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资源 | 从数组到矩阵的迹,NumPy常见使用大总结

数组的索引方式和 Python 列表的索引方式是一样的,从零索引数组的第一个元素开始我们可以通过序号索引数组的所有元素。...非常重要的一个特点,它允许 NumPy 扩展矩阵间的运算。...所以将一个维度为 [3,2] 的矩阵与一个维度为 [3,1] 的矩阵相加是合法的,NumPy 会自动将第二个矩阵扩展到等同的维度。...为了定义两个形状是否是可兼容的,NumPy 从最后开始往前逐个比较它们的维度大小。在这个过程中,如果两者的对应维度相同,或者其一(或者全是)等于 1,则继续进行比较,直到最前面的维度。...严格数学意义上,a 和 b 是不能执行矩阵乘法的,因为它们的维度不符合要求。但在 NumPy 的广播机制下,维度为 1 的项何以扩展到相应的维度,所以它们就能够执行运算。

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    从机器学习学python(四) ——numpy矩阵基础

    从机器学习学python(四)——numpy矩阵基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、numpy中matrix 和 array的区别 Numpymatrices必须是2维的,...但是 numpy arrays (ndarrays) 可以是多维的(1D,2D,3D····ND)....在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积。 即用matrix计算时,加减乘除都是矩阵运算,而不是简单的运算。...首先,矩阵的每个维度有个编号,从0开始编号,例如三维矩阵,则三个维度的编号分别是0、1、2。 a.transpose(0,1,2)即为a,表示a没有转置。...注意到这里维度也是从0开始当作第一维的。 ——written by linhxx 2018.01.17

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    从原始数据到计数矩阵

    图片来源:Sarah Boswell, Director of the Single Cell Sequencing Core at HMS 单细胞RNA-seq工作流程 scRNA-seq方法将确定如何从测序...计数矩阵的生成 我们将首先讨论此工作流的第一部分,即从原始测序数据生成计数矩阵。我们将重点介绍基于液滴的方法所使用的3‘端测序,如inDrops、10X Genomics和Drop-Seq。 ?...对于许多scRNA-seq方法,从原始测序数据到生成计数矩阵都将经历相似的步骤。 ?...此过程中的步骤包括: 格式化reads并过滤嘈杂的细胞条形码 分离样本 Mapping/pseudo-mapping到转录组 去重UMIs并量化reads 如果使用10X Genomics库制备方法,则上述所有步骤都将使用...结果输出是一个按基因计数的细胞矩阵: ? 图片来源:extracted from Lafzi et al.

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    从【炉石传说】到矩阵运算

    从“姐夫”到标量,向量与矩阵 矩阵在机器学习中是非常基础的数学知识,而对于文科出身的我,最后一堂数学课似乎还是在高三的时候(专科没有数学....)。...为了方便理解,还是从熟悉的《炉石传说》这个手游开始的,这时脑海中已经响起那句经典的一句“炉石传说真尼 MA 好玩!”,于是默默打打开了~~ 炉石~~Markdown 笔记。...矩阵 在炉石的标准对战中,我们开局是有 30 张卡牌的。...如果我们想将炉石的卡牌转换成计算机可以识别,计算的内容的那么,转换成这种矩阵或者向量,通过 Python 的 Numpy 库来运算,在配合一些深度学习的算法,弄不好可以帮你计算一下如何才能组一套完美的卡组...,这样你离上传说就不远了(很惭愧,我玩了好久,一次传说都没有上过,哎。。。)。

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    码农の带娃绝技:TensorFlow+传感器,200美元自制猜拳手套

    Arduino模块将输入信号电压(0V - 5V)转换成从0到1023变化的数字。 上图是“石头”手势的数据,所有传感器都是弯曲的。...我使用的工具是Cloud Datalab,这是一个很受欢迎的Jupyter Notebook版本,并已集成到Google Cloud平台,可提供基于云数据分析的一站式服务。...你可以在Web UI中编写Python代码,使用如NumPy、Scikit-learning和TensorFlow等函数库,并将其与Google Cloud服务(如BigQuery、Cloud Dataflow...你可以在Cloud Datalab上编写Python代码,将它们读取并转换为NumPy数组,示例代码如下: ?...例如,下面公式表示了一种从某个一维空间到另一个一维空间的线性映射。 ? △ 一元公式 其中,x和y分别为两个一维空间中的变量,w为权重,b为偏差。

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    Python NumPy学习指南:从入门到精通

    Python NumPy学习指南:从入门到精通 第一部分:NumPy简介与安装 1. 什么是NumPy? NumPy,即Numerical Python,是Python中最为常用的科学计算库之一。...(x, y) plt.title('Sine Wave') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') plt.show() 这段代码生成了一条从0到10的正弦波曲线...NumPy的内存映射(memory-mapped)文件功能允许我们将磁盘上的文件映射为NumPy数组,以便在不加载整个文件到内存的情况下进行处理。...到π的精确积分值2。...好的,这里是一个更加自然的总结: 在这篇教程中,我们从零开始,一步步深入学习了NumPy的核心功能。从最基础的数组操作,到矩阵运算、信号和图像处理,再到一些机器学习的应用,内容全面且实用。

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    运用谷歌 BigQuery 与 TensorFlow 做公共大数据预测

    如果你卖衬衫,你要提前预测,你应该从供货商那里订购每种颜色的衬衫各多少件。...预测因素与目标 谷歌的 BigQuery 公共数据集既包括纽约的出租车搭乘总数(见表格 nyc-tlc:green),也包括国家海洋和气象局的天气数据(见表格 fh-bigquery:weather_gsod...你可以在 Google Cloud Datalab 中运行 BigQuery 查询,而查询结果将以一种 Python 可用的形式返回给你。(github上包含完整的 Datalab 手册与详细评注。...这个测试基准可以是一个简单的模型,也可以是你从直觉得来的标准。我们可以在一个测试数据集上运行测试基准模型和机器学习模型,以评估机器学习模型是否比测试基准的表现更好。...谷歌的 Could Datalab 提供了一个互动式 Python 笔记本,它能够与 BigQuery、Panda 和 TensorFlow 很好地整合。

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    CTF从入门到提升(十)文件上传

    白名单是未经允许禁止入内,只有允许的人才能进入,对应的文件上传就是只有合法文件才能上传。解析的时候我们为什么要文件合法?因为中间件能够解析,只允许不能被解释的文件且只符合当前业务的文件才能够上传。...从规则上来讲白名单是比较难突破的,除非类似%00截断,而且这种截断也要看具体代码逻辑才能够实现,从代码层面去做突破略难。简单的题目有配合Apache的解析漏洞以及其他漏洞。...具体环境操作如下: 上传.php禁用js,非法文件禁止上传。开启bp那么去传一个 jpg文件, 10-3-3.png 提示非法文件禁止上传。 ​...服务端校验——文件内容头校验 内容头校验涉及到一些函数,例如对图像处理的函数。比如getimagesize获取图像大小。 ​...竞争上传 竞争上传是逻辑上的错误文件上传成功后,正常逻辑是后端代码一直在运行检测,合法就可以保存,不合法直接删掉。

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    从机器学习学python(四) ——numpy矩阵广播及一些技巧

    从机器学习学python(四)——numpy矩阵广播及一些技巧 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 在学ng的深度学习微专业时,其中有几节课讲到numpy的一些基本用法,主要是广播。...1、基本运算 考虑下面一个3*4的矩阵,要给每列求和,并且要求出每个元素占本列的百分比,这里不需要用到for循环,直接用numpy的方法即可。...假设矩阵A是3*4的矩阵,则B=A.sum(axis=0)返回的是对矩阵A每一列求和结果的行向量,同理A.sum(axis=1) 返回的是对矩阵A每一行求和结果的列向量。...接下来要求百分比,就用到广播的概念,由于A是3*4的矩阵,B是1*4矩阵,在数学上A/B是没法进行的,但是numpy中,如果用A/B,则会把B扩充成3*4的向量,然后再对应元素相除。 ?...下面是不好的示例,可以看到由于秩是1,故转置前后矩阵是一样的: ? 下面是好的示例: ? 当已经有一个秩是1的矩阵,也可以通过reshape方法将其转为正常的矩阵: ?

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    【MATLAB 从零到进阶】day3 矩阵 数组

    /B表示同型矩阵A和B对应元素相除。.../B C = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 矩阵的乘方要求矩阵必须是方阵,有以下3种情况: (1)矩阵A为方阵...,x为正整数,A^ x表示矩阵A自乘x次; (2)矩阵A为方阵,x为负整数,A^ x表示矩阵A-1自乘x次; (3)矩阵A为方阵,x为分数,例如x = m/n,A^ x表示矩阵A 先自乘m次,然后对结果矩阵里的每一个元素开...矩阵的点乘方不要求矩阵为方阵,有以下2种情况: (1)A为矩阵,x为标量,A.^ x表示对矩阵A中的每一个元素 求x次方; (2)A和x为同型矩阵,A.^ x表示对矩阵A中的每一个元素求 x中对应元素次方...^A D = 1 4 27 256 矩阵的关系运算 矩阵的关系运算是通过比较两个同型矩阵的对应元素的大小关系,或者比较一个矩阵的各元素与某一标量之间的大小关系,返回一个逻辑矩阵

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    从单元到回归:工程化测试矩阵全解析

    常见测试类型 下表为工程化测试矩阵,按测试类型、识别问题、所处 SDLC 阶段与实施方式进行分层梳理,可作为选型与阶段规划的“总览图”与协同基准。...使用矩阵做测试决策时,优先考虑以下维度:风险、反馈速度、变更范围、环境约束与成本、团队所有权。...执行原则:左移优先、分层防护、契约优先于端到端、金丝雀+冒烟、监控闭环到问题复盘。 示例应用 我有一个正在从副项目逐步成长为完整应用的想法:一个待办聚合器。...它会从多个外部服务拉取分配给我的任务,并将其汇总到一个更易浏览的列表中。应用通过各服务的 API 获取任务数据,用户可以对列表进行排序与筛选,并点击列表项查看任务详情。...落地路径:从 0 到 1 到持续优化 • 第 1 步(基线化):建立最小可用集合——关键模块单元测试、核心 API 契约测试、部署冒烟清单。

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    Java快速幂算法:从递归与迭代到矩阵应用

    图形学:计算矩阵的高次幂,比如图形变换的多次迭代。...2.4 矩阵快速幂矩阵快速幂是快速幂在矩阵运算中的扩展,常用于解决递推关系问题:import java.util.Arrays;class Matrix { long[][] data; int...result = new Matrix(n); for (int i = 0; i 矩阵...:Matrix 类封装了矩阵的基本操作multiply 方法实现矩阵乘法fastPower 方法用快速幂思想计算矩阵的幂次结果矩阵初始化为单位矩阵3 总结快速幂算法通过二进制拆分和分治思想,把幂运算的时间复杂度从...矩阵快速幂扩展了这个算法的应用范围,在解决线性递推、图论路径等问题时很有用。选择哪种实现方式要看具体需求。处理大数时记得用 BigInteger 或 BigDecimal 来避免溢出问题。

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    《SpringMVC从入门到放肆》十五、SpringMVC之上传文件

    上一篇我们学习了数据分组校验,已经可以灵活的在项目中进行数据校验了,今天来学习SpringMVC的上传文件功能。相对来说SpringMVC的上传功能,还是比较简单的。...-- 该异常是SpringMVC在检查上传的文件信息时抛出来的,而且此时还没有进入到Controller方法中 --> <bean id="exceptionResolver" class="org.springframework.web.servlet.handler.SimpleMappingExceptionResolver...try { FileUtils.copyInputStreamToFile(file.getInputStream(), destFile);// 复制临时文件到指定目录下...{ FileUtils.copyInputStreamToFile(file.getInputStream(), destFile);// 复制临时文件到指定目录下..."0")){ return "redirect:error.jsp"; } return "redirect:ok.jsp"; } } 到这里文件上传就完事了

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    Spring Boot 文件上传和下载指南:从基础到进阶

    引言 在现代Web应用程序中,文件上传和下载是非常常见的功能。无论是用户上传头像、上传文档还是下载报告,都需要一个高效、安全的文件处理系统。...文件上传 2.1 配置文件上传路径 首先,我们需要配置文件上传的存储路径。...前端页面 为了更好地展示文件上传和下载功能,我们可以使用Thymeleaf来创建一个简单的前端页面。 4.1 文件上传页面 <!...技术分析 在这篇文章中,我们实现了Spring Boot中的文件上传和下载功能,涉及到的技术包括: Spring Boot Starter Web:提供了基础的Web开发功能。...Spring Boot Starter Data JPA:如果需要将文件信息存储到数据库中,可以使用该依赖。 MultipartFile:Spring提供的用于处理文件上传的接口。

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