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Python下的Numpy函數對應關系

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　　小編寫這篇文章的主要目的，是為了幫助在Python中學習的人們，幫助他們能夠更好更快速的進行學習。今天，我就給大家介紹一下，關于Python下Numpy函數對應關系的實例，大家要仔細閱讀哦。


　　Matlab函數對應關系(Numpy)


　　首先給出官網鏈接，其中詳細說明了在Python下如何用Numpy實現Matlab下相同的函數功能。


　　博主在用Python撰寫代碼的時候，想用Python實現在Matlab下某個函數的功能（比如Repmat函數），但是當使用語句


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


　　調用工具包時，雖然可以正常實現功能，但是PyCharm下報出警告：


　　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.


　　隨后，通過查閱資料，發現是因為從1.19.0版本后，numpy就不再推薦使用numpy.matlib來實現對應功能了。


　　因此，大家可以對照官網上的說明來實現替換。


　　這里截取一小部分：

0.png

1.png

　　其他的可以從官網上面找到。


　　Numpy與Matlab互轉操作


　　在日常使用中，matlab作為我們機器學習以及深度學習的模型訓練使用的工具，而線上使用python實現模型落地。因為不可避免常遇到matlab與numpy之間有些操作需要相互轉換。


　　1、常用操作（參考numpy官方說明）

2.png

　　2、線性變換（參考numpy官方說明）

3.png

4.png

5.png

6.png

7.png

　　以上就是小編的個人經驗，希望能夠給各位讀者帶來幫助。


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