对numpy下的轴交换transpose和swapaxes的示例解读

利用Python进行数据分析时,Numpy是最常用的库,经常用来对数组.矩阵等进行转置等,有时候用来做数据的存储. 在numpy中,转置transpose和轴对换是很基本的操作,下面分别详细讲述一下,以免自己忘记. In [1]: import numpy as np In [2]: arr=np.arange(16).reshape(2,2,4) In [3]: arr Out[3]: array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11

Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数,掌握这些方法,能摆脱数据处理时的循环. 1.首先数组转置(T) 创建二维数组data如下: 进行矩阵运算时,经常要用数组转置,比如计算矩阵内积X^T X.这时就需要利用数组转置,如下: 2.轴对换之transpose 对于高维数组,可以使用轴对换来对多个维度进行变换. 这里创建了一个三维数组,各维度大小分别为2,3,4. transpose进行的操作其实是将各个维度重置,原来(2,3,4)对应的是(0,

transpose() 这个函数如果括号内不带参数,就相当于转置,和.T效果一样,而今天主要来讲解其带参数. 我们看如下一个numpy的数组: `arr=np.arange(16).reshape((2,2,4)) arr= array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) ` 那么有: arr.transpose(2,1,0) array([[[ 0, 8], [ 4, 12]], [[ 1

如下所示: 解读: transpose( ) 方法的参数是一个 由 轴编号(轴编号自0 开始) 序列构成的 元组. 开始时,数组的轴编号序列是默认从 0开始的 :0,1,2,, 坐标的顺序也是这个轴编号的顺序,(0,1,2) 当使用 transpose 时候,轴编号的顺序变成了 (1,0,2) 说明 0号轴和1号轴的顺序变了, 那么,坐标的顺序也应该变了, 例如 元素 8: 开始时:根据轴顺序 0,1,2.他的坐标是 (1,0,0) 现在,根据周顺序 1,0,2:他的坐标是(0,1,0). sw

堆是一种特殊的树形结构, 堆中的数据存储满足一定的堆序.堆排序是一种选择排序, 其算法复杂度, 时间复杂度相对于其他的排序算法都有很大的优势. 堆分为大头堆和小头堆, 正如其名, 大头堆的第一个元素是最大的, 每个有子结点的父结点, 其数据值都比其子结点的值要大.小头堆则相反. 我大概讲解下建一个树形堆的算法过程: 找到N/2 位置的数组数据, 从这个位置开始, 找到该节点的左子结点的索引, 先比较这个结点的下的子结点, 找到最大的那个, 将最大的子结点的索引赋值给左子结点, 然后将最大的子结点

本文介绍了Flutter 实现下拉刷新上拉加载的示例代码,分享给大家,具体如下: 效果图 使用方法 添加依赖 dependencies: pull_to_refresh: ^1.5.7 导入包 import 'package:pull_to_refresh/pull_to_refresh.dart'; 页面代码样例 class _MyHomePageState extends State<MyHomePage> { List<String> items = ["1&quo

flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数,其官方文档是这样描述的: ndarray.flatten(order='C') Return a copy of the array collapsed into one dimension. Parameters:   order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional 'C' means to flatten in row-major (C-style) order. 'F' means to f