Python数据处理技巧

1.X = np.atleast_2d(X)

这一方法可以保证所有的输入X至少是二维数组，如果是一维数组则会转化为一个二位的1*len(X)的数组。如：

b = [1,2,3]np.atleast_2d(b)输出结果为array([[1, 2, 3]])

2. list和array中的负值索引

import numpy as npb = [1, 2, 3]b[-1]    #代表b中从后往前第一个b[0: -1] #代表删除b中从后往前的第一个数据b[0: -2] #代表删除b中从后往前的两个数据a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])a[:, 0:-1]  #代表删除二维数组a中的倒数第一列##结果为array([[1],       [3],       [5]])###该技巧可以用来对神经网络中每一层加偏差temp = np.ones([X.shape[0], X.shape[1]+1]) #初始化矩阵temp[:, 0:-1] = X  # adding the bias unit to the input layer# #temp中除最后一列其他全替换为X