Python:Numpy 求平均向量的实例

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
>>> c
array([[6, 4, 9],
    [8, 2, 4]])
>>> c = (a+b)/2
>>> c
array([[ 3. , 2. , 4.5],
    [ 4. , 1. , 2. ]])
>>>

以上这篇Python:Numpy 求平均向量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。

赞 (0)

相关推荐

  • numpy 对矩阵中Nan的处理:采用平均值的方法

    尽管我们可以将所有的NaN替换成0,但是由于并不知道这些值的意义,所以这样做是个下策.如果它们是开氏温度,那么将它们置成0这种处理策略就太差劲了. 下面我们用平均值来代替缺失值,平均值根据那些非NaN得到. from numpy import * datMat = mat([[1,2,3],[4,Nan,6]]) numFeat = shape(datMat)[1] for i in range(numFeat): meanVal = mean(datMat[nonzero(~isnan(dat

  • python 计算平均平方误差(MSE)的实例

    我们要编程计算所选直线的平均平方误差(MSE), 即数据集中每个点到直线的Y方向距离的平方的平均数,表达式如下: MSE=1n∑i=1n(yi−mxi−b)2 最初麻烦的写法 # TODO 实现以下函数并输出所选直线的MSE def calculateMSE(X,Y,m,b): in_bracket = [] for i in range(len(X)): num = Y[i] - m*X[i] - b num = pow(num,2) in_bracket.append(num) all_su

  • python计算一个序列的平均值的方法

    本文实例讲述了python计算一个序列的平均值的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: def average(seq, total=0.0): num = 0 for item in seq: total += item num += 1 return total / num 如果序列是数组或者元祖可以简单使用下面的代码 def average(seq): return float(sum(seq)) / len(seq) 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

  • Python:Numpy 求平均向量的实例

    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 >

  • Python numpy 点数组去重的实例

    废话不多说,直接上代码,有详细注释 # coding = utf-8 import numpy as np from IPython import embed # xy 输入,可支持浮点数操作 速度很快哦 # return xy 去重后结果 def duplicate_removal(xy): if xy.shape[0] < 2: return xy _tmp = (xy*4000).astype('i4') # 转换成 i4 处理 _tmp = _tmp[:,0] + _tmp[:,1]*1

  • python numpy 按行归一化的实例

    如下所示: import numpy as np Z=np.random.random((5,5)) Zmax,Zmin=Z.max(axis=0),Z.min(axis=0) Z=(Z-Zmin)/(Zmax-Zmin) print(Z) 以上这篇python numpy 按行归一化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.

  • python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! c = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) print(c.mean(axis=1))#行 print(c.mean(axis=0))#列 输出为: [ 2.5 5.5 8.5] [ 4. 5. 6. 7.] 以上这篇python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均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python Numpy中求向量和矩阵的范数实例

    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

  • 计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例

    计算Python Numpy向量之间的欧氏距离,已知vec1和vec2是两个Numpy向量,欧氏距离计算如下: import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(vec1 - vec2))) 或者直接: dist = numpy.linalg.norm(vec1 - vec2) 补充知识:Python中计算两个数据点之间的欧式距离,一个点到数据集中其他点的距离之和 如下所示: 计算数两个数据点之间的欧式距离 import numpy as

  • python读取csv和txt数据转换成向量的实例

    最近写程序需要从文件中读取数据,并把读取的数据转换成向量. 查阅资料之后找到了读取csv文件和txt文件两种方式,下面结合自己的实验过程,做简要记录,供大家参考: 1.读取csv文件的数据 import csv filtpath = "data_test.csv" with open(filtpath,'r') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) header = next(reader) data = [] for line in rea

  • Python numpy线性代数用法实例解析

    Python numpy线性代数用法实例解析

    这篇文章主要介绍了Python numpy线性代数用法实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 numpy中线性代数用法 矩阵乘法 >>> import numpy as np >>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> y=np.array([[7,8],[-1,7],[8,9]]) >>> x array([[1, 2, 3], [4

  • python的列表List求均值和中位数实例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! import numpy as np a = [2,4,6,8,10] average_a = np.mean(a) median_a = np.median(a) 知识补充:python--寻找两个列表的中位数 题目描述: 给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2. 请你找出这两个有序数组的中位数,并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n)). 你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空. 示例 1: nums1

  • python topk()函数求最大和最小值实例

    函数介绍 a.topk()求a中的最大值或最小值,返回两个值,一个是a中的值(最大或最小),一个是这个值的索引. 代码示例 >>> import torch >>> a=torch.randn((3,5)) >>> a tensor([[-0.4790, -0.6308, 0.2370, 0.0380, -0.0579], [-0.6712, -3.5483, -0.2370, -0.8658, 0.4145], [-1.4126, -0.8786,

随机推荐