numpy:np.newaxis 实现将行向量转换成列向量

np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ③axis:处理类型 axis=1表

行向量 方式1 import numpy as np b=np.array([1,2,3]).reshape((1,-1)) print(b,b.shape) 结果: (array([[1, 2, 3]]), (1, 3)) 方式2 import numpy as np b=np.array([[1,2,3]]) #两层'[]' print(b,b.shape) 结果 (array([[1, 2, 3]]), (1, 3)) 列向量 方式1 import numpy as np a=np.arr

在下面的代码里面,我们利用numpy和scipy做了很多工作,每一行都有注释,讲解了对应的向量/矩阵操作. 归纳一下,下面的代码主要做了这些事: 创建一个向量 创建一个矩阵 创建一个稀疏矩阵 选择元素 展示一个矩阵的属性 对多个元素同时应用某种操作 找到最大值和最小值 计算平均值.方差和标准差 矩阵变形 转置向量或矩阵 展开一个矩阵 计算矩阵的秩 计算行列式 获取矩阵的对角线元素 计算矩阵的迹 计算特征值和特征向量 计算点积 矩阵的相加相减 矩阵的乘法 计算矩阵的逆 一起来看代码吧: # 加载n

直接使用Python来实现向量的相加 # -*-coding:utf-8-*- #向量相加 def pythonsum(n): a = range(n) b = range(n) c = [] for i in range(len(a)): a[i] = i**2 b[i] = i**3 c.append(a[i]+b[i]) return a,b,c print pythonsum(4),type(pythonsum(4)) for arg in pythonsum(4): print arg

如下所示: >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b = np.array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> a array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> c = a + b >

有点抱歉的是我的数学功底确实是不好,经过了高中的紧张到了大学之后松散了下来.原本高中就有点拖后腿的数学到了大学之后更是一落千丈.线性代数直接没有学明白,同样没有学明白的还有概率及统计以及复变函数.时至今日,我依然觉得这是人生中让人羞愧的一件事儿.不过,好在我还有机会,为了不敷衍而去学习一下. 矩阵的转置有什么作用,我真是不知道了,今天总结完矩阵转置的操作之后先去网络上补充一下相关的知识. 今天的代码操作如下: In [15]: arr1 = np.arange(20) In [16]: arr1

在PCA中有遇到,在这里记录一下 计算矩阵的特征值个特征向量,下面给出几个示例代码: 在使用前需要单独import一下 >>> from numpy import linalg as LA >>> w, v = LA.eig(np.diag((1, 2, 3))) >>> w; v array([ 1., 2., 3.]) array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>>

np.newaxis 新增一个轴 如何将数组[0,1,2]转换成列向量 用ndarray[: , np.newaxis] 代码实质就是将原本的(0,1,2)移到行上,然后新增一列 其实可以更简单 ndarray.shape=(3,1) >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x[:, np.newaxis] array([[0], [1], [2]]) >> x[:, None] array([[0], [1

如下所示: >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True np.newaxis 在使用和功能上等价于 None,其实就是 None 的一个别名. 1. np.newaxis 的实用 >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x.shape (3,) >> x[:, np.newaxis] array([[0], [1],

如下所示: >> type(np.newaxis) NoneType >> np.newaxis == None True np.newaxis 在使用和功能上等价于 None,查看源码发现:newaxis = None,其实就是 None 的一个别名. 1. np.newaxis 的实用 >> x = np.arange(3) >> x array([0, 1, 2]) >> x.shape (3,) >> x[:, np.newa

如下所示: a[:, np.newaxis] # 给a最外层中括号中的每一个元素加[] a[np.newaxis, :] # 给a最外层中括号中所有元素加[] 以上这篇numpy给array增加维度np.newaxis的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

在操作矩阵的时候,不同的接口对于矩阵的输入维度要求不同,输入可能为1-D,2-D,3-D等等.下面介绍一下使用Numpy进行矩阵维度变更的相关方法.主要包括以下几种: 1.np.newaxis扩充矩阵维度 2.np.expand_dims扩充矩阵维度 3.np.squeeze删除矩阵中维度大小为1的维度 np.newaxis,np.expand_dims扩充矩阵维度: import numpy as np x = np.arange(8).reshape(2, 4) print(x.shape)

前言 本文主要介绍了关于利用python将图片转换成excel文档的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 实现步骤 读取图像,获取图像每个像素点的RGB值: 根据每个像素点的RGB值设置excel每个方格的颜色值: 根据像素点的坐标,写入excel文件: 保存退出: 示例代码 from PIL import Image import numpy as np import time import matplotlib.pyplot as plt import

如下所示: # coding=gbk from PIL import Image import numpy as np # import scipy def loadImage(): # 读取图片 im = Image.open("lena.jpg") # 显示图片 im.show() im = im.convert("L") data = im.getdata() data = np.matrix(data) # print data # 变换成512*512 d

先说明一下为什么要将数组转换成Image类.我处理的图像是FITS (Flexible Image Transport System)文件,是一种灰度图像文件,也就是单通道图像. FITS图像的特点是灰度值取值为0~65535,这类图像在python下读成数组首先是不能直接转换成位图,也就不能用OpenCV.Image等方法了. 如果是普通的jpg图像,用自带的Image库就能实现很多功能. 下方的这幅图就是通过python下的Image库中的rotate函数实现的 接下来贴上代码. impor

主要步骤 1.生成普通python数组(bytearray(),os.urandom()) 2.转换成numpy数组(numpy.array()) 3.通过reshape将数组转换到所需的维数 4.以图像的形式显示出来(cv.imshow()) 代码 import os import cv2 as cv import numpy as np # Make an array of 120000 random bytes randomByteArray = bytearray(os.urandom(