numpy
神经网络基础篇：关于 python_numpy 向量的说明（A note on python or numpy vectors）
关于 python_numpy 向量的说明 主要讲Python中的numpy一维数组的特性，以及与行向量或列向量的区别。并说一下在实际应用中的一些小技巧，去避免在coding中由于这些特性而导致的bug Python的特性允许使用广播（broadcasting）功能，这是Python的numpy程序 ......
软件测试|Python科学计算神器numpy教程（十二）
简介 NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库，其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算，例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。在本文中，我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。 统计函数示例 numpy.amin() 和 numpy ......
numpy的使用
numpy 的使用 读取图片，显示图片： 对图片进行操作： numpy 的操作 1. 索引 2. 切片 颜色也可以倒置： a2 =img_arr[::-1,::-1,::-1]plt.imshow(a2) 图片倒置的另一种方式： 1. 将元数据变成一维 2. 将变形后的一维数组全部倒置，用切片 3. ......
Numpy读写文件
本节主要介绍的机器可读文件格式为CSV。 .CSV概念 CSV（Comma-Separated Values,逗号分隔值(.csv)）是一种非常简单的数据存储方式。 CSV文件将数据表格存储为纯文本，表格中的每一个单元格都是一个数值或字符串，单元格之间常以逗号分隔。 与Excel文件相比，CSV文件 ......
Numpy数组创建
numpy.arrange() 用于创建np数组，并在给定间隔内返回均匀间隔的值 1）start：为起始值，数据类型为数值型，可选，默认起始值为0。 2）stop：为结束值，数据类型为数值型，必须指定。不包括结束值. 3）step：步长，数据类型为数值型，可选，默认步长为1。如果指定了step，则必 ......
Numpy数组属性
ndarray是numpy的数组类，[[Numpy数组创建|创建方法]] ndarray.dtype ndarray.dtype：数组中元素类型。例如数组a的数据类型为int64，如果使用了32 位的 Python，得到的结果可能为int32。创建一个2维数组，查看其dtype属性。 程序如下： i ......
Numpy数组操作
替换 numpy.where() numpy.where(conditions,x,y)：查找矩阵中满足一定条件的元素，然后全部替换为设定的值。 如果conditions成立，则数组中的元素变为x值，否则数组中的元素变为y值。 替换过程不会更改原始数组。 import numpy as np arr ......
Numpy数组选取
一维数组元素的选取与Python列表的切片操作很相似。但与列表不同的是，选取的数据组成的新数组与原数组共享一个内存存储空间，即更改新数组中某个元素的值，原数组也会产生相应变化。 一维数组元素的选取 单一元素的选取与列表、元组的选取方式相同，均采用下标的方式。 使用负数下标可以反向选择数组中的元素 使 ......
Numpy随机数
numpy.random.random() random函数是最常见的生成随机数的方法，用于在区间[0,1)中生成均匀分布的随机数或随机数数组。 函数格式为random(size=None)，size参数可选，即结果数组的形状元组，默认值为None，生成一[0,1)之间的随机浮点数。 结果为一维数组 ......
用pytorch 2.1 加速 numpy 代码
参考 https://pytorch.org/blog/compiling-numpy-code/ 在mac M2 机器上, 快了50%， 但没有好几倍。可能和依赖libomp有关 brew install libomp python test_np.py test_np.py 代码如下 impor ......
numpy中一些较为复杂的操作和书本案例
数组的轴 数组的排序 import numpy as np arr = np.array([[1,2,3],[6,4,5],[3,8,9]]) print(arr) # 将数组进行排序,默认按1轴。sort()里面可以加参数，表示按什么轴进行排序 arr.sort() arr # 下面是输出 ......
numpy的数组运算，切片以及布尔类型索引以及花式和转置
数组运算 import numpy as np # 创建两个数组 data_0 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) data_1 = np.array([[5,6,7],[7,8,9]]) # 将两个数组进行相加 data_0 + data_1 输出结果为: array([[ ......
numpy的使用
创建NumPy数组： 从Python列表创建数组： 使用np.array()函数可以从Python列表创建NumPy数组。例如： arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 使用特殊数组： NumPy提供了一些快速创建特殊数组的函数，如全零、全一、单位矩阵等。例如： zeros ......
numpy的数据类型转换和数组广播
numpy对象的常用属性 第一种方法装好python，然后打开终端输入pip install jupyter（如果觉得速度慢可以加上镜像站 -i https://pypi.douban.com/simple/）,然后再输入pip install notebook (这里和前面一样，觉得慢就加镜像), ......
numpy矩阵运算
In [1]: import numpy as np In [2]: # 创建3个矩阵 a = np.arange(15).reshape(3,5) b = np.arange(15,30).reshape(3,5) c = np.array([9,8,7,6]) In [3]: a Out[3]: ......
numpy基础
In [1]: pip install numpy Requirement already satisfied: numpy in c:\users\dengzl\.conda\envs\data_analysis\lib\site-packages (1.26.0) Note: you may n ......
创建numpy数组
1.2.1 创建NumPy数组的多种方式¶ array: 将数组转换为ndarray，推断dtype或者显示指定 arange: 类似内置函数range，返回ndarray zeros: 创建全0数组，可指定形状和dtype ones: 创建全1数组，可指定形状和dtype empty：创建新数组， ......
Numpy数据运算
1.4-NumPy数组运算 1.4.1 算术运算¶ add 加 subtract 减 multipie 乘 divide 除 1.4.2 数学运算¶ 三角函数: sin,cos,tan 算术运算 1.4.3 统计运算¶ mean 均值 average 均值 var 方差 std 标准差 1.4.4 ......
numpy基本操作
1.3.1 索引¶ 单个元素索引：一维数组、负数索引 二维数组的索引 1.3.2 切片¶ 切片 跨步 索引数组: 针对多为数组的索引 索引结合切片 In [1]: import numpy as np In [2]: # 一维数组索引 array1 = np.array([1,2,3,4,5]) a ......
numpy 8*8 国际象棋棋盘
使用 numpy 制作 8*8 棋盘 # 整体思路# 创建8*8 数值为 0 的 array# 利用切片和步长的方法 隔行 隔列 一次写入数据 1 import numpy as np start_init = np.array([0]*64).reshape(8,8) start_init[1:: ......
向量化操作简介和Pandas、Numpy示例
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。 https://avoid.overfit.cn/post/ae2f68c9b2 ......
Python_numpy向量化编程以及激活函数
Linux 执行二进制文件 file 查看文件类型 1.更改文件权限:可以使用chmod命令更改文件的权限,例如:chmod +x /path/to/file将文件设置为可执行。 2.在Linux下执行某些外部程序的时候可能会提示找不到共享库的错误, 比如: error while loading ......
Python 使用VSCode配置代码智能提示的方法(numpy)
1、安装插件 需要安装的插件包括：Python (Microsoft)、Python Extension Pack (Don Jayamanne)、Pylance (Microsoft) 安装方法： 1）按Ctrl+Shift+X键，打扩展插件安装界面 2）搜索到需要安装的插件，然后点击 "安装" ......
numpy 数组 的 轴
numpy 数组 的 轴 1 认识“轴”的概念 如同笛卡尔坐标系一样，NumPy张量也有轴。现在我们先以熟悉二维向量为例来说明这个概念，二维向量的轴是沿行和列的方向。 轴的编号是从0开始的，因此“第一轴”实际上是“axis 0”。“第二轴”是“axis 1”，依此类推。在可视化观感上，“axis 0 ......
numpy 数组 的 视图和副本
numpy 数组 的 视图 https://zhuanlan.zhihu.com/p/199615109?utm_id=0 https://finthon.com/numpy-arrayview-copy/ https://blog.csdn.net/weixin_44226181/article/ ......
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 ......