@怎么把tensor转变成numpy 1、由于tensorflow的升级,所以要加上tf.vompat.v1.diable_egger_exectution(),具体代码如下 下面展示一些 内联代码片。
// A code block
a = tf.constant([1,2,3])
tf.compat.v1.diable_eager_exection()
a = tf.compat.v1.Session().run(a)// An highlighted block
a = tf.constant([1,2,3])
tf.compat.v1.diable_eager_exection()
a = tf.compat.v1.Session().run(a);这样就弄好了
2、数组(numpy)转...
#安装scipy,numpy,sklearn包
import numpy as np# 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()# 查看data类型,包含哪些数据
print("数据类型:",type(data))
print("数据类目:",data.keys())# 取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据,查看其形状及数据类型
iris_feature = data.feature_names,data.data
print("鸢尾花特征:",iris_feature)
print("iris_feature数据...
1.导入并查看NumPy版本import numpy as np
print(np.__version__)
2.创建十个全为0的一维数组np.zeros(10)
3.创建10个全为0的一维数据并修改数据类型为整数np.zeros(10,dtype = int)
4.创建20个0-100固定步长的数np.arange(0,100,5)
5.从list创建数组List = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
result = np.array(List)
result
6.创建一个三行三列全是1的矩阵#方法1
np.ones((3,3))
#方法2
np.array([[ 1., 1., 1.],[ 1., 1., 1.],[ 1., 1., 1.]]...
读取csv文件
data = pd.read_csv('路径/文件名.csv',encoding='utf-8')按行读取数据
data = data[: n] # 取前n行按列读取数据
data = data[['列名1', '列名2']]将某列中的特定值进行替换
data['列名'] =data['列名'].replace('被替换值', '替换值') 按列名删除列
data = data.drop(columns=['列名1','列名2'], axis=1)按列值查找行
data.loc[data['列名']=='查找值']查找列值中不符合条件的数据行
data.loc[~data['列名'].isin(['值...
数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律数据分析的三剑客 : Numpy ,Pandas ,Matplotlib一.Numpy Numpy(Mumerical python)是python语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。1.创建ndarray 使用np.array()创建 一维数据创建import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5]) 二维数组创建import numpy as npnp.a...
array 和 asarray 都可以将 结构数据 转化为 ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会。1.输入为列表时import numpy as npa=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
b=np.array(a)
c=np.asarray(a)
a[2]=1
print(a)
print(b)
print(c)"""
运行结果:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], 1]
[[1 2 3][4 5 6][7 8 9]]
[[1 2 3][4 5 6][7 8 9]]
""" 从中我们可以看出np.array与np.asarray功...
本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记,笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看,
我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来, 有兴趣的可以去 我的主页 了解更多计算机学科的精品思维导图整理
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1.1 NumPy 数组对象NumPy中的ndarray是一个多维数组对象,该对象由两部分组成: ? 实际的数据; ? 描述这些数据的元数据。 大部分的数组操作仅仅修改元数据部分,而不改变底层的实际数据。 NumPy数组的下标也是从0开始的。数组元素的数据类型用专门的对象表示。 我们再次用arange函数创建数组,并获取其数据类型: In: a = arange(5) In: a.dtype Out: dtype(‘int64‘) 数组a的数据类型为int64(在我的机器上是这样),当然如果你使用3...
第二章 NumPy数值计算基础
2.1掌握Numpy数组对象ndarray
2.1.1创建数组对象
2.数组创建
#创建数组并查看数组属性
import numpy as np
arr1=np.array([1,2,3,4])
print(arr1)
arr2=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
print(arr2)
print(arr2.shape)
print(arr2.dtype)
print(arr2.size)
#重新设置数组的shape属性
arr2.shape=4,3
print(arr2)
#使用arange函数创建数组
np.arange(0,1,0.2)#通过指定起点和终点,步长来创...
实验一、数据处理之Numpy
一、实验目的
1. 了解numpy库的基本功能
2. 掌握Numpy库的对数组的操作与运算
二、实验工具:
1. Anaconda
2. Numpy
三、Numpy简介
Numpy 的英文全称为 Numerical Python,指Python 面向数值计算的第三方库。Numpy 的特点在于,针对 Python 内建的数组类型做了扩充,支持更高维度的数组和矩阵运算,以及更丰富的数学函数。Numpy 是 Scipy.org 中最重要的库之一,它同时也被 Pandas,Matplotlib 等我们熟知...
# 导包import numpy as npnumpy.array 的合并.concatenate() 一维数组x = np.array([1, 2, 3]) # array([1, 2, 3])
y = np.array([3, 2, 1]) # array([3, 2, 1])np.concatenate([x, y]) # array([1, 2, 3, 3, 2, 1])
z = np.array([666, 666, 666]) # array([666, 666, 666])np.concatenate([x, y, z])
"""
array([ 1, 2, 3, 3, 2, 1, 666, 666, 666])
""" 二维数组.concatenate((a,b,c,...),axis=0) :默...
结构数组在 C 语言中我们可以通过 struct 关键字定义结构类型,结构中的字段占据连续的内存空间,每个结构体占用的内存大小都相同,因此可以很容易地定义结构数组。和 C 语言一样,在 NumPy 中也很容易对这种结构数组进行操作。只要 NumPy 中的结构定义和C语言中的定义相同, NumPy 就可以很方便地读取 C 语言的结构数组的二进制数据,转换为 NumPy 的结构数组。假设我们需要定义一个结构数组,它的每个元素都有 name , age 和 wei...
目录简介结构化数组中的字段field结构化数据类型创建结构化数据类型从元组创建从逗号分割的dtype创建从字典创建操作结构化数据类型Offsets 和AlignmentField Titles结构化数组赋值访问结构化数组Record Arrays
简介
普通的数组就是数组中存放了同一类型的对象。而结构化数组是指数组中存放不同对象的格式。
今天我们来详细探讨一下NumPy中的结构化数组。
结构化数组中的字段field
因为结构化数组中包含了不同类型的对象,所以每一个...