numpy 學(xué)習(xí)記錄

2022/02/07

對于numpy的random和dot函數(shù)的理解

import numpy as np

a = np.random.rand(100000)
b = np.random.rand(100000)

c = np.dot(a,b)
d = np.random.random((3,3))  # 輸出結(jié)果為(3,3)矩陣而非3個(0,3)的隨機數(shù)

print("c:" + str(c) )
print("d:" + str(d) )

輸出結(jié)果為

c:24982.721824581393
d:[[0.51674315 0.7977575  0.5950177 ]
 [0.02240989 0.2777705  0.85499163]
 [0.4417579  0.02959082 0.42676586]]

2022/02/09

對于numpy的shape和axis函數(shù)的理解

import numpy as np

a=np.array([[[1,2],[2,3],[3,4]],[[2,3],[4,5],[7,8]]])

print(a)
print(a.shape)

輸出結(jié)果為

[[[1 2]
  [2 3]
  [3 4]]

 [[2 3]
  [4 5]
  [7 8]]]

(2, 3, 2)

即輸出一三維數(shù)組越平,其包含兩個三行兩列二維數(shù)組(2,3,2)。
隨后運行如下代碼進行求和:

print(a.sum(axis=0))
print(a.sum(axis=1))
print(a.sum(axis=2))
print(a.sum(axis=(0,1)))

輸出結(jié)果為:

# a.sum(axis=0)
[[ 3  5]
 [ 6  8]
 [10 12]]

# a.sum(axis=1)
[[ 6  9]
 [13 16]]

# a.sum(axis=2)
[[ 3  5  7]
 [ 5  9 15]]

# (a.sum(axis=(0,1))
[19 25]

分別為對數(shù)組的第1切油、2抓狭、3個中括號進行求和门烂,即對低一層次數(shù)組(二維數(shù)組)、低兩層次數(shù)組(列)、低三層次數(shù)組(行)進行求和氧腰。具體情況按上述示例理解,重點在于如何理解數(shù)組的axis參數(shù)刨肃。

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