欢迎光临
我们一直在努力

2022年10月1日的文章

NumPy广播机制剖析

NumPy 的 Universal functions 中要求输入的数组 shape 是一致的,当数组的 shape 不相等时,则会使用广播机制。不过,调整数组使得 shape 一样,需要满足一定的规则,否则将出错。这些规则可

赞(0)hosteonshosteons主机教程 阅读(897)去评论

NumPy ufunc通用函数

NumPy 提供了两种基本的对象,即 ndarray 和 ufunc 对象。前面几节已经介绍了 ndarray,本节将介绍 Numpy。ufunc 是 universal function 的缩写,意思是通用函数,它是一种能对数组的每个元素进行操

赞(0)hosteonshosteons主机教程 阅读(805)去评论

NumPy批量处理

在深度学习中,由于源数据都比较大,所以通常需要用到批处理,如利用批量来计算梯度的随机梯度法(SGD)就是一个典型应用。深度学习的计算一般比较复杂,并且数据量一般比较大

赞(0)hosteonshosteons主机教程 阅读(930)去评论

NumPy ndarray合并数组

在 NumPy 中,合并数组也是最常见的操作之一,下表列举了常见的用于数组或向量合并的方法。 表1:Num:Py ndarray 数组合并方法 函数 描述 np. append() 内存占用大 np.concatenate() 没有内存问题

赞(0)hosteonshosteons主机教程 阅读(760)去评论

NumPy的算术运算

在机器学习和深度学习中,涉及大量的数组或矩阵运算,本节我们将重点介绍两种常用的运算: 一种是对应元素相乘,又称为逐元乘法(Element-Wise Product),可以使用 np.multiply() 函数或

赞(0)hosteonshosteons主机教程 阅读(917)去评论

NumPy ndarray数组元素的获取

生成 ndarray 数组后,如何读取我们所需要的数据呢?在 NumPy 中,既可以获取 ndarray 数组的单个元素,也可以获取一组元素(也即切片),这与 Python 中的列表(list)和元组(tuple)非常

赞(0)hosteonshosteons主机教程 阅读(903)去评论

NumPy ndarray数组的创建

NumPy 是 Python 的外部库,不在标准库中,若要使用它,需要先导入 NumPy。 import numpy as np 导入 NumPy 库后,可通过 np.+Tab键 查看可使用的函数,如果对其中一些函数的使用不是很清楚,还可

赞(0)hosteonshosteons主机教程 阅读(877)去评论

Numpy是什么?

NumPy(Numerical Python)是 Python 科学计算的基础包,它是一个开源的 Python 扩展库,用来支持大数据量的高维数组和矩阵运算,比 Python 自身的嵌套列表(该结构也可以用来表示矩阵)结构

赞(0)hosteonshosteons主机教程 阅读(822)去评论

C++ STL multiset容器详解

前面章节中,对 set 容器做了详细的讲解。回忆一下,set 容器具有以下几个特性: 不再以键值对的方式存储数据,因为 set 容器专门用于存储键和值相等的键值对,因此该容器中真正存

赞(0)hosteonshosteons主机教程 阅读(1056)去评论

登录

找回密码

注册