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TensorFlow和Numpy矩陣操作中axis理解及axis=-1的解釋_python_腳本之...

axis常常用在numpy和tensorflow中用到,作為對矩陣(張量)進行操作時需要指定的重要參數(shù)之一。設(shè)定axis=-1,0,1...,用來指定執(zhí)行操作的數(shù)據(jù)如何劃分。一句話解釋:設(shè)axis=i,則沿著第i個下標變化的方向進行操作![1]簡單例子就不舉了,其他博客有很多,這里舉一個稍微復(fù)雜一點的三維矩陣的例子:設(shè)embeddings是一個shape=[3,
www.dbjr.com.cn/article/2420...htm 2025-6-13

關(guān)于tensorflow softmax函數(shù)用法解析_python_腳本之家

softmax = tf.exp(logits) / tf.reduce_sum(tf.exp(logits), axis) Args: logits: A non-empty `Tensor`. Must be one of the following types: `half`, `float32`, `float64`. axis: The dimension softmax would be performed on. The default is -1 which indicates the last dimension. name:...
www.dbjr.com.cn/article/1897...htm 2025-6-4

Python中axis=0與axis=1指的方向有什么不同詳解_python_腳本之家

根據(jù)官方的說法,1表示橫軸,方向從左到右;0表示縱軸,方向從上到下。當(dāng)axis=1時,數(shù)組的變化是橫向的,體現(xiàn)出列的增加或者減少。反之,當(dāng)axis=0時,數(shù)組的變化是縱向的,體現(xiàn)出行的增加或減少。 下圖為dataframe中axis為0和1時的圖示: 實例: 1 2 3 df=pd.DataFrame([[1,1,1,1], [2,2,2,2], [3,3,3...
www.dbjr.com.cn/python/313196a...htm 2025-5-31

pandas數(shù)據(jù)分組和聚合操作方法_python_腳本之家

層次化索引數(shù)據(jù),根據(jù)索引級別進行聚合,通過level關(guān)鍵字傳入級別編號或名稱。 1 df.groupby(level='cty',axis=1).count() 數(shù)據(jù)聚合 經(jīng)過優(yōu)化的groupby方法 對于上述描述統(tǒng)計方法,可以將函數(shù)名以字符串的形式傳入agg方法。例如:grouped.agg(['mean', 'std']) 如果要使用自己的聚合函數(shù),只需將其傳入aggregate或agg...
www.dbjr.com.cn/article/1381...htm 2025-5-26

如何用python刪除csv文件中的某幾列或行_python_腳本之家

1 2 3 importpandas as pd df=pd.read_csv("comments.csv") df.head(2) 用drop函數(shù)進行文件中數(shù)據(jù)的刪除行或者刪除列操作。 2. 刪除列操作 方法一:假設(shè)我們要刪除的列的名稱為 ‘觀眾ID’,‘評分’ : 1 df=df.drop(['觀眾ID','評分'],axis=1) ...
www.dbjr.com.cn/python/291173c...htm 2025-5-21

Python 八個數(shù)據(jù)清洗實例代碼詳解_python_腳本之家

df.drop(col_names_list, axis=1, inplace=True) returndf 有時,并不是所有列的數(shù)據(jù)都對我們的數(shù)據(jù)分析工作有用。因此,「df.drop」可以方便地刪掉你選定的列。 2. 轉(zhuǎn)換 Dtypes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 defchange_dtypes(col_int, col_float, df): ...
www.dbjr.com.cn/article/2352...htm 2025-5-26

pandas如何處理缺失值_python_腳本之家

0 1 NaN 2.0 1 9 NaN NaN 2 3 4.0 NaN 3 5 6.0 7.0 ''' #使用dropna方法刪除含有缺失值的行,默認是行 print(data.dropna()) ''' 0 1 2 3 5 6.0 7.0 ''' #刪除含有缺失值的列 print(data.dropna(axis=1)) ''' 0 0 1 1 9
www.dbjr.com.cn/article/1666...htm 2025-5-24

Python實現(xiàn)多張圖片合成一張馬賽克圖片_python_腳本之家

ifimage.shape[-1] !=3: continue # 縮放尺寸 image=cv2.resize(image, (blocksize, blocksize)) # 圖像顏色平均值 avgcolor=np.sum(np.sum(image, axis=0), axis=0)/(blocksize*blocksize) sourceimages.append(image) avgcolors.append(avgcolor) ...
www.dbjr.com.cn/article/2330...htm 2025-6-4

Python基礎(chǔ)之pandas數(shù)據(jù)合并_python_腳本之家

1 result=pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index]) 四、append append是series和dataframe的方法,使用它就是默認沿著列進行憑借(axis = 0,列對齊) 1 result=df1.append(df2) 五、無視index的concat 如果兩個表的index都沒有實際含義,使用ignore_index參數(shù),置true,合并的兩個表就睡根據(jù)列...
www.dbjr.com.cn/article/2108...htm 2025-5-28

Python數(shù)據(jù)分析中Groupby用法之通過字典或Series進行分組的實例_python...

接下來再來執(zhí)行 people.groupby(mapping,axis=1).mean() 1 2 3 4 5 6 blue red Joe 0.241336 -0.182099 Steve 0.459773 -0.448336 Wes 0.205278 0.605721 Jim -0.094838 1.254174 Travis 0.354140 0.142075 從結(jié)果看到在列方向group分組 執(zhí)行聚合函數(shù)mean()后列索引就只有 blue和red了。
www.dbjr.com.cn/article/1300...htm 2025-6-12