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Numpy中对向量、矩阵的使用详解
主要介绍了Numpy中对向量、矩阵的使用详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-18
文件大小:63488
提供者:
weixin_38518638
对numpy中向量式三目运算符详解
如果用到数据筛选功能,可以使用x if condition else y的逻辑实现。如果使用的是纯Python,可以使用不断迭代的方式对每一组元素组合进行相应的判断筛选。不过,如果使用numpy中的向量化计可以大大加速运算的过程。 在numpy中有一个这个三目运算的向量版本numpy.where。where方法可以接收三个参数,第一个参数为条件向量,而第二、第三个参数可以是矩阵也可以是标量。接下来做一下相应功能的纯Python功能实现以及向量方式实现。 记录如下: In [76]: xarr
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-25
文件大小:39936
提供者:
weixin_38506835
Numpy中对向量、矩阵的使用详解
在下面的代码里面,我们利用numpy和scipy做了很多工作,每一行都有注释,讲解了对应的向量/矩阵操作。 归纳一下,下面的代码主要做了这些事: 创建一个向量 创建一个矩阵 创建一个稀疏矩阵 选择元素 展示一个矩阵的属性 对多个元素同时应用某种操作 找到最大值和最小值 计算平均值、方差和标准差 矩阵变形 转置向量或矩阵 展开一个矩阵 计算矩阵的秩 计算行列式 获取矩阵的对角线元素 计算矩阵的迹 计算特征值和特征向量 计算点积
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-02
文件大小:61440
提供者:
weixin_38749305