Analicemos el relleno y sus tipos en capas de convolución. En la capa de convolución tenemos kernels y para hacer que el filtro final sea más informativo usamos relleno en array de imagen o cualquier tipo de array de entrada. Tenemos tres tipos de acolchado que son los siguientes. Relleno completo: Supongamos un núcleo como … Continue reading «Tipos de relleno en la capa de convolución»
El numpy.less() : comprueba si x1 es menor que x2 o no. Sintaxis: numpy.less(x1, x2[, out]) Parámetros: x1, x2 : [array_like]Input arrays. If x1.shape != x2.shape, they must be broadcastable to a common shape out : [ndarray, boolean]Array of bools, or a single bool if x1 and x2 are scalars. Devolver : Boolean array indicating … Continue reading «numpy.less() en Python»
numpy.arctan(x[, out]) = ufunc ‘arctan’): esta función matemática ayuda al usuario a calcular la tangente inversa para todas las x (siendo los elementos de la array). Parámetros: array : [array_like]elements are in radians. out : [array_like]array of same shape as x. Nota : 2pi Radianes = 360 grados La convención es devolver el ángulo z … Continue reading «numpy.arctan() en Python»
La Función Exponencial (e^x) es una función matemática que calcula e elevado a la potencia x donde e es un número irracional, aproximadamente 2.71828183. Se puede calcular usando el método numpy.exp() . Sintaxis: numpy.exp(arr, out, where) Parámetros: arr : Input out : Una ubicación en la que se almacena el resultado. Si se proporciona, debe … Continue reading «Calcule exp (x) – 1 para todos los elementos en una array NumPy dada»
En Python, la función numpy.size() cuenta el número de elementos a lo largo de un eje dado. Sintaxis: numpy.size(arr, axis=None) Parámetros: arr: [array_like] Datos de entrada. eje: [int, opcional] Eje (x, y, z) a lo largo del cual se cuentan los elementos (filas o columnas). Por defecto, proporciona el número total de elementos en una array. … Continue reading «Función de tamaño numpy() | Python»
numpy.core.defchararray.ljust(arr, width, fillchar=’ ‘)es otra función para realizar operaciones de string en numpy. Devuelve una array con los elementos de arr justificados a la izquierda en una string de longitud y ancho. Llena el espacio restante de cada elemento de la array usando el fillchrparámetro. Si fillchrno se pasa, llena los espacios restantes con espacios … Continue reading «operaciones de string numpy | Función ljust()»
NumPy se basa en (y es un sucesor) del exitoso objeto de array Numeric. Su objetivo es crear la piedra angular de un entorno útil para la computación científica. NumPy proporciona dos objetos fundamentales: un objeto de array N-dimensional (ndarray) y un objeto de función universal (ufunc). El dtype de cualquier array numpy que contenga … Continue reading «Modifique la array Numpy para almacenar una string de longitud arbitraria»
Este artículo lo ayudará a familiarizarse con la biblioteca de procesamiento de arrays ampliamente utilizada en Python, NumPy . ¿Qué es NumPy? NumPy es un paquete de procesamiento de arrays de propósito general. Proporciona un objeto de array multidimensional de alto rendimiento y herramientas para trabajar con estas arrays. Es el paquete fundamental para la … Continue reading «NumPy en Python | Serie 1 (Introducción)»
numpy.ndarray.flatten()La función devuelve una copia de la array colapsada en una dimensión. Sintaxis: numpy.ndarray.flatten(order=’C’) Parámetros: orden: [{‘C’, ‘F’, ‘A’, ‘K’}, opcional] ‘C’ significa aplanar en orden de fila principal (estilo C). ‘F’ significa aplanar en orden de columna principal (estilo Fortran). ‘A’ significa aplanar en orden de columna principal si a es Fortran contiguo en … Continue reading «Función Numpy ndarray.flatten() | Python»
numpy.polyadd() : esta función ayuda a encontrar la suma de dos polinomios y luego devuelve el resultado como un polinomio. Cada polinomio de entrada debe ser una secuencia de coeficientes polinómicos, de mayor a menor grado. Parámetros: p1 : Input polynomial 1 p2 : Input polynomial 2 Devolver : Sum of polynomials # Python code … Continue reading «numpy.polyadd() en Python»