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Python下的Numpy函数对应关系

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  小编写这篇文章的主要目的,是为了帮助在Python中学习的人们,帮助他们能够更好更快速的进行学习。今天,我就给大家介绍一下,关于Python下Numpy函数对应关系的实例,大家要仔细阅读哦。


  Matlab函数对应关系(Numpy)


  首先给出官网链接,其中详细说明了在Python下如何用Numpy实现Matlab下相同的函数功能。


  博主在用Python撰写代码的时候,想用Python实现在Matlab下某个函数的功能(比如Repmat函数),但是当使用语句


 from numpy.matlib import repmat
  A=repmat(B,1,2)


  调用工具包时,虽然可以正常实现功能,但是PyCharm下报出警告:


  Importing from numpy.matlib is deprecated since 1.19.0.The matrix subclass is not the recommended way to represent matrices or deal with linear algebra(see https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/numpy-for-matlab-users.html).Please adjust your code to use regular ndarray.


  随后,通过查阅资料,发现是因为从1.19.0版本后,numpy就不再推荐使用numpy.matlib来实现对应功能了。


  因此,大家可以对照官网上的说明来实现替换。


  这里截取一小部分:

0.png

1.png

  其他的可以从官网上面找到。


  Numpy与Matlab互转操作


  在日常使用中,matlab作为我们机器学习以及深度学习的模型训练使用的工具,而线上使用python实现模型落地。因为不可避免常遇到matlab与numpy之间有些操作需要相互转换。


  1、常用操作(参考numpy官方说明)

2.png

  2、线性变换(参考numpy官方说明)

3.png

4.png

5.png

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7.png

  以上就是小编的个人经验,希望能够给各位读者带来帮助。


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