python.numpy.std()计算矩阵标准差

1 >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
2 >>> np.std(a) # 计算全局标准差
3 1.1180339887498949
4 >>> np.std(a, axis=0) # axis=0计算每一列的标准差
5 array([ 1.,  1.])
6 >>> np.std(a, axis=1) # 计算每一行的标准差
7 array([ 0.5,  0.5])

原文地址：https://www.cnblogs.com/lfydeblog/p/8135810.html

时间： 2024-10-11 10:29:04

python.numpy.std()计算矩阵标准差的相关文章

Python使用shape计算矩阵的行和列

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度. 1 >>> a=mat([[1,2,3],[5,6,9]]); 2 >>> a 3 matrix([[1, 2, 3], 4 [5, 6, 9]]) 5 >>> shape(a)[0] 6 2 7 >>> shape(a)[1] 8 3 如上面的a矩阵,2行3列;计算行使用shape(a)[0];计算列使用shape(a)[1];

Python中怎样计算矩阵按逐元素进行相乘???

1 # 对两个同维矩阵进行逐元素相乘 2 def matElementMul(): 3 a=mat([[1,2,3],[4,5,6]]); 4 b=mat([[2,2,3],[2,4,1]]); 5 c=array(a)*array(b); 6 c=mat(c); 7 return c; 必须先将两个矩阵转化为数组形式,然后进行相乘,最后将数组转化为矩阵: 计算结果: 1 >>> c=matElementMul() 2 >>> c 3 matrix([[ 2, 4, 9

python numpy科学计算和数据分析的基础包

import numpy as np #创建ndarray# data1 = [6, 5, 7, 1, 3]# arrl = np.array(data1)# print(arrl)#多维列表创建ndarraydata2 = [[3, 4, 2], [1, 8, 9]]arr2 = np.array(data2)## print(arr2)## asrr1 = np.asarray([2, 3, 4])# print(asrr1)## asrr2 = np.asarray([[2, 1, 3,

Python Numpy中的几个矩阵乘法

数学上的内积.外积和叉积内积也即是:点积.标量积或者数量积从代数角度看,先对两个数字序列中的每组对应元素求积,再对所有积求和,结果即为点积.从几何角度看,点积则是两个向量的长度与它们夹角余弦的积. 具体解释外积也即是:张量积在线性代数中一般指两个向量的张量积,其结果为一矩阵,也就是矩阵乘法具体解释叉积也即是:向量积叉积axb得到的是与a和b都垂直的向量具体解释 Numpy中的矩阵乘法 np.dot() 对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积:对于一维矩阵,计算两者的内积.(

python安装numpy科学计算模块

解决两个问题: (1)Import Error: No module named numpy (2)Python version 2.7 required, which was not found in the registry (1)这种错误是因为没有安装numpy科学计算库,因此需要安装此模块. 首先下载正确的exe安装文件:numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe. 接着我们双加打开安装文件,点击运行按钮安装过程很简单,点击下一步在第一步,如果你看到自己的

转：numpy.linalg.eig() 计算矩阵特征向量

https://blog.csdn.net/chixujohnny/article/details/51063617 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; varray([ 1., 2., 3.])array([[

Python - Y.shape[n,m]；Numpy中的矩阵合并

The shape attribute for numpy arrays returns the dimensions of the array. If Y has n rows and m columns, then Y.shape is (n,m). So Y.shape[0] is n. In [46]: Y = np.arange(12).reshape(3,4) In [47]: Y Out[47]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8,

Python NumPy学习总结

一.NumPy简介其官网是:http://www.numpy.org/ NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级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.Numpy内部解除了Python的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 关于GIL请参考博客:http://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9056555.html NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包括

python numpy教程

python numpy教程 2014-08-10 22:21:56 分类: Python/Ruby 先决条件在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python.如果你想重新回忆下,请看看Python Tutorial. 如果你想要运行教程中的示例,你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python NumPy 这些是可能对你有帮助的: ipython是一个净强化的交互Python Shell,对探索NumPy的特性非常方便. matplotlib将允许你绘图 Scipy在NumPy的基础