python函式記錄

碰到乙個記乙個，全是抄別人的，沒有參考價值

# 建立標籤

valid = np.ones((batch_size, 1))
fake = np.zeros((batch_size, 1))

zeros()返回乙個全0的n維陣列，一共有三個引數：shape（用來指定返回陣列的大小）、dtype（陣列元素的型別）、order（是否以記憶體中的c或fortran連續（行或列）順序儲存多維資料）。後兩個引數都是可選的，一般只需設定第乙個引數。

examples:

>>> np.zeros(5)

array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
>>> np.zeros((5,), dtype=np.int)
array([0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.zeros((2, 1))
array([[ 0.],
[ 0.]])
>>> s = (2,2)
>>> np.zeros(s)
array([[ 0.,  0.],
[ 0.,  0.]])
>>> np.zeros((2,), dtype=[('x', 'i4'), ('y', 'i4')]) # custom dtype
array([(0, 0), (0, 0)],
dtype=[('x', 'ones()返回乙個全1的n維陣列，同樣也有三個引數：shape（用來指定返回陣列的大小）、dtype（陣列元素的型別）、order（是否以記憶體中的c或fortran連續（行或列）順序儲存多維資料）。後兩個引數都是可選的，一般只需設定第乙個引數。和zeros一樣
examples:
>>> np.ones(5)
array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.])
>>> np.ones((5,), dtype=np.int)
array([1, 1, 1, 1, 1])
>>> np.ones((2, 1))
array([[ 1.],
[ 1.]])
>>> s = (2,2)
>>> np.ones(s)
array([[ 1.,  1.],
[ 1.,  1.]])

#   隨機選取batch_size個

idx = np.random.randint(0, x_train.shape[0], batch_size)
imgs = x_train[idx]

numpy.random.randint(low, high=none, size=none, dtype='l')

如果沒有寫引數high的值，則返回[0,low)的值。

引數如下：

生成的數值最低要大於等於low。

（hign = none時，生成的數值要在[0, low)區間內）

如果使用這個值，則生成的數值在[low, high)區間。

輸出隨機數的尺寸，比如size = (m * n* k)則輸出同規模即m * n* k個隨機數。預設是none的，僅僅返回滿足要求的單一隨機數。

想要輸出的格式。如int64、int等等

輸出：out: int or ndarray of ints

返回乙個隨機數或隨機數陣列

examples:

>>> np.random.randint(2, size=10)

array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0])
>>> np.random.randint(1, size=10)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.random.randint(5, size=(2, 4))
array([[4, 0, 2, 1],
[3, 2, 2, 0]])
>>>np.random.randint(2, high=10, size=(2,3))
array([[6, 8, 7],
[2, 5, 2]])

解釋

將a進行轉置，並且根據perm引數重新排列輸出維度。這是對資料的維度的進行操作的函式。

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記錄 Python函式用法

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