numpy代码片段合集
生成shape为(num_examples, num_inputs),符合0-1分布的数据.
np.random.normal(0, 1, (num_examples, num_inputs))
判断两个ndarray是否近似
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.isclose.html
判断是否元素值都为true
Test whether all array elements along a given axis evaluate to True.
根据值从ndarray中找出index
https://thispointer.com/find-the-index-of-a-value-in-numpy-array/
主要就是用np.where
np.where
When only condition is provided, this function is a shorthand for np.asarray(condition).nonzero().
当只有condition的时候等价于np.nonzero(condition)
#判断两个ndarray是否近似
is_same = np.isclose(out_onnx,out_tf,atol=1e-04)
# print(np.all(is_same))
print(is_same)
result = np.where(is_same == False)
print(result) #result是一个tuple **np.where返回的是一个tuple,tuple里每一个元素依次为每个维度满足条件的下标**
listOfCoordinates= list(zip(result[0], result[1],result[2], result[3]))
for cord in listOfCoordinates:
# print(cord)
print(out_onnx[cord[0]][cord[1]][cord[2]][cord[3]])
print(out_tf[cord[0]][cord[1]][cord[2]][cord[3]])
np.pad
pad(array, pad_width, mode, **kwargs)
array——表示需要填充的数组;
pad_width——表示每个轴(axis)边缘需要填充的数值数目。
参数输入方式为:((before_1, after_1), … (before_N, after_N)),其中(before_1, after_1)表示第1轴两边缘分别填充before_1个和after_1个数值。取值为:{sequence, array_like, int}
mode——表示填充的方式(取值:str字符串或用户提供的函数),总共有11种填充模式;
参考:https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78713663
np.tile
对A的每个轴上的元素复制n次,n由第二个参数决定
作者:sdu20112013
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