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import numpy As np

这是使用的numpy模块中的随机函数。 1、numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组比如12345678import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1)注:x[1,2]的shape值(2,)。 2、意思是...

这是使用的numpy模块中的随机函数。 1、numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组比如12345678import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1)注:x[1,2]的shape值(2,)。 2、意思是...

Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,一般与Scipy、matplotlib一起使用。 导入numpy的范例如下: >>>import numpy as np>>>print np.version.version1.6.2

Numpy matrices必须是2维的,但是numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。 在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b...

这是一个 numpy 的函数, 他的意思是取你给定列表里面的最小值. 比如说: import numpy as npprint(np.min([2,3,4,1,3,5]))# 输出 1

import numpy as npa = [[1.],[2.],[3.]]b = np.array(a)c = b.tolist()c就转回去了

可以使用concatenate()函数: numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) a1, a2, ... : 需要拼接的矩阵 axis : 沿着某个轴拼接,默认为列方向 举个例子: In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) In [3]: b = np....

http://blog.csdn.net/rifengxxc/article/details/75008427

利用Counter函数,代码如下: import numpy as np from collections import Counter lst = [1, np.nan, 3, 4, np.nan, 5] lstnan = np.isnan(lst) lstcounts = Counter(lstnan) print lstcounts

append将元素添加到已有list的末尾,多用在for.in循环,比如 str1=[] for i in range(5): str1.append(i) print str1 输出为[0, 1, 2, 3, 4] 如果有str2=[9, 8, 7] str1.append(str2) 则str1=[0, 1, 2, 3, 4, [9, 8, 7]]是将str2作为整个元素添...

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