随笔分类 - numpy、matplotlib
摘要：np.pad()用来在numpy数组的边缘进行数值填充，例如CNN网络常用的padding操作 1.语法结构 np.pad(array，pad_width，mode，**kwargs) # 返回填充后的numpy数组 array：要填充的numpy数组【要对谁进行填充】 pad_width：每个轴要
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摘要：用法说明：[以下2种都可以] import matplotlib as mpl mpl.rcParams["xxx"] = "xxxxx" from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["xxx"] = "xxxxx" 一、什么是rc配置 mat
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摘要：plt.axis(‘square’)作图为正方形，并且x,y轴范围相同，即y m a x − y m i n = x m a x − x m i n y_{max}-y_{min} = x_{max}-x_{min}ymax−ymin=xmax−xmin plt.axis(‘equal’)x
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摘要：np.where(condition, [x, y])官方解释看的不是很懂，研究各种材料后，总结如下： 一、np.where(condition, x, y) 1.返回值是一个和condition的shape相同的numpy 数组 2.当满足条件condition时，返回值中的元素从x中取，否则从y
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摘要：区别： 创建numpy数组时，np.array()会copy一份； 创建numpy数组时，np.asarray()也会copy一份，但是如果数据源是ndarray类型时，不会copy 举例： 1. 数据源a是数组ndarray时，array仍然会copy出一个副本，占用新的内存，但asarray不会
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摘要：1.np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值 最少接受一个参数 axis默认为axis=0即列向,如果axis=1即横向 ex: >> np.max([-2, -1, 0, 1, 2]) 2 >> np.max([-2, -1, 0,
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摘要：np.linalg.norm() # linalg = linear(线性) + algebra(代数)， norm表示范数 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵（也可以是一维） ②ord：范
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摘要：结论： np.random.seed(a) # 按照规定的顺序生成随机数 # 参数a指定了随机数生成的起始位置； # 如果两处都采用了np.random.seed(a)，且两处的参数a相同，则生成的随机数也相同； # 不同的参数a执行了随机数生成的不同位置；随便选即可； 验证： １．以np.rand
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摘要：np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False) # 接收一个参数a # 取a 在 axis方向上的最大值 np.maximum(x, y) # 接收两个参数x，y # x，y逐位比较取最大值
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摘要：plt.plot(x, y, **kwargs) **kwargs的参数大致有如下几种： color： 颜色 linestyle： 线条样式 marker： 标记风格 markerfacecolor： 标记颜色 markersize： 标记大小 备注： color = linestyle = （li
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摘要：scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x，y：输入数据，array_like，sha
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摘要：引自 https://blog.csdn.net/weixin_41571493/article/details/82690052 问题：现在默认的Pycharm绘图时，都会出现下面的情况： 不能弹出如下图所示的“figure”窗口 解决方法： 这是因为PyCharm在本windows中开放它。具体
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