If you're inventing and pioneering, you have to be willing to be misunderstood for long periods of time
numpy.diag(v, k=0)
Leiab masiivist diagonaalväärtused
>>> x = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> x
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
>>> diag(x)
array([0, 4, 8])
>>> x = arange(25).reshape((5,5))
>>> x
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23, 24]])
>>>
>>> diag(x)
array([ 0, 6, 12, 18, 24])
>>> diag([0,10])
array([[ 0, 0],
[ 0, 10]])
Paari sõnaga enda jaoks numpy.random.multivariate_normal(mean, cov[, size]) kasutamisest.
Funktsiooni argumendid:
mean – nn keskmine kujul X,Y skaalal. Seab genereeritavale andmehulgale nn keskpunkti, mille ümber andmekogu genereeritakse.
Näiteks [0,0]
[30,10]
Parameeter cov (X,Y) [X = [X1,Y1], Y=[X2,Y2]] Kontrollivad genereeritava array nn pikkust ja laiust e shape
X1 ja X2 kontrollivd X suunal (horisontaalsuunal):
[[1,0],[0,0]]
Argument size – Genereeritavate elementide arv.