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python np.zEros

生成相应大小的零矩阵,举个栗子: -------- np.zeros(5)#生成包含5个元素的零矩阵 array([ 0., 0., 0., 0., 0.]) np.zeros((5,), dtype=np.int)#生成包含5个元素的零矩阵,且各元素为整形 array([0, 0, 0, 0, 0]) np.zeros((2, 1))#生成2行1列...

生成一个由零构成的矩阵

这个库我没用过,不过一般产生这个问题,可能因为是array内部有限制,两种方法: 一种是找到代码中限制的地方,看看如果去掉的话会不会有问题。 另一种就是把这个array分成多个array进行操作。 如果解决了您的问题请采纳! 如果未解决请继续追问

点积,比如np.dot([1,2,3],[4,5,6]) = 1*4 + 2*5 + 3*6 = 32

本来就不是空,只是未初始化的随机值 官方文档里一开头就有说 http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.empty.html

numpy.ndarray.shape 返回一个数组维度的元组 比如 import numpy as npx = np.array([1, 2])y = np.array([[1],[2]])print x.shapeprint y.shape>>>(2,)(2, 1) 注: x[1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素 y[[1],[2]]的shape值...

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

网站程序: train = pd.read_csv("D:\\use-trainer.csv") #其列式time #print(train.head()) time=train.loc[ :,'time'] #print(time.head()) index = train.set_index(['time']) #print(index.head()) dft=pd.DataFrame(train,index=index) #pr...

import numpy as np data = np.array([1,2,3,np.nan,4,np.nan]) # 获得一个bool数组 # array([False, False, False, True, False, True], dtype=bool) # 这样可以获得nan的数量 np.isnan(data).sum() # 2

没有完整代码,无法判断

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