np.append函数怎么用

时间: 2024-01-06 15:04:12 浏览: 73
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数组的拼接 np.concatenate( ) np.append( )用法和区别

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np.append函数用于在数组末尾添加一个元素或添加一个数组。它的语法如下：np.append(arr, values, axis=None)。其中arr是要添加元素的数组，values是要添加的元素或数组，axis指定在哪个轴上添加。例如，要在数组a的末尾添加元素4，可以使用以下代码：np.append(a, 4)。如果要在二维数组a的第二列末尾添加一列元素[5,6]，可以使用以下代码：np.append(a, [[5,6]], axis=1)。
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np.append和np.linspace的区别

np.append和np.linspace都是NumPy中的函数，但它们的作用不同。np.append用于在数组的末尾添加值，而np.linspace用于在指定的间隔内返回均匀间隔的数字。 举个例子，如果我们有一个数组a=[1,2,3]，我们可以使用np....

for i in range(len(dataset_feature)): if i < length: avgCurrent.append(np.mean(dataset_feature_Current[:i + 1])) avgVoltage.append(np.mean(dataset_feature_Voltage[:i + 1])) avgTemperature.append(np.mean(dataset_feature_Temperature[:i + 1])) else: avgCurrent.append(np.mean(dataset_feature_Current[i - (length - 1):i + 1])) avgVoltage.append(np.mean(dataset_feature_Voltage[i - (length - 1):i + 1])) avgTemperature.append(np.mean(dataset_feature_Temperature[i - (length - 1):i + 1])) dataset_feature = np.column_stack((dataset_feature, avgCurrent, avgVoltage, avgTemperature, dataY))

这段代码是一个循环，...最后，将计算得到的均值和目标值 dataY 组成一个新的二维数组，使用 np.column_stack() 函数将其与原始的 dataset_feature 数组按列合并，形成一个新的二维数组，并作为函数的返回值。

np.append() np.concatenate()

np.append() 和 np.concatenate() 都是 NumPy 中用于数组连接（或拼接）的函数，它们可以帮助你扩展或组合现有的数组。 1. **np.append()**: - 这个函数用来在一个数组末尾添加另一个数组或元素。它的基本语法...

np.append

np.append() 是 NumPy 库中的一个函数，用于向数组中添加元素。它的用法如下： np.append(arr, values, axis=None) 其中，arr 是要添加元素的数组，values 是要添加的元素，可以是一个值或一个数组...

class PPOMemory: def __init__(self, batch_size): self.states = [] self.probs = [] self.vals = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.batch_size = batch_size def sample(self): batch_step = np.arange(0, len(self.states), self.batch_size) indices = np.arange(len(self.states), dtype=np.int64) np.random.shuffle(indices) batches = [indices[i:i+self.batch_size] for i in batch_step] return np.array(self.states),np.array(self.actions),np.array(self.probs),\ np.array(self.vals),np.array(self.rewards),np.array(self.dones),batches def push(self, state, action, probs, vals, reward, done): self.states.append(state) self.actions.append(action) self.probs.append(probs) self.vals.append(vals) self.rewards.append(reward) self.dones.append(done) def clear(self): self.states = [] self.probs = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.vals = []

4. 清空函数 clear：清空经验回放缓存，以便下一次使用。 整个经验回放类的作用是存储和采样交互数据，以便训练 PPO 算法时能够从多个交互轮次中有效地学习。其中，采样函数 sample 会将数据随机打乱，以避免过于...

解释： while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:]))

其中，x_log 和 y_log 分别记录了每次迭代后的参数向量和目标函数值，J 是目标函数的雅可比矩阵，用于计算 Hessian 矩阵 H。H_lm 为加上阻尼因子的 Hessian 矩阵，用于计算搜索方向 pk。pk 是搜索方向，用于计算下一...

python np.append

np.append 是NumPy库中的一个函数，用于将数组中的元素添加到另一个数组的末尾。这个函数非常方便，可以用于一维数组和多维数组。使用np.append时，可以指定操作的轴（axis），以决定是在哪个维度上进行添加操作...

for i in np.unique(x1): mean_by_x1.append(np.mean(y[x1 == i])) for j in np.unique(x2): mean_by_x2.append(np.mean(y[x2 == j])) 解释

具体来说，代码首先使用np.unique函数找到x1和x2中的唯一值，然后对每个唯一值，使用布尔索引将y中相应位置的值选出来，再使用np.mean函数计算这些值的均值，最后将均值存入mean_by_x1和mean_by_x2这两个列表中。...

np.append()

np.append() 是 NumPy 库中的一个函数，用于向数组中添加元素。它的用法如下： np.append(arr, values, axis=None) 其中，arr 是要添加元素的数组，values 是要添加的元素，可以是一个值或一个数组...

np.append是什么意思

np.append是numpy库中的一个函数，用于在数组末尾添加值。其语法如下： numpy.append(arr, values, axis=None) 其中，arr表示要添加值的数组，values表示要添加的值，axis表示添加的方向，默认为None，...

检查代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义常量值 L = 10 S = 10 d = 300 theta = 60 beta = 3 V = 30 V1 = 300 T1 = 5 # 确定alpha范围及变化步长 alpha_range = np.arange(30, 111, 1) # 计算对应的P值和Ta、Tb值 P_values = [] Ta_values = [] Tb_values = [] for alpha in alpha_range: Ta = (d * np.cos(np.radians(theta)) + (d * np.sin(np.radians(theta))) / np.tan(np.radians(alpha)) - L * np.cos(np.radians(alpha)) / 2) / V if Ta <= Tb: Tb = (d * np.sin(np.radians(theta))) / (np.sin(np.radians(alpha)) * V1) + T1 P = (L * np.sin(np.radians(alpha))) / (S * np.sin(np.radians(theta)) + np.tan(np.radians(beta)) * (2*d*np.cos(np.radians(theta)) + (2*d*np.sin(np.radians(theta))) / np.tan(np.radians(alpha)) - L*np.cos(np.radians(alpha)))) P_values.append(P) Ta_values.append(Ta) Tb_values.append(Tb) # 绘制图像 plt.plot(alpha_range, P_values) plt.xlabel('alpha') plt.ylabel('P') plt.title('Relationship between alpha and P') plt.show()

2. 在计算Ta时，np.sin()、np.cos()、np.tan()等三角函数的输入应该是弧度制而不是角度制，需要使用np.radians()函数进行转换。 3. 在计算P时，分母中存在一些复杂的计算，需要仔细检查其正确性。 4. 对于一些边界...

X2 = np.append(np.ones((m2,1)),X2,axis=1)

2. 使用np.append函数将上面创建的全为1的列和矩阵X2进行拼接，并指定axis=1表示在列的维度上进行拼接。 3. 最后将拼接后的结果保存在X2中。 这个添加全为1的列的操作常用于线性回归模型中的常数项，由于线性回归...

mean_list.append(np.mean(self.data[:, i])) std_list.append(np.std(self.data[:, i]))

其中，np.mean()和np.std()是numpy库中的函数，分别用于计算均值和标准差。self.data[:, i]表示取self.data中的第i列数据，":"表示取所有行数据。因此，np.mean(self.data[:, i])计算的是self.data中第i列的均值，np...

解释这段代码：def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

这段代码实现了BFGS算法，用于最小化一个标量函数，其参数包括目标函数fun，目标函数的梯度grad，初始参数值x0，最大迭代次数iterations，以及优化算法的容忍度tol。函数返回优化结果xk，目标函数在xk处的值fval，...

np.append函数

np.append函数是NumPy库中的函数，用于在数组末尾添加值。它的语法如下： python np.append(arr, values, axis=None) 其中，arr表示要添加值的数组；values表示要添加的值，可以是一个数值、一个列表或一个...

python np.append函数 使用例子

以下是 np.append() 函数的使用例子： python import numpy as np # 创建一个一维数组 arr = np.array([1, 2, 3]) # 在数组的末尾添加值 new_arr = np.append(arr, [4, 5, 6]) print(new_arr) # 输出: [1 ...
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