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  1. NumPy中的维度Axis详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇NumPy中的维度Axis详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：66560
    • 提供者：weixin_38723192

  1. 详解Numpy中的广播原则/机制

  2. 广播的原则 如果两个数组的后缘维度(从末尾开始算起的维度)的轴长度相符或其中一方的长度为1，则认为它们是广播兼容的。广播会在缺失维度和(或)轴长度为1的维度上进行。 在上面的对arr每一列减去列平均值的例子中，arr的后缘维度为3，arr.mean(0)后缘维度也是3，满足轴长度相符的条件，广播会在缺失维度进行。 这里有点奇怪的是缺失维度不是axis=1，而是axis=0，个人理解是缺失维度指的是两个arr除了轴长度匹配的维度，在上面的例子中,正好是axis=0。这块欢迎指正 arr.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38524246

  1. 详解Numpy中的数组拼接、合并操作（concatenate, append, stack, hstack, vstack, r_, c_等）

  2. Numpy中提供了concatenate,append, stack类(包括hsatck、vstack、dstack、row_stack、column_stack),r_和c_等类和函数用于数组拼接的操作。 各种函数的特点和区别如下标： concatenate 提供了axis参数，用于指定拼接方向 append 默认先ravel再拼接成一维数组，也可指定axis stack 提供了axis参数，用于生成新的维度 hstack 水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接 vs

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：223232
    • 提供者：weixin_38570202

  1. 对python中矩阵相加函数sum()的使用详解

  2. 假如矩阵A是n*n的矩阵 A.sum（）是计算矩阵A的每一个元素之和。 A.sum(axis=0)是计算矩阵每一列元素相加之和。 A.Sum(axis=1)是计算矩阵的每一行元素相加之和。 以上这篇对python中矩阵相加函数sum()的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:NumPy中的维度Axis详解解决Numpy中sum函数求和结果维度的问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：24576
    • 提供者：weixin_38682242

  1. NumPy中的维度Axis详解

  2. 浅谈NumPy中的维度Axis NumPy中的维度是一个很重要的概念，很多函数的参数都需要给定维度Axis，如何直观的理解维度呢？我们首先以二维数组为例进行说明，然后推广到多维数组。 (有人将ndim属性叫维度，将axis叫轴，我还是习惯将axis称之为维度，axis=0称为第一个维度) 二维数组的列子 下面是一个二维数组的列子： In [1]: import numpy as np In [2]: x = np.random.randint(0, 9, (2, 3)) In [3]: x O

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：67584
    • 提供者：weixin_38625143