9 Matching Annotations
  1. Feb 2021
  2. Oct 2020
    1. numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None

      arange 函数签名

      start 可以缺省,默认值是 0.

      stop 不能缺省, 若是整数则输出的 ndarray 不包括 stop.

    1. That function takes a tuple to specify the size of the output,

      numpy.random.rand() 接收元组作为参数,表示输出的 numpy.ndarray 的形状。

      这和 numpy.ones numpy.zeros 一致

    1. Similar to linspace, but uses a step size (instead of the number of samples).

      linspace 和 arange 的区别是:

      • linspace 用参数 num 指定样本个数
      • arange 用步长指定样本个数
    2. Number of samples to generate.

      参数 num 表示待生成的样本个数,默认值是50

    3. numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0

      endpoint 的默认值是 True,即默认包含 stop 。

  3. May 2020
    1. 还要指出的另一点是,长度和大小都可以从其形状中获得:length实际上是第一维的长度,因此等于shape[0],而size是元素的总数,等于元素中所有元素的乘积形元组。
  4. Oct 2017
    1. c = np.full((2,2), 7) # Create a constant array print(c)

      To avoid the warning, use

      np.full((2,2), 7.) or use explicitly for float np.full((2,2),7, dtype=float) or for int np.full((2,2),7, dtype=int)

  5. Jan 2017
    1. distribution of mean 0 and variance 1 (if any of the are floats, they are first converted to integers by truncation)

      How to create a single random vector or matrix on mean 0 and variance 1