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python numpy有什么用

NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python。就是科学计算包。 a powerful N-dimensional array object sophisticated (broadcasting) functions tools for integrating C/C++ and Fortran code useful linear alg...

array里每项都乘以这个数字,跟矩阵的操作差不多 例如 In [1]: import numpy In [2]: a = numpy.array([1,2,3,4]) In [3]: b = a*2 In [4]: b Out[4]: array([2, 4, 6, 8])

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

等同于 min(),求最小值 例如: >>> numpy.min([1,2,3]) 1 >>> numpy.min([5,2,3]) 2

a=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=a-1c1=a*b c2=numpy.dot(a,b.T)c1为元素点乘,c2为矩阵乘法

维度就是我们所说的空间维度,一维是直线,二维平面(比如1080p灰度图,1920x1080),三维立方体(比如1080P的RGB图像就是1920x1080x3)。 d.max(axis=0)找出每一列最大值,或者说y方向最大值,对于m x n的矩阵返回的是n x 1的一维数组

我先来一个举例: arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4)) arr的array是这样的 array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) 我们对arr进行transpose转置,arr2 = arr.transpose((1,0,2)),结果是这样: arr...

看了最佳评论的,我来重新举一个例子,例如矩阵[[10,1],[10,6]], 这是一个二行二列的矩阵(又叫二维方阵)。那么按列求和的代码是 np.sum([[10,1],[10,6]], axis=0), 注意这里axis=0。 同理,按行求和的代码是: np.sum([[10,1],[10,6]], axis=...

取最小值 import numpy as nplista = [1,2,3,4,5]np.min(a)1

具体写法如下: net.blobs['data'].data[...] = transformed_image 其中net.blobs['data'].data这个东西是numpy的array类型!

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