阿里云免费网站建设,wordpress后台颜色,php做网站难么,哪些做图片赚钱的网站Python numpy(np)创建空的字符串数组、矩阵。解决数组中每个元素仅保留单个字符#xff0c;无法完整填入字符串。
matrix1np.zeros(shape(31,22)).astype(np.str_)
matrix1[matrix1 0.0] 1.reshape()方法
作用是将数据按照指定的维度重新组织并返回。也就是reshape#x…Python numpy(np)创建空的字符串数组、矩阵。解决数组中每个元素仅保留单个字符无法完整填入字符串。
matrix1np.zeros(shape(31,22)).astype(np.str_)
matrix1[matrix1 0.0] 1.reshape()方法
作用是将数据按照指定的维度重新组织并返回。也就是reshape行列可以根据指定的数值将数据转换为特定的行数和列数就是转换。 例 reshape(1,-1) 也就是转换为1行列数不指定让系统自动计算 reshape(-1,1) 也就是转换为1列行数不指定让系统自动计算
2.np.linalg.norm()用于求范数
linalg本意为linear(线性) algebra(代数)norm则表示范数。
np.linalg.norm(x, ordNone, axisNone, keepdimsFalse)
1.x: 表示矩阵(一维数据也是可以的~) 2.ord: 表示范数类型 ord1表示求列和的最大值 ord2|λE-ATA|0求特征值然后求最大特征值得算术平方根 ord∞表示求行和的最大值 ordNone表示求整体的矩阵元素平方和再开根号
3.axis 参数 含义
0 表示按列向量来进行处理求多个列向量的范数
1 表示按行向量来进行处理求多个行向量的范数
None 表示整个矩阵的范数 4.keepdims表示是否保持矩阵的二位特性True表示保持False表示不保持默认为False
3. .shape的使用方法
shape[0]读取矩阵第一维度的长度即数组的行数 shape[1]读取矩阵第二维度的长度即数组的列数 对于二维张量shape[0]代表行数shape[1]代表列数同理三维张量还有shape[2] 一般来说-1代表最后一个所以shape[-1]代表最后一个维度如在二维张量里shape[-1]表示列数
import numpy as np
k np.matrix([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]])
print(np.shape(k)) # 输出34表示矩阵为3行4列
print(k.shape[0]) # shape[0]输出3为矩阵的行数
print(k.shape[1]) # 同理shape[1]输出列数
