2.1 陣列
2.2 陣列索引操作
# indexing : 陣列索引
a = np.array([[
1,2,
3,4]
,[5,
6,7,
8],[
9,10,
11,12]
])# -2代表陣列的倒數第二行 , 1:3代表從第一列開始往後兩個元素a[-
2:,1
:3]#out
array([[
6,7]
,[10,
11]])
# 取倒數第二行 , 第三列元素a[-
2,3]
#out
8# 將陣列a倒數第二行開始到最後一行 , 從第一列往後兩列元素賦值給b陣列
b = a[-2
:,1:
3]b#out
array([[
6,7]
,[10,
11]])
# 指定索引的2行
b = a[2,
1:3]
b#out
array([10
,11])
b.shape
#out(2
,)b = a[1,
2]b#out
7b.shape
#out()
b = a[2:
3,1:
3]b#out
array([[
10,11]
])b.shape
#out(1
,2)# 將陣列的1列每個元素 + 10
a[np.arange(3)
,1]+=
10a#out
array([[
1,12,
3,4]
,[5,
16,7,
8],[
9,20,
11,12]
])a[np.arange(2)
,3]+=
100a
#out
array([[
1,12,
3,104],[
5,16,
7,108],[
9,20,
11,12]
])# 產生乙個0,1,2的陣列 , 不包含3
np.arange(3)
#out
array([0
,1,2
])# 產生乙個從3-7的陣列 , 不包含7
np.arange(3,
7)#out
array([3
,4,5
,6])
a[np.arange(3)
,[1,
1,1]
]+=10a
#out
array([[
1,22,
3,104],[
5,26,
7,108],[
9,30,
11,12]
])a[[
0,1,
2],[
1,1,
1]]+=
10a#out
array([[
1,32,
3,104],[
5,36,
7,108],[
9,40,
11,12]
])# 判斷陣列a中大於10的值
result_index = a>
10result_index
#out
array([[
false
,true
,false
,true],
[false
,true
,false
,true],
[false
,true
,true
,true]]
)a[result_index]
#out
array([32
,104,36
,108,40
,11,12
])a[a>10]
#out
array([32
,104,36
,108,40
,11,12
])
a = np.array([1
,2,3
])a.dtype
#out
dtype(
'int64'
)a = np.array(
[1.1
,2.2])
a.dtype
#out
dtype(
'float64'
)a = np.array(
[1.1,1
,'a'])
a#out
array(
['1.1'
,'1'
,'a'
], dtype=
')# 將float型陣列轉化成int型
a = np.array(
[1.1
,2.2
], dtype=np.int64)
a#out
array([1
,2])
# 將a陣列賦值給b陣列 , 同時設定元素型別為int
b = np.array(a, dtype=np.int64)
b#out
array([1
,2])
2.4 常用函式
2.5 廣播
Python與人工智慧
python python是乙個非常快捷的計算機程式語言，類庫非常豐富，解決各種問題都有很多現成的工具和例子，使得很多複雜的應用根本無須了解系統細節就能輕鬆實現所需功能。python可以運用到很多方面，可以做日常任務 可以做 比如知乎 youtube就是python寫的 可以做網路遊戲的後台。其它比...
人工智慧簡史 人工智慧簡史
人工智慧簡史 在人工智慧的早期，計算機科學家試圖在計算機中重建人類思維的各個方面。這就是科幻 中的智力型別，即或多或少像我們一樣思考的機器。毫無疑問，這種型別的智慧型稱為可理解性。具有可理解性的計算機可用於探索我們如何推理，學習，判斷，感知和執行腦力活動。可懂度的早期研究集中於在計算機中對現實世界和...
人工智慧常用評估指標
所有被 正確的樣本 包括正 負 佔所有樣本的比例 又叫查準率，正確 為正的佔所有 為正的比例 又叫查全率，正確 正樣本佔標註為正的比例 代表分類器 的正類中實際正例項佔所有正例項的比例。tpr recall。代表分類器 的正類中實際負例項佔所有負例項的比例。直接上圖，accuracy，precisi...