С помощью функции hstack()
вы можете присоединять данные по горизонтальной оси. Это весьма удобная функция в NumPy. Давайте разберем ее на примере:
## Horitzontal Stack import numpy as np f = np.array([1,2,3]) g = np.array([4,5,6]) print('Horizontal Append:', np.hstack((f, g)))
Output:
Horizontal Append: [1 2 3 4 5 6]
С помощью функции vstack()
вы можете присоединять данные по вертикальной оси. Давайте рассмотрим следующий пример:
## Vertical Stack import numpy as np f = np.array([1,2,3]) g = np.array([4,5,6]) print('Vertical Append:', np.vstack((f, g)))
Output:
Vertical Append: [[1 2 3] [4 5 6]]
Для генерации случайных чисел с гауссовым распределением используется функция numpy.random.normal(loc, scale, size)
.
Здесь loc
— среднее, математическое ожидание, scale
— стандартное отклонение, size
— размер сгенерированного массива.
## Generate random nmber from normal distribution normal_array = np.random.normal(5, 0.5, 10) print(normal_array) [5.56171852 4.84233558 4.65392767 4.946659 4.85165567 5.61211317 4.46704244 5.22675736 4.49888936 4.68731125]
На графике данное распределение будет иметь следующий вид:
Pydantic - это мощная библиотека проверки данных и управления настройками для Python, созданная для повышения…
Python предлагает набор библиотек, удовлетворяющих различные потребности в визуализации, будь то академические исследования, бизнес-аналитика или…
В Python для представления данных в двоичной форме можно использовать байты. Из этой статьи вы…
В этой статье рассказывается о том, что такое Werkzeug и как Flask использует его для…
При работе с датами часто возникает необходимость прибавлять к дате или вычитать из нее различные…
В этом руководстве мы рассмотрим, как добавить социальную аутентификацию с помощью GitHub и Google в…