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五分钟了解这几个numpy的重要函数

发布时间:2020-01-07 20:44      来源:网络整理      作者:admin

      举一个简略的案例,一个二维度的欧氏几何空中就有欧氏范数。

      在linux中雷同得以应用lseek函数来改动文书偏移量,即读oracle中的greatest函数和least函数greatest(max(one),max(two),max(three))求多列的最大值,oracle中的greatest函数已知表TB的数据如次SQL>selectfromtb;Pythonproduct函数说明Pythonproduct函数说明u200bproduct(A,B)函数,归来A和B中的元素组成的笛卡尔积的元组,具体见如次代码:importitertoolsforitem有关java中Pattern.compile函数的相干解说Pattern.compile函数:PatternPattern.compile(Stringregex,intflag)flag的取值范畴如次:Pattern.CANON_EQ,当且仅当两个字符的"析构函数析构函数:在类中声明的一样分子函数①析构函数与类名同名②析构函数无参(不得重载)③示意:~类名(),在这边插入代码片scipy.stats.norm函数得以兑现正态分布(也即高斯分布)pdf:几率密度函数基准式是:`norm.pdf(x,loc,scale)`等同于`norm.pdf(y)/scale,内中y=(x-loc)/scale`调用方式用两种,见代码importnumpyasnpfromscipy.statsimportnormimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportstylestyle.use(fivethirtyeight)fig=plt.figure(figsize=(10,10))ax=fig.add_subplot(111)np.random.seed(0)X=np.linspace(-5,5,num=20)gauss=norm(loc=1,scale=2)r_1=gauss.pdf(X)r_2=norm.pdf(X,loc=0,scale=2)foriinrange(len(X)):ax.scatter(Xi,0,s=100)forg,cinzip(r_1,r_2, ,g):ax.plot(X,g,c=c)plt.show

      参考:scipy.stats.norm,tf.norm函数norm(tensor,ord=euclidean,axis=None,keep_dims=False,name=None)界说于:tensorflow/python/ops/linalg_ops.py。

      示范:如其您在运转时传接得以是矩阵或一组矩阵的张量,则经过axis=-2,-1,而不是axis=None确保划算矩阵范数。

      这种调用方式将发生一个和N具有一样尺码(行、列、维数)的矩阵R。

      范数的划算范数素常用于量某向量空中(或矩阵)中的每个向量的长度或老幼,它具有三上面的枷锁环境,离别好坏负性、齐次性和三角形不等性。

      如其需要划算方阵的特点根和特点向量,得以使用子模块linalg中的eig函数:划算方阵的特点向量和特点根arr16=np.array(1,2,5,3,6,8,4,7,9)print(划算3×3方阵的特点根和特点向量:n,arr16)print(求解后果为:n,np.linalg.eig(arr16))划算3×3方阵的特点根和特点向量:125368479求解后果为:(array(16.75112093,-1.12317544,0.37205451),array(-0.30758888,-0.90292521,0.76324346,-0.62178217,-0.09138877,-0.62723398,-0.72026108,0.41996923,0.15503853))上述后果所示,特点根和特点向量的后果存储在元组中,元组的头个元素即特点根,每个特点根对应的特点向量存储在元组的二个元素中。

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