python之np.tile()

一.tile函数 1.函数的定义与说明 tile函数是模板numpy.lib.shape_base中的函数. 函数的形式是tile(A,reps) 函数参数说明中提到A和reps都是array_like的,什么是array_like的parameter呢?在网上查了一下,始终搞不明白,便把熟悉的python数据类型都试了一下,得出以下结论. A的类型众多,几乎所有类型都可以:array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及b

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Jun 30 14:49:22 2018 @author: zhen""" import numpy as npa = np.array([[1,2,3],[11,22,33]])b = np.array([[4,5,6],[44,55,66]])# 数组连接成矩阵c = np.c_[a,b]r = np.r_[a,b]print('-------------按行转

np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列,如[1,2,3,4,5],起点是1,终点是5,步长为1.参数个数情况: np.arange()函数分为一个参数,两个参数,三个参数三种情况1)一个参数时,参数值为终点,起点取默认值0,步长取默认值1.2)两个参数时,第一个参数为起点,第二个参数为终点,步长取默认值1.3)三个参数时,第一个参数为起点,第二个参数为终点,第三个参数为步长.其中步长支持小数 1 #一个参数 默认起点0,步长为1 输出:[0 1 2] 2 a = np.a

https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78715140 总结一下: 原文地址:https://www.cnblogs.com/captain-dl/p/9817144.html

numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组. (2,)与(2,1)的区别如下: ndarray.shape:数组的维度.为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组.例如二维数组中,表示数组的“行数”和“列数”. ndarray.shape返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性. 一般情况下: [1,2]的shape值(2,),意思是一维数组,数组中有2个元素. [[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素. [[1,2]]的

在学习knn分类算法的过程中用到了tile函数,有诸多的不理解,记录下来此函数的用法.   函数原型:numpy.tile(A,reps) #简单理解是此函数将A进行重复输出 其中A和reps都是array_like的参数,A可以是:array,list,tuple,dict,matrix以及基本数据类型int,string,float以及bool类型,reps的类型可以是tuple,list,dict,array,int,bool,但不可以是float,string,matrix类型. 计较常

numpy.repeat 官方文档 numpy.repeat(a, repeats, axis=None) Repeat elements of an array. 可以看出repeat函数是操作数组中的每一个元素,进行元素的复制. 例如: >>> a = np.arange(3) >>> a array([0, 1, 2]) >>> np.repeat(a, 2) array([0, 0, 1, 1, 2, 2]) >>> a =

ESIndividual.py 1 import numpy as np 2 import ObjFunction 3 4 5 class ESIndividual: 6 7 ''' 8 individual of evolutionary strategy 9 ''' 10 11 def __init__(self, vardim, bound): 12 ''' 13 vardim: dimension of variables 14 bound: boundaries of variable

CSAIndividual.py 1 import numpy as np 2 import ObjFunction 3 4 5 class CSAIndividual: 6 7 ''' 8 individual of clone selection algorithm 9 ''' 10 11 def __init__(self, vardim, bound): 12 ''' 13 vardim: dimension of variables 14 bound: boundaries of va