np.meshgrid(）用法

A,B,C,D,E,F是6个网格点，坐标如图，如何用矩阵形式（坐标矩阵）来批量描述这些点的坐标呢？
答案如下

这就是坐标矩阵——横坐标矩阵X XX中的每个元素，与纵坐标矩阵Y YY中对应位置元素，共同构成一个点的完整坐标。如B点坐标(X12,Y12)=（1，1）

语法：X,Y = numpy.meshgrid(x, y)
输入的x，y，就是网格点的横纵坐标列向量（非矩阵）
输出的X，Y，就是坐标矩阵。

来源：https://blog.csdn.net/lllxxq141592654/article/details/81532855

原文地址：https://www.cnblogs.com/lucky466/p/10223652.html

时间： 2024-11-01 11:51:10

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megrid和meshgrid

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关于meshgrid和numpy.c_以及numpy.r_

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python 安装scikit！！！

首先,吐槽一下,真的是折腾好几天,一会更新这个,一会更新那个,总是各种奇葩问题诸如此类: cannot import check-build pip有新版本,需要更新(黄字) 其中scipy出错最多,但是还是可安装的找不到指定模块 no model XXX 诸如此类,各种更新就是不行但是下边的这个文章真的是帮了大忙.........本身比较懒惰,不想全部卸载后在更新,所以一直各种问题,看了下边的文章,非常有用,当然有些人的可能真的只是scipy不兼容,那你更新一下就好了,要是还不行,你就全删

基于梯度下降的神经网络

一.特点: 0.无监督的神经网络 1.基于梯度下降 2.固定学习速率 3.离线学习(批量学习)4.隐藏层数目范围:[1, +∞) 4.可以选择激活函数类型 5.numpy强大的矩阵运算能力二.效果:未分类: 隐藏层:[6,4]效果: 隐藏层:[6,5,3]效果: 三.代码: import numpy as np ''' 无监督的神经网络 1.基于梯度下降 2.固定学习速率 3.离线学习(批量学习) 4.可以选择激活函数类型 5.numpy强大的矩阵运算能力 ''' class NeuralNe