如果您要选择以下三种初始化零数组的方法之一，您会选择哪一种以及为什么？my_arr_1=np.full(size,0)或my_arr_2=np.zeros(size)或my_arr_3=np.empty(size)my_arr_3[:]=0 最佳答案 我会使用np.zeros，因为它的名字。我永远不会使用第三个成语，因为它需要两个语句而不是单个表达式和NumPy的人更难优化。事实上，在NumPy1.10，np.zeros仍然是最快的选择，尽管对索引进行了所有优化:>>>%timeitnp.zeros(1e6)1000loops,be
我正在使用以下代码使用Python保存网页:importurllibimportsysfrombs4importBeautifulSoupurl='http://www.vodafone.de/privat/tarife/red-smartphone-tarife.html'f=urllib.urlretrieve(url,'test.html')问题:此代码将html保存为没有javascript、图像等的基本html。我想将网页保存为完整的(就像我们在浏览器中有选项一样)更新:我现在使用以下代码来保存webapge的所有js/images/css文件，以便它可以保存为完整的网页，但
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NumPynp.inf和float('Inf')有区别吗？float('Inf')==np.inf返回True，所以看起来它们是可以互换的，所以我想知道为什么NumPy定义了自己的“inf”常量，什么时候应该使用一个常量而不是另一个(也考虑到样式问题)？ 最佳答案 TL、DR:没有区别，可以互换使用。除了与math.inf和float('inf')具有相同的值:>>>importmath>>>importnumpyasnp>>>np.inf==float('inf')True>>>np.inf==math.infTrue它也有相同的
NumPynp.inf和float('Inf')有区别吗？float('Inf')==np.inf返回True，所以看起来它们是可以互换的，所以我想知道为什么NumPy定义了自己的“inf”常量，什么时候应该使用一个常量而不是另一个(也考虑到样式问题)？ 最佳答案 TL、DR:没有区别，可以互换使用。除了与math.inf和float('inf')具有相同的值:>>>importmath>>>importnumpyasnp>>>np.inf==float('inf')True>>>np.inf==math.infTrue它也有相同的
我尝试了以下代码，但没有发现np.dot和np.multiply与np.sum之间的区别这里是np.dot代码logprobs=np.dot(Y,(np.log(A2)).T)+np.dot((1.0-Y),(np.log(1-A2)).T)print(logprobs.shape)print(logprobs)cost=(-1/m)*logprobsprint(cost.shape)print(type(cost))print(cost)它的输出是(1,1)[[-2.07917628]](1,1)[[0.693058761039]]这是np.multiply与np.sum的代码log
我尝试了以下代码，但没有发现np.dot和np.multiply与np.sum之间的区别这里是np.dot代码logprobs=np.dot(Y,(np.log(A2)).T)+np.dot((1.0-Y),(np.log(1-A2)).T)print(logprobs.shape)print(logprobs)cost=(-1/m)*logprobsprint(cost.shape)print(type(cost))print(cost)它的输出是(1,1)[[-2.07917628]](1,1)[[0.693058761039]]这是np.multiply与np.sum的代码log
我有一些我想处理的图像，问题是有两种图像都是106x106像素，一些是彩色的，一些是黑白的。只有两(2)个维度:(106,106)一加三(3)(106,106,3)有没有办法可以去掉最后一个维度？我尝试了np.delete，但它似乎不起作用。np.shape(np.delete(Xtrain[0],[2],2))Out[67]:(106,106,2) 最佳答案 您可以使用numpy的精美索引(Python内置切片表示法的扩展):x=np.zeros((106,106,3))result=x[:,:,0]print(result.sh
我有一些我想处理的图像，问题是有两种图像都是106x106像素，一些是彩色的，一些是黑白的。只有两(2)个维度:(106,106)一加三(3)(106,106,3)有没有办法可以去掉最后一个维度？我尝试了np.delete，但它似乎不起作用。np.shape(np.delete(Xtrain[0],[2],2))Out[67]:(106,106,2) 最佳答案 您可以使用numpy的精美索引(Python内置切片表示法的扩展):x=np.zeros((106,106,3))result=x[:,:,0]print(result.sh
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