数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 高级（七）
2.Numpy 高级2.1 数据形状改变2.1.1 数组变形我们可以使用 reshape() 方法，把数组任意的进行形状的变化：import numpy as np nd2 = np.random.randint(0, 100, size = (3, 4)) display(nd2) # 数据重塑 reshape # 我们的 nd2 是一个三行四列的数组，我们可以把它变成四行三列 display....
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 高级（八）
2.2 广播机制所谓广播，就是对原本数据的不断复制，复制到和目标数组相同的构造的时候，比如我们有一个三行四列的数组，要加一行四列的数组，那么一行四列的数组就会自己复制三份，变成三行四列的数组，其中每一行都和原本数组的值相同，变成这种形式之后，再和原三行四列的数组进行相加运算，下面，我们从三个方面进行代码演示：一维数组的广播，二维数组的广播，三维数组的广播。2.2.1 一维数组的广播arr1 = ....
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 高级—训练场（1）（十一）
2.5 训练场2.5.1 给定一个4维矩阵，如何得到最后两维的和？（提示，指定axis进行计算）import numpy as np arr = np.random.randint(0, 10, size = (2, 3, 4, 5)) display(arr) display(arr.sum(axis = 0)) # 第0维的数据进行加和 display(arr.sum(axis = 1)).....
数据分析三剑客【AIoT阶段一（下）】（十万字博文 保姆级讲解）—NumPy—Numpy 高级—训练场（2）（十二）
2.5.6 矩阵的每一行的元素都减去该行的平均值（注意，平均值计算时指定axis，以及减法操作时形状改变）import numpy as np A = np.random.randint(0, 10, size = (4, 5)) display(A) # 计算每一行的平均值： B = A.mean(axis = 1) display(B) # 需要注意，我们计算的平均值是一行四列 # 但是我们....
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