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numpy的数组矩阵
import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
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啥查看全部
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开始学习人工智能
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#indexing
a = np.array([1,2,3]
[4,5,6]
[7,8,9])
a [-2:, 1:-1]
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#Array(数组，阵列) rank
import numpy as np
np.array(列表)
a = a.shape(元组) 维度：xx行xx列
a = a.reshape(元组)
a = np.zeros(元组)
a = np.ones(元组)
a = np.full(元组，数组中的值)
a = np.eys(元组，数组中的值)
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array() 创建数组 shape 查看数组维度 reshape() 设置数组维度
zeros(()) 创建一个元素全为0的矩阵，注意传入的值是维度，是一个元祖
ones(()) 创建一个元素全为1的矩阵，注意传入的值是维度，是一个元祖
full((),a) 创建一个元素全为a的矩阵，第一个参数是维度，是一个元祖
eye(()) 创建一个从左上至右下的对角线全为1，其他元素全为0的矩阵，注意传入的值是维度，是一个元祖
random.random(()) 创建随机元素值的矩阵（取值在0到1之间），注意传入的值是维度，是一个元祖
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sgsgg查看全部
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anaconda
1 python的发行版本
2
3 内置了很多包,不用自己安装
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你好查看全部
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大于10的数查看全部
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#广播 a =np.array([[2,4,6], [3,5,7], [13,33,25], [3,4,5]]) b =np.array([1,2,3]) for i in range(4): a[i, :] += b a + np.tile(b, (4,1)) a + b查看全部
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#矩阵之间的乘法操作 a.dot(b) np.dot(a,b)#a的列数与b的行数相同 #a中所有元素相加 np.sum(a) np.sum(a, axis=0)#数组每一列求和 np.sum(a, axis=1) np.mean(a)#数组中所有元素的平均值 np.mean(a, axis=0) np.random.uniform(3,4)#生成3到4之间的随机数 np.tile(a,(1,2))#a的行数不重复 列数重复两次 np.tile(a,(2,1))#a的列数不重复 行数重复两次 #argsort函数 对数组中数字按从小到大的顺序进行标号 a.T#a的转置操作 np.transpose(a)查看全部
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