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numpy.Einsum

axis后面的值是指定一个轴做运算。比如: import numpy as np >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=0) array([0, 6]) >>> np.sum([[0, 1], [0, 5]], axis=1) array([1, 5]) 在二维情况下,具体指沿着行求和,还是沿着列求和。 声明:例子来自于nu...

二者均为定义一个浮点数,并赋值为0,从初始值角度,二者没区别,但在运算中有所区别。其区别也就是float和double两个类型的区别。1 占用大小不同,float占4个字节,double占8个字节;2 运算速度不同,double占用字节多,运算速度会慢一些;3 精...

c = np.array([[[0, 1, 2,3], [4, 5, 6,7]], [[1, 2, 3,4], [5,6,7,8]]] print( c.sum(axis=0)) print( c.sum(axis=1)) print( c.sum(axis=2)) 一个不是很简单,但是很好理解的方法是:你的输入矩阵的shape是(2,2,4),那么当axis=0时,就是在第...

http://blog.csdn.net/rifengxxc/article/details/75008427

>>> a=[1,2,3,4,5,5,6,7,8,8,9,0] >>> sum(a) 58 >>> a=[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]] >>> b,c=zip(*a) >>> ...

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.cumsum.html

import numpy as npa = np.ones((4,5))print(a)print(np.sum(a==1))假定数组为a 可以先试用a==某个数,转换为一个包含True或者False的数字, 等于该树则为True,不等于则为False True又可以当作1,False可以当作0 使用np.sum求和可以得到等于该...

sum1+=nlist[i] sum2+=nlist[i]**2mean=sum1/Nvar=sum2/N-mean**2用时5.3s借助numpy的向量运算来求:import numpynarray=numpy.array(nlist)sum1=n...

借助numpy的向量运算来求: import numpy narray=numpy.array(nlist) sum1=narray.sum() narray2=narray*narray sum2=narray2.sum() mean=sum1/...

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import MySQLdb as mdb ...你改成x.append(float(row["subt"]))和y.append(float(row["sum(quan_...

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