转载请注明：虚幻私塾 » Numpy的矩阵array分割创建数据首先 import 模块import numpy as np建立3行4列的ArrayA = np.arange(12).reshape((3, 4))print(A
原创
2022-06-16 21:15:24
232阅读
1.将数组切分为多个子数组np.split(ary,indices_or_sections,axis)常用参数:ary--要分割的数组;indices_or_sections--取值为整数或者一维数组,即切割的份数或者根据索引号进行切割;axis--切割的轴线,默认为0;备注:上述函数参数indices_or_sections取值如果为整数，则均等分割数组，如果无法均等切割，则会报错。
转载
2023-12-20 05:41:38
194阅读
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
原创
2021-05-06 11:21:56
285阅读
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
转载
2021-06-15 20:07:28
95阅读
NumPy 的 `np.array_split()` 函数用于分割数组。基本语法是 `np.array_split(array, indices_or_sections, axis=None)`，它接受一个 NumPy 数组和分割参数，按指定轴进行分割。示例：将 `[1, 2, 3, 4, 5, 6]` 分割成 3 个子数组，结果是 `[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]`。注意，超出数组范围的分割位置会导致异常，且元素数量可能根据需要调整。`np.array_split()` 返回子数组的列表。可以按列分割、使用掩码或不均匀分割。练习：将 `arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]` 沿行分割成 4 个等大小子数组。
原创
精选
2024-05-16 21:41:22
175阅读
笔者使用索引进行数组分割，然后导出两个csv文件，供后文机器学习使用import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.read_csv('modified.csv')data = np.array(data)#data.shape = (1964,27)print(data.shape)#features是我们需要的特征值features = [2,8,
原创
2023-01-04 18:06:13
69阅读
视频看了5个小时 二进制 bin()八进制 oct()十六进制 hex() 因为二进制不易观察，所以使用十六进制便于观察, 1-9, abcdef，共15个 4个二进制对应一个16进制 ASCII 码表最低表示字符的单位是8bit，即1byte，8 bit = 2 * hex，2个十六进制位可以表示一个byte（字节），4个bit对应
在介绍数组的组合和分割前，我们需要先了解数组的维（ndim）和轴（axis）概念。 如果数组的元素是数组，即数组嵌套数组，我们就称其为多维数组。几层嵌套就称几维。比如形状为（a，b）的二维数组就可以看作两个一维数组，第一个一维数组包含a个一维数组，第二个一维数组包含b个数据。 每一个一维线性数组称为 ...
转载
2021-08-15 14:08:00
744阅读
2评论
文章目录0 项目说明1 研究目的2 研究方法3 研究结论4 论文目录5 项目源码6 最后 0 项目说明**基于 U-Net 网络的遥感图像语义分割 **提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放实验训练使用 Anaconda 版 Python 3.7 下的 TensorFlow-GPU1.8 后期图像生成由于 GPU 显存限制，使用 TensorFlow 的 CPU 版本进行计算预测
# 实现对375*500的图片进行分割import numpy as npfrom PIL import Imageimg = Image.open("1.jpg")img = img.resize((500,376))# img.show()img_data = np.array(img)# print(img_data.shape)img_data = img_da
原创
2022-11-01 16:39:21
184阅读
分割数组 函数数组及操作 split 将一个数组分割为多个子数组 hsplit 将一个数组水平分割为多个子数组（按列） vsplit 将一个数组垂直分割为多个子数组（按行） numpy.split numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组，格式如下： numpy.split(ary,
原创
2023-10-08 11:10:01
237阅读
python机器学习库numpy 12、数组分割 一、总结 一句话总结： 1、numpy数组等量分割可以用hsplit（horizontal split）、vsplit（vertical split）、split等方法 2、numpy数组不等量分割可以用array_split方法 不等量分割 不等量
转载
2020-08-30 11:12:00
251阅读
2评论
NumPy学习(索引和切片，合并，分割，copy与deep copy) 目录 索引和切片 通过索引和切片可以访问以及修改数组元素的值 一维数组 程序示例 运行结果 花式索引 程序示例 运行结果 多维 数组 程序示例 运行结果 运行结果 合并 一维数组 程序示例 运行结果 分割 程序示例 运行结果 c
转载
2019-01-13 17:18:00
104阅读
2评论
0 NumPy数组 NumPy数组:NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成： 实际的数据 描述这些数据的元数据 NumPy数组属性: ndim(纬数,x,y 2),shape(纬度，2*3),reshape(纬度),size:元素个数，dtype:元素数据类型，item
原创
2021-07-23 14:21:38
487阅读
前言Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下：Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu
转载
2024-09-25 12:33:26
77阅读
demo展示这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。如何拥有较为平滑的移植体验？保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 搜索关键词）。可选阅读，《动手学深度学习》，掌握解决常见学习问题时，Pytorch 和 TensorFl
转载
2023-08-27 00:29:52
0阅读
用ndarray进行存储： import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69] ...
转载
2021-07-28 15:28:00
355阅读
2评论
## 常规创建方法a = np.array([2,3,4])b = np.array([2.0,3.0,4.0])c = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型print a, a.dtypeprint b, b.dtypeprint c, c.dtypeprint d, d
原创
2023-02-25 15:13:20
183阅读
一 简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也是pandas等其他数据分析的工具的基础，基本所有的数据分析的包都用过它。Numpy为python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本
原创
2021-07-30 13:36:53
441阅读
之前学的： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 29 11:51:15 2020 @author: Administrator """ import numpy as np import random t1=np.array([2,3,4,5
原创
2022-06-16 09:45:49
119阅读
