发表于 2022-02-14 12:24阅读：10评论：0推荐：0
摘要：
NumPy 教程目录 NumPy 迭代数组 NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。 迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。 Example：使用 arange() 函数创建一个 2X3 数组，并使用 nditer 对它进行迭代。 a 阅读全文 »
发表于 2022-02-13 17:57阅读：46评论：0推荐：0
摘要：
Paper Information Title：《Improved Deep Embedded Clustering with Local Structure Preservation》Authors：Xifeng Guo, Long Gao, Xinwang Liu, Jianping YinSo 阅读全文 »
发表于 2022-02-12 18:15阅读：1评论：0推荐：0
发表于 2022-02-12 17:33阅读：1评论：0推荐：0
发表于 2022-02-12 16:59阅读：2评论：0推荐：0
发表于 2022-02-12 16:24阅读：11评论：0推荐：0
摘要：
NumPy 教程目录 NumPy 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。 如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果 阅读全文 »
摘要：
NumPy 教程目录 NumPy 高级索引 NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。 1 整数数组索引 Example：以下实例获取数组中 (0,0)，(1,1) 和 (2,0) 位置处的元素。 x 阅读全文 »
摘要：
NumPy 教程目录 ndarray 对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。 ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割 阅读全文 »
摘要：
NumPy 教程目录 1 基础操作 1.1 numpy.shape(a) 返回数组的形状。 Examples： >>>import numpy as np >>>np.shape(np.ones([3,2])) (3, 2) >>>np.shape([1,2]) (2,) >>>np.shape([ 阅读全文 »
发表于 2022-02-10 00:03阅读：20评论：0推荐：0
摘要：
NumPy 教程目录 前言 ndarray 数组除了可以使用底层 ndarray 构造器来创建外，也可以通过以下几种方式来创建。 1 From shape or value MethodReturn empty(shape[, dtype, order, like]) 返回给定形状和类型、没初始化的 阅读全文 »
发表于 2022-02-07 18:56阅读：70评论：0推荐：0
发表于 2022-02-07 18:04阅读：9评论：0推荐：0
发表于 2022-02-07 17:19阅读：9评论：0推荐：0
摘要：
NumPy 教程目录 NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。 在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中 阅读全文 »
摘要：
NumPy 教程目录 NumPy 数据类型 numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python 内置的类型。 下表列举了常用 NumPy 基本类型。 名称描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False 阅读全文 »
摘要：
NumPy 教程目录 NumPy Ndarray 对象 NumPy 最重要的一个特点是其 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。 ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存 阅读全文 »
