Matriz Numpy erweitern
[9 6 10 3]]Método 2: Usando np.concatenatePython3import numpy as np ini_array = np.array([[1, 2, 3], [45, 4, 7], [9, 6, 10]]) # Matriz a añadir como columnacolumna_a_añadir = np. array([[1], [2], [3]]) # Añadir columna a array usando append() methodarr = np.concatenate([ini_array, columna_a_añadir], axis=1) # imprimir resultprint (“array resultante”, str(arr))Salida:array resultante [[ 1 2 3 1]
[ 9 6 10 3]]Método 3: Usando np.insert()Python3import numpy as np ini_array = np.array([[1, 2, 3], [45, 4, 7], [9, 6, 10]]) # Matriz a añadir como columnacolumna_a_añadir = np. array([[1], [2], [3]]) # Añadir columna a array usando append() methodarr = np.insert(ini_array, 0, columna_a_añadir, eje=1) # imprimir resultprint (“array resultante”, str(arr))Salida:array resultante [[ 1 2 3 1]
[ 9 6 10 3]]Método 4: Usando np.hstack() Python3import numpy as np ini_array = np.array([[1, 2, 3], [45, 4, 7], [9, 6, 10]]) # Matriz a añadir como columnacolumna_a_añadir = np. array([1, 2, 3]) # Añadir columna a numpy arrayresult = np.hstack((ini_array, np.atleast_2d(columna_a_añadir).T)) # imprimiendo resultprint (“array resultante”, str(resultado))Salida:array resultante [[ 1 2 3 1]
¿Cómo añadir 2 matrices NumPy?
Método 2: Utilizar el método concatenate()
El método concatenate une una secuencia de arrays a lo largo de un eje existente. Parámetros : arr1, arr2, … : [secuencia de array_like] Las matrices deben tener la misma forma, excepto en la dimensión correspondiente al eje. axis : [int, opcional] El eje a lo largo del cual se unirán las matrices.
¿Cómo se hace una matriz 3×3 en Python?
Para escribir una matriz de 3×3 en Python, se puede crear una lista anidada que tenga tres listas anidadas, cada una con tres elementos. Otro método es a través del objeto ndarray. Uno tendrá que pasar el 3, 3 como el número de filas y columnas, respectivamente, en los parámetros del método.
Matrices de pila Numpy con forma diferente
[7, 4, 1]Complejidad temporal: O(n*n)Espacio Auxiliar: O(n*n)Matriz usando NumpyCrear una matriz usando Numpy Aquí estamos creando una matriz Numpy usando numpy.random y un módulo random.Python3import numpy como np # 1er argumento –> números que van de 0 a 9,# 2º argumento, row = 3, col = 3array = np.random.randint(10, size=(3, 3))print(array)Salida:[[2 7 5]
[8 4 6]]Operaciones matemáticas con matrices en Python usando NumpyAquí cubrimos diferentes operaciones matemáticas como suma resta, multiplicación y división usando Numpy.Python3# inicializando matricesx = numpy.array([[1, 2], [4, 5]])y = numpy.array([[7, 8], [9, 10]]) # usando add() para sumar matricesprint (“La suma de elementos de la matriz es : “)print (numpy. add(x,y)) # usando subtract() para restar matricesprint (“La resta de elementos de la matriz es : “)print (numpy.subtract(x,y)) print (“La multiplicación de elementos de la matriz es : “)print (numpy. multiply(x,y)) # usando divide() para dividir matricesprint (“La división elemental de la matriz es : “)print (numpy.divide(x,y))Output:La suma elemental de la matriz es :
Numpy append
La clase base tf.Tensor requiere que los tensores sean “rectangulares”, es decir, que a lo largo de cada eje, cada elemento tenga el mismo tamaño. Sin embargo, hay tipos especializados de tensores que pueden manejar diferentes formas:
Pero tenga en cuenta que los atributos Tensor.ndim y Tensor.shape no devuelven objetos Tensor. Si necesita un Tensor utilice la función tf.rank o tf.shape. Esta diferencia es sutil, pero puede ser importante a la hora de construir gráficos (más adelante).
Aunque a menudo se hace referencia a los ejes por sus índices, siempre debe tener en cuenta el significado de cada uno. A menudo los ejes se ordenan de global a local: El eje de lotes primero, seguido de las dimensiones espaciales, y las características de cada ubicación en último lugar. De este modo, los vectores de características son regiones contiguas de la memoria.
La difusión es un concepto tomado de la característica equivalente en NumPy. En resumen, bajo ciertas condiciones, los tensores más pequeños se “estiran” automáticamente para ajustarse a tensores más grandes cuando se ejecutan operaciones combinadas sobre ellos.
La mayoría de las operaciones, pero no todas, llaman a convert_to_tensor en argumentos no tensores. Hay un registro de conversiones, y la mayoría de las clases de objetos como ndarray de NumPy, TensorShape, listas de Python y tf.Variable se convertirán automáticamente.
Pila Numpy
Esta página enumera los ejemplos de Python añadidos en la versión 2021 de Origin/OrignPro que se basan en archivos de proyecto de Origin. El archivo de código Python se adjunta al proyecto. Los proyectos también tienen botones para ejecutar el código y para abrir el código en Code Builder para verlo, ejecutarlo y depurarlo.
A continuación se ofrece una breve descripción de cada ejemplo y del código asociado al mismo. Esto le dará una idea general de lo fácil que es trabajar con el nuevo paquete originpro para Python embebido en Origin.
En este ejemplo, el análisis de picos por lotes se realiza importando un archivo de datos cada vez. Se realiza la sustracción de la línea de base y el ajuste de los picos en los datos. Los parámetros de pico se colocan en un gráfico que muestra los datos y los resultados del ajuste. El gráfico se exporta como un archivo de imagen png.
Este ejemplo realiza un análisis de regresión logística de los datos de la hoja de cálculo. Los valores de los parámetros y los intervalos de confianza del 95% del análisis se envían a una nueva hoja de cálculo. Se muestra un mensaje en la ventana de script con información sobre el proceso de optimización.