numpy的sum函数的axis和keepdim参数详解

Cumsum :计算轴向元素累加和,返回由中间结果组成的数组 重点就是返回值是"由中间结果组成的数组" 以下代码在python3.6版本运行成功! 下面看代码,定义一个2*2*3的数组,所以其shape是2,2,3,索引分别0,1,2 shape 索引 2 0 2 1 3 2 代码: import numpy as np arr = np.array([[[1,2,3],[8,9,12]],[[1,2,4],[2,4,5]]]) #2*2*3 print(arr.cumsum(0))

使用Numpy(下面简称np)中的sum函数对某一维度求和时,由于该维度会在求和后变成一个数,所以所得结果的这一维度为空. 比如下面的例子: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b = np.sum(a,axis=1) print(b.shape) # (2,) 所以,对于一个shape为(2,3)的数组,在默认情况下使用np.sum函数求和后得到的结果shape是 (2,),如果我们想得到的是(2,1)的shape怎么办?比如Ng的深度学习编程练习中Course 1

一.axis axis就是指定轴. 三维数组可看作元素是二维数组的一维数组,二维数组可看作元素是一维数组的一维数组 .(这么理解就舒服了!) 例: axis=2就是三维数组对最里面那一层即每个一维数组内部进行求和. axis=0就是对最外面那一层的元素之间作和. 例子戳这里 二.keepdim 可以理解为'keepdims = True'参数是为了保持结果的维度与原始array相同,即keep dimension 保持维度. import numpy as np b=np.arange(12)

如下所示: import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[0,0,0]]) c = np.insert(a, 0, values=b, axis=0) d = np.insert(a, 0, values=b, axis=1) print(c) print(d) >>c [[0 0 0] [1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] >>d [[0 1 2 3] [0 4 5

合并 numpy中 numpy中可以通过concatenate,指定参数axis=0 或者 axis=1,在纵轴和横轴上合并两个数组. import numpy as np import pandas as pd arr1=np.ones((3,5)) arr1 Out[5]: array([[ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1.]]) arr2=np.random.randn(15).reshape(

目录 常规函数 可变参数函数 使用名字调用函数 匿名函数 访问修饰符 常规函数 object Demo { def main(args: Array[String]) { println( "Returned Value : " + addInt(5,7) ); // 普通调用 println( "Returned Value : " + addInt(a=5,b=7) ); // 指定参数调用 } // 方法 默认参数 b = 7 def addInt( a:In

一.默认参数 python为了简化函数的调用,提供了默认参数机制: def pow(x, n = 2): r = 1 while n > 0: r *= x n -= 1 return r 这样在调用pow函数时,就可以省略最后一个参数不写: print(pow(5)) # output: 25 在定义有默认参数的函数时,需要注意以下: 必选参数必须在前面,默认参数在后: 设置何种参数为默认参数?一般来说,将参数值变化小的设置为默认参数. python标准库实践 python内建函数: prin

1.前言 函数也是一个对象,从而可以增加属性,使用句点来表示属性. 如果内部函数的定义包含了在外部函数中定义的对象的引用(外部对象可以是在外部函数之外),那么内部函数被称之为闭包. 2.装饰器 装饰器就是包装原来的函数,从而在不需要修改原来代码的基础之上,可以做更多的事情. 装饰器语法如下: @deco2 @deco1 def func(arg1,arg2...): pass 这个表示了有两个装饰器的函数,那么表示的含义为:func = deco2(deco1(func)) 无参装饰器语法如下: