python 创建一维的0向量实例

第一种方法：

A=[0]*8

第二种方法：

import numpy as np
A=np.zeros(8)

以上这篇python 创建一维的0向量实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Numpy之将矩阵拉成向量的实例

    废话不多说,直接上代码吧! # 矩阵操作 # 将矩阵拉成向量 import numpy as np x = np.arange(10).reshape(2,5) print(x) y1 = x.ravel() y2 = x.flatten() print("y1: ",y1," y2: ",y2) print(x) """ 打印结果: [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]] y1: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

  • python矩阵转换为一维数组的实例

    实例如下所示: >>>from compiler.ast import flatten >>>X matrix([[ 1, 17, 13, 221, 289, 169], [ 1, 17, 14, 238, 289, 196], [ 1, 17, 15, 255, 289, 225], [ 1, 18, 13, 234, 324, 169], [ 1, 18, 14, 252, 324, 196], [ 1, 18, 15, 270, 324, 225], [ 1, 1

  • 对Python中一维向量和一维向量转置相乘的方法详解

    在Python中有时会碰到需要一个一维列向量(n*1)与另一个一维列向量(n*1)的转置(1*n)相乘,得到一个n*n的矩阵的情况.但是在python中, 我们发现,无论是".T"还是"np.transpose"都无法实现一维向量的转置,相比之下,Matlab一句" a' "就能实现了. 那怎么实现呢?我找了个方法.请看: 即,我们把向量reshape一下,如此便实现了一维向量与一维向量转置相乘为矩阵的目的. 若大家有其他方法望告知. 以上这篇对

  • python二维列表一维列表的互相转换实例

    二维列表转一维列表 from compiler.ast import flatten a=[[1,2],[5,6]] print(flatten(a)) 结果:[1, 2, 5, 6] 一维列表转二维列表 a=[1,2,5,6] b=[3,4,8,9] print(zip(a,b)) 结果: [(1, 3), (2, 4), (5, 8), (6, 9)] 以上这篇python二维列表一维列表的互相转换实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • python 创建一维的0向量实例

    第一种方法: A=[0]*8 第二种方法: import numpy as np A=np.zeros(8) 以上这篇python 创建一维的0向量实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • Python创建增量目录的代码实例

    Python创建增量目录的代码实例

    目录 需求很简单 代码 使用方法 总结 需求很简单 比如我在做机器学习实验的时候,实验结果的保存路径是'runs/exp'. 这样就会出现一个问题:当我第二次运行程序的时候,如果我忘记更改代码中的路径名或者清除上次实验结果,这次的实验结果会和上次实验结果混在一起,很头疼. 所以我希望在下次实验的时候代码自动创建一个新的目录,如:'runs/exp2',来保存新的实验结果. 代码 粘贴复制,直接照着下面用就行. 下面的函数是我从yolo5里复制过来的,代码质量很高,鲁棒性很高,可以放心使用. fr

  • Python创建一个元素都为0的列表实例

    实现创建一个元素都为0的列表: l=10 lis=[0]*l lis 输出结果: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 以上这篇Python创建一个元素都为0的列表实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • python 申请内存空间,用于创建多维数组的实例

    以三维数组为例 先申请1个一维数组空间: mat = [None]*d1 d1是第一维的长度. 再把mat中每个元素扩展为第二维的长度: for i in range(len(mat)): mat[i][j] = [None]*d2 类似的,把mat中每个元素扩展为第三维的大小: for i in range(len(mat)): for j in range(len(mat[0]): mat[i][j] = [None]*d3 以上是创建的"数组"其实是list类,不是严格意义的数组

  • python 一维二维插值实例

    一维插值 插值不同于拟合.插值函数经过样本点,拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过.常见插值方法有拉格朗日插值法.分段插值法.样条插值法. 拉格朗日插值多项式:当节点数n较大时,拉格朗日插值多项式的次数较高,可能出现不一致的收敛情况,而且计算复杂.随着样点增加,高次插值会带来误差的震动现象称为龙格现象. 分段插值:虽然收敛,但光滑性较差. 样条插值:样条插值是使用一种名为样条的特殊分段多项式进行插值的形式.由于样条插值可以使用低阶多项式样条实现较小的插值误差,这样就避免了使用高阶多项

  • python读取图像矩阵文件并转换为向量实例

    假设图像矩阵大小为32×32,将其转换为向量,首先创建1×1024的NumPy数组,然后打开给定的文件,循环读出文件的前32行,并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中 import numpy as np def img2vector(filename): returnVect = np.zeros((1, 1024)) fr = open(filename) for i in range(32): lineStr = fr.readline() for j in range(32):

  • Python创建简单的神经网络实例讲解

    Python创建简单的神经网络实例讲解

    在过去的几十年里,机器学习对世界产生了巨大的影响,而且它的普及程度似乎在不断增长.最近,越来越多的人已经熟悉了机器学习的子领域,如神经网络,这是由人类大脑启发的网络.在本文中,将介绍用于一个简单神经网络的 Python 代码,该神经网络对于一个 1x3 向量,分类第一个元素是否为 10. 步骤1: 导入 NumPy. Scikit-learn 和 Matplotlib import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScale

  • Python创建二维数组实例(关于list的一个小坑)

    0.目录 1.遇到的问题 2.创建二维数组的办法 •3.1 直接创建法 •3.2 列表生成式法 •3.3 使用模块numpy创建 1.遇到的问题 今天写Python代码的时候遇到了一个大坑,差点就耽误我交作业了... 问题是这样的,我需要创建一个二维数组,如下: m = n = 3 test = [[0] * m] * n print("test =", test) 输出结果如下: test = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] 是不是看起来没有一点问

  • Python创建日历实例

    本文讲述了Python创建日历的方法,与以往不同的是,本文实例不使用Python提供的calendar实现,相信对大家的Python程序设计有一定的借鉴价值. 此程序在windows下测试通过,由于python字符编码直接输出给操作系统,so win下以gbk ansi为准,linux下大概以utf-8为准(未测试) #coding=gbk # -*- coding: cp936 -*- # 制作一个日历(只显示阳历日期) '''实现方法:不使用python提供的calendar,根据给出的日期

  • 用Python删除本地目录下某一时间点之前创建的所有文件的实例

    因为工作原因,需要定期清理某个文件夹下面创建时间超过1年的所有文件,所以今天集中学习了一下Python对于本地文件及文件夹的操作.网上 这篇文章 简明扼要地整理出最常见的os方法,抄袭如下: os.listdir(dirname):列出dirname下的目录和文件 os.getcwd():获得当前工作目录 os.curdir:返回当前目录('.') os.chdir(dirname):改变工作目录到dirname os.path.isdir(name):判断name是不是一个目录,name不是目

随机推荐