（Python）numpy 常用操作

Posted 2023-02-16

参考技术A 不放回取样：
从列表ori中不放回地取n个数

通过这种操作，我们可以获得一个二维列表的子集：
（如果这个二维列表是图的邻接矩阵，那么就是对图进行随机采样，获得一个图的子图）

首先要注意，"+" 操作对于list和numpy.array是完全不同的
python 中的list，"+"代表拼接:

在numpy.array中，"+"代表矩阵相加

keepdim指的是维度不变，常在sum中使用。如：

会发现，keepdim之后还是二维的

这里要注意，pytorch和numpy里max()函数的返回值是不同的
pytorch:

也就是说，max(1)代表求第一维的最大值，对于二维数组来说，就是求纵向的最大值，然后，第一个返回值是最大值所形成数组，第二个返回值是最大值所在的索引。这一个技巧在机器学习的分类任务中很常用，比如我们的分类任务是把数据分成m类，那么最终我们模型的输出是m维的，对于n个样本就是n*m，如果要判断我们的模型最终的分类结果，就是找n个样本里，每个样本m维输出的最大值索引，代表样本是这个类的可能性最大。我们可以方便地用这种方式找到最大值地索引：

其中test_out是模型输出，predict_y则是分类结果
另外一点要注意的是，numpy与pytorch不同，numpy的max()只有一个返回值：

也就是说，numpy.max()不会返回最大值所在的索引