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python3自定义算法排序 sorted(a1, key = functools.cmp_to_key(cmp))a1是待排序list,cmp为排序函数 Numpy A = np.vstack([x,np.ones(len(x))]).T
python3自定义算法排序
sorted(a1, key = functools.cmp_to_key(cmp))
a1是待排序list,cmp为排序函数
Numpy
A = np.vstack([x,np.ones(len(x))]).T A为x参数矩阵,vstack是添加一列1作为偏置项
a,b = np.linalg.lstsq(A,y)[0] A为参数矩阵,y是x对应的值,函数的作用是用最小二乘法拟合出k和b
a=[1,2,3] b=[4,5,6]
a.append(b)
a=[1,2,3,[4,5,6]]
a.extend(b)
a=[1,2,3,4,5,6]
size用法
import numpy as np
X=np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8],
[9,10,11,12]])
number=X.size # 计算 X 中所有元素的个数
X_row=np.size(X,0) #计算 X 一行元素的个数
X_col=np.size(X,1) #计算 X 一列元素的个数
print("number:",number)
print("X_row:",X_row)
print("X_col:",X_col)
number: 12
X_row: 3
X_col: 4
shape的用法
import numpy as np
X=np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8],
[9,10,11,12]])
X_dim=X.shape # 以元组形式,返回数组的维数
print("X_dim:",X_dim)
print(X.shape[0]) # 输出行的个数
print(X.shape[1]) #输出列的个数
X_dim: (3, 4)
3
4
len的用法
import numpy as np
X=np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8],
[9,10,11,12]])
length=len(X) #返回对象的长度 不是元素的个数
print("length of X:",length)
length of X: 3
--结束END--
本文标题: python3一些用法
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