“Numpy常用函数：科学计算实现基础”的版本间的差异

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| empty_like|| 创建形状相同全是0的数组 ||empty_like(prototype, dtype=None)
 
| empty_like|| 创建形状相同全是0的数组 ||empty_like(prototype, dtype=None)
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| full|| 创建指定值的数组 ||np.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')
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| full_like|| 创建形状相同的数组 ||np.full_like(a, fill_value, dtype=None)
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np.arange(10)
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=== ones ===
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== numpy常用random随机函数==
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! 函数 !! 功能  !! 格式
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| rand || 返回数据在[0, 1)之间，具有均匀分布 || rand(d0, d1, ..., dn)
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|randn || 返回数据具有标准正态分布（均值0，方差1）  || randn(d0, d1, ..., dn)
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|  randint || 生成随机整数，包含low，不包含high<br>如果high不指定，则从[0, low)中生成数字 || randint(low[, high, size, dtype])
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| random || 生成[0.0, 1.0)的随机数  || random([size])
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| choice || a是一维数组，从它里面生成随机结果  || choice(a[, size, replace, p])
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| shuffle || 把一个数组x进行随机排列|| shuffle(x)
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| permutation|| 把一个数组x进行随机排列，或者数字的全排列 ||permutation(x)
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| normal|| 按照平均值loc和方差scale生成高斯分布的数字 ||normal([loc, scale, size])
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| uniform|| 在[low, high)之间生成均匀分布的数字 ||uniform([low, high, size])
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=== randn===
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=== randint===
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=== random===
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=== choice===
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===shuffle ===
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=== permutation===
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=== normal ===
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=== uniform===
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== 其他函数 ==
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! 函数 !! 功能  !! 格式
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| genfromtxt()|| 从指定文件夹中获取数据 || np.genfromtxt(路径,dtype)
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|astype() || 将ndarray结果的数组的类型进行改变  || array.astype(type)
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|  linspace() || 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字 || linspace(start,stop,length)
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| exp() || 返回e的幂次方  || np.exp(array)
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| sqrt() || 对矩阵的每一个元素进行开方  || np.sqrt(array)
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| floor() || 向下取整|| np.floor(float)
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| argmax()||获取矩阵指定行或者列的最大值的下标<br>axis=1代表行数。axis=0代表列数。||permutation(axis)
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| sort()|| 对array进行按照axis进行排列 ||sort(array , axis)
 
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- 使用arange创建数字序列 <br>
 
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- 使用ones创建全是1的数组
 
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=== - 使用ones_like创建形状相同的数组 ===
 

2020年5月16日 (六) 13:52的最新版本

创建array的便捷函数

使用预定函数arange、ones/ones_like、zeros/zeros_like、empty/empty_like、full/full_like、eye等函数创建

函数 功能 格式
arange 创建数字序列 np.arange([start,] stop[, step,], dtype=None)
ones 创建全是1的数组 np.ones(shape, dtype=None, order='C')
ones_like 创建形状相同全是1的数组 np.ones_like(a, dtype=float, order='C')
zeros 创建全是0的数组 np.zeros(shape, dtype=None, order='C')
zeros_like 创建形状相同全是0的数组 np.zeros_like(a, dtype=None)
empty 创建全是0的数组，但是该数组只分配了空间，
里面的值也有可能是随机的 		np.empty(shape, dtype=float, order='C')
empty_like 创建形状相同全是0的数组 empty_like(prototype, dtype=None)
full 创建指定值的数组 np.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')
full_like 创建形状相同的数组 np.full_like(a, fill_value, dtype=None)

arange

Arange.png
np.arange(10)

ones

Ones.png

zeros

Zeros.png

empty

Empty.png

full

Full.png

numpy常用random随机函数

函数 功能 格式
rand 返回数据在[0, 1)之间，具有均匀分布 rand(d0, d1, ..., dn)
randn 返回数据具有标准正态分布（均值0，方差1） randn(d0, d1, ..., dn)
randint 生成随机整数，包含low，不包含high
如果high不指定，则从[0, low)中生成数字 		randint(low[, high, size, dtype])
random 生成[0.0, 1.0)的随机数 random([size])
choice a是一维数组，从它里面生成随机结果 choice(a[, size, replace, p])
shuffle 把一个数组x进行随机排列 shuffle(x)
permutation 把一个数组x进行随机排列，或者数字的全排列 permutation(x)
normal 按照平均值loc和方差scale生成高斯分布的数字 normal([loc, scale, size])
uniform 在[low, high)之间生成均匀分布的数字 uniform([low, high, size])

rand

Rand.png

randn

Randn.png

randint

Randint.png

random

Random1.png

choice

Choice.png

shuffle

Shuffle.png

permutation

Permutation.png

normal

Normal.png

uniform

Uniform.png

其他函数

函数 功能 格式
genfromtxt() 从指定文件夹中获取数据 np.genfromtxt(路径,dtype)
astype() 将ndarray结果的数组的类型进行改变 array.astype(type)
linspace() 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字 linspace(start,stop,length)
exp() 返回e的幂次方 np.exp(array)
sqrt() 对矩阵的每一个元素进行开方 np.sqrt(array)
floor() 向下取整 np.floor(float)
argmax() 获取矩阵指定行或者列的最大值的下标
axis=1代表行数。axis=0代表列数。		 permutation(axis)
sort() 对array进行按照axis进行排列 sort(array , axis)
取自“http://www.openbrains.net/mediawiki/index.php?title=Numpy常用函数：科学计算实现基础&oldid=18479”