numpy笔记
- 头文件:import numpy as np
- isnan,~isnan:判断数据或数组中元素的属性是否为NaN,
- isnan:若是NaN返回True
- ~isnan:若是非NaN返回True
- nonzero:判断是否为True,并返回对应的索引值。该索引值可用于matrix取值。
- linspace:在指定的间隔内返回均匀间隔的数字
- linspace(2.0, 3.0, num=5):在闭区间[2, 3]生成5个间隔相同的数字
- [2. 2.25 2.5 2.75 3. ]
- linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False):在半开区间[2, 3)生成5个间隔相同的数字
- [2. 2.2 2.4 2.6 2.8]
- np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=True):在闭区间[2, 3]生成5个间隔相同的数字(除了返回生成的样本数字,还返回样本数字之间的间距)
- (array([2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)
- 参考:python numpy.linspace() 使用介绍
- linspace(2.0, 3.0, num=5):在闭区间[2, 3]生成5个间隔相同的数字
- tile:像瓷砖一样将原矩阵横向、纵向地复制,e.g:tile(A, (行数个,列数个)),默认是以一行,列数个进行,如tile(A, 列数个)
- argsort:返回的是数组值从小到大的索引值,np.argsort(x, axis=0) #按列排序,np.argsort(x, axis=1) #按行排序,np.argsort(-x) #按降序排列
- random.uniform():uniform() 方法将随机生成下一个实数,它在 [x, y] 范围内。e.g: uniform(7, 14) 的随机数为 : 12.2243345905
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