深度学习中用到的一些函数

1.np.poly1d()

通过np.ploy1d(p[1,1]) 会返回一个 f(x) = 1x+1

2.np.random.normal()

3.np.random.rand()

4.np.linspace()

得到等差数列

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)
Return evenly spaced numbers over a specified interval.
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start:返回样本数据开始点
stop:返回样本数据结束点
num:生成的样本数据量，默认为50
endpoint：True则包含stop；False则不包含stop
retstep：If True, return (samples, step), where step is the spacing between samples.(即如果为True则结果会给出数据间隔)
dtype：输出数组类型
axis：0(默认)或-1

5.np.meshigrid() 生成二维矩阵 (具体见收藏)

6.np.ndenumerate()

Z = np.arange(9).reshape(3,3)
print(Z)
for (x,y),value in np.ndenumerate(Z):print('(x,y)',x,y , '  value:',value)
for index , value in np.ndenumerate(Z):print('index：',x,y , '  value:',value)

7.np.arange

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