas as pd
import numpy as np
print(
sum([
np.nan,1
])
) # np.nan 除非pd.df.sum
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2024-03-27 13:05:27
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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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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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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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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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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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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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