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Numpy 数组的内部结构组成
Numpy 数组的内部结构组成 下图是 Numpy 数组的内部结构组成。 其中可以分为数组数据结构信息区以及数据存储区。简单来说，数组数据结构信息区中有 Numpy 数组的形状（shape）以及数据类型（data-type）等信息，而数据存储区则是用于存储数组的数据，Numpy 数组中的数据可以指向 ......
Numpy 创建随机数数组 随机数组
创建随机数数组NumPy提供了强大的生成随机数的功能。真正的随机数很难获得，实际中使用的都是伪随机数。大部分情况下，伪随机数就能满足需求。当然，某些特殊情况除外，如进行高精度的模拟实验。对于NumPy，与随机数相关的函数都在random模块中，其中包括了可以生成服从多种概率分布随机数的函数。1. r ......
numpy 多维数据的理解（三维数据，更多维度）
numpy 多维数据的理解（三维数据，更多维度） In [22]: a = np.array([[11, 12, 13, 14, 15], ...: [16, 17, 18, 19, 20], ...: [21, 22, 23, 24, 25], ...: [26, 27, 28 ,29, 30], ......
numpy 三维数组相乘
https://stackoverflow.com/questions/64952700/multiplying-two-3d-pytorch-tensors-iteratively https://blog.csdn.net/Mluoo/article/details/129873458 nump ......
Numpy手撸神经网络实现线性回归
Numpy手撸神经网络实现线性回归 简介 在深度学习理论学习之后，我们常常会直接使用深度学习框架（如PaddlePaddle、PyTorch或TensorFlow）来构建模型，而忽略了底层各种层结构的实现。但对于深度学习的学习者来说，是否能够亲手编写一个简单的模型呢？本文将介绍如何使用NumPy手动 ......
numpy手搓卷积
numpy实现卷积 1 卷积本质 设计这样的一个 滤波器（filter，也称为kernel），用这个filter，往我们的图片上“盖”，覆盖一块跟filter一样大的区域之后，对应元素相乘，然后求和。计算一个区域之后，就向其他区域挪动，接着计算，直到把原图片的每一个角落都覆盖到了为止。这个过程就是 ......
附录A NumPy高级应用
在这篇附录中，我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节，和更高级的数组操作和算法。 本章包括了一些杂乱的章节，不需要仔细研究。 A.1 ndarray对象的内部机理 NumPy的ndarray提供了一种将同质数据块（可以是连续或跨越）解释为多维数组对象的方式。正如你之前所看 ......
第04章 NumPy基础：数组和矢量计算
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy的部分功能如下： ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（ ......
机器学习之科学计算库Numpy
简介 在Python数据科学领域，Numpy是用得最广泛的工具包之一，基本上所有任务都能看到它的影子。在数据处理上非常实用，并且其底层函数都设计得十分高效，可以快速地进行数值计算。基本上后续要用到的其他和数据处理相关的工具包（如sklearn机器学习建模工具包）都是以Numpy为底层的。 通常来说， ......
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'.
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'. numpy 1.24.1 pypi_0 pypi scikit-learn 1.2.2 pypi_0 pypi 原因：np.int 在 NumPy 1.20中已弃用，在NumPy 1.24中 ......
numpy -- 数据分析三剑客
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型、多维数组上执行的数值运算。 开发环境 anaconda 集成 ......
NumPy：Python科学计算基础包
NumPy 是 Python 科学计算的基础包，几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了的强大功能。此外，它也广泛应用在开源的项目中，如：`Pandas`、`Seaborn`、`Matplotlib`、`scikit-learn`等。  : a = np.arange(n)**2 b = np.ar ......
python numpy所有的数据类型 查看 np.sctypeDict
>>> np.sctypeDict {'?': <class 'numpy.bool_'>, 0: <class 'numpy.bool_'>, 'byte': <class 'numpy.int8'>, 'b': <class 'numpy.int8'>, 1: <class 'numpy.int ......
python numpy应用
import numpy as np arr=np.arange(0,10,1) arr1=np.arange(0,1,0.1) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, ......
python range中的步长必须是整数 numpy则可以是小数
>>> for ii in range(1,10，0.1): print(ii) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#4>", line 1, in <module> for ii in range(1,10，0.1):TypeErro ......
numpy（二）piecewise
1、关于值域和定义域的坑 【坑了我一下午，怎么都不对，直到和朋友探讨，才一点点排除问题，真挺坑的。 实际上还是自己对于函数的 值域 定义域的注意不够。】 （1）定义域是int时，值域是int，输出中带的小数会被舍弃（不是四舍五入、而是直接抹掉） 错误使用： # 注意！piecewise的输出(值域) ......
NumPy：Python科学计算基础包
NumPy 是 Python 科学计算的基础包，几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了的强大功能。此外，它也广泛应用在开源的项目中，如：Pandas、Seaborn、Matplotlib、scikit-learn等。 Numpy全称Numerical Python。它提供了2种基本的对象：n ......
157_《PPT修炼秘籍》其一：找图
这是一篇原发布于2020-01-22 17:55:00得益小站的文章，备份在此处。 前言 powerpoint可谓是我们最常用的办公工具了，大到公司演讲，小到学校班会；作报告，做演讲，无论是谁应该都会做一点。可为什么你和大牛的差距就那么大？今天我们就来一同学习下PPT的修炼秘籍。 百度？ 世上图片千 ......
【8.0】Pandas和NumPy的比较
【一】引入 我们知道 Pandas 是在 NumPy 的基础构建而来 因此，熟悉 NumPy 可以更加有效的帮助我们使用 Pandas。 NumPy 主要用 C语言编写 因此，在计算还和处理一维或多维数组方面，它要比 Python 数组快得多。 关于 NumPy 的学习，可以参考《Python Nu ......
Machine Learning for Beginners(scikit-learn module)
Machine Learning Common Lifycycle Import the Data Clean the Data Split the Data into Training/Test Sets Create a Model Train the Model Make Prediction ......
anaconda安装numpy失败
使用pip出现报错:Could not find a version that satisfies the...No matching distribution distributio..._error: could not find a version that satisfies the_ccO ......
模型转onnx遇到问题，报错 1. _thnn_fused_lstm_cell ， 2._thnn_fused_gru_cell， 3. Exporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported.
目录GRULSTMExporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported RuntimeError: Exporting the operator _thnn_fused_lstm_cell to ONNX o ......
【原创】4-快速记忆秘籍-记忆内容的分类
大家好，我又来给大家讲课了， 从今天起我会不定期给大家由浅入深讲解下记忆的修炼过程，让大家对自己“肩膀上的圆球”有一个本质的认识。在学习完全部的过程后，你也会发现，原来自己的记忆怎么这么好，是的，其实每个人天生都是最强大脑！ 记忆，记忆，到底我们需要记忆什么东西？结合我们的日常经念，我们可以将记忆的 ......
【原创】2-快速记忆秘籍-记忆的另一种分类及规律
大家好，我又来给大家讲课了， 从今天起我会不定期给大家由浅入深讲解下记忆的修炼过程，让大家对自己“肩膀上的圆球”有一个本质的认识。在学习完全部的过程后，你也会发现，原来自己的记忆怎么这么好，是的，其实每个人天生都是最强大脑！ l 记忆的另一种分类 结合上篇文章，实际上已经把记忆的种类进行了区分。但是 ......
【原创】1-快速记忆秘籍-大脑的组成及对其的影响和记忆的分类
大家好，我又来给大家讲课了， 从今天起我会不定期给大家由浅入深讲解下记忆的修炼过程，让大家对自己“肩膀上的圆球”有一个本质的认识。在学习完全部的过程后，你也会发现，原来自己的记忆怎么这么好，是的，其实每个人天生都是最强大脑！ l 大脑的认识 从宏观上对我们的大脑有一个微观上的认识。我们的大脑，其实是 ......
脱发秘籍：前端Chrome调试技巧汇总
脱发秘籍：前端Chrome调试技巧汇总 Chrome浏览器调试工具的核心功能： 🥷🏻注：本文测试、截图均为Edge浏览器（内核是Chromium），浏览器内核可了解《有哪些浏览器/内核？》 00、基础操作汇总 操作类型快捷键/说明 切换浏览器标签 🔸 Ctrl+1到8切换到对应序号的浏览器标签 ......
python numpy 中的广播操作
这辈子也学不会 numpy。 Python中的广播（broadcasting）是一种用于在不同形状的数组之间执行二进制操作的机制，使得它们的形状可以兼容，并且能够按照一定的规则进行元素级操作。这个机制允许你在不显式复制数据的情况下，对形状不同的数组进行操作，这可以节省内存和提高代码的效率。 广播的原 ......