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NumPy 1.26 中文文档（五十九）

对随机模块的优化持续进行中，包括来自 Cython 的错误修复和更好的可用性。本版本支持的 Python 版本为 3.6-3.8。...现在的行为是将布尔数组视为掩码，并在布尔标量上引发错误。...现在的行为是将布尔数组作为掩码处理，并对布尔标量引发错误。...现在的行为是将布尔数组视为掩码，并对布尔标量抛出错误。...设置为非标量数组已弃用，因为将填充值广播到数组的逻辑不稳定，特别是在切片时（gh-13698）弃用PyArray_As1D、PyArray_As2D PyArray_As1D、PyArray_As2D

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Only one element tensors can be converted to Python scalars

只有一个元素的张量才能转换为Python标量在使用Python中的张量时，您可能会遇到一个常见的错误信息："只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。...然而，如果您尝试使用item()方法将一个包含多个元素的张量转换为标量，就会遇到"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"的错误信息。这个错误信息表明，张量包含多个元素，无法转换为标量。...为何会出现这个错误？错误发生是因为将一个包含多个元素的张量转换为标量没有一个明确定义的操作。张量可以具有任意的形状和大小，要将它们转换为标量，需要减少维度，并将数据压缩为单个值。...例如，tensor.reshape(1)将张量重塑为形状为(1,)的一个元素。结论"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"的错误发生在尝试将包含多个元素的张量转换为标量值时。...这个错误表示操作没有一个明确定义的结果。要解决这个错误，可以验证张量的形状，指定缩减操作，提取特定元素或重塑张量为只有一个元素。

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NumPy 1.26 中文文档（五十四）

#24496: 错误：由于未更改的 inplace 自动生成…修复 meson 构建失败 #24521: 错误：修复 git-version 脚本的问题，需要一个 shebang 才能运行...(gh-23314) 仅 ndim-0 数组被视为标量。NumPy 曾将所有大小为 1 的数组（例如，np.array([3.14])）视为标量。...在这种情况下，主要的行为变化可能是当数组类型为有符号整数而标量类型为无符号整数时。...(gh-23314) 仅将 ndim-0 数组视为标量。NumPy 过去将所有大小为 1 的数组（例如，np.array([3.14])）视为标量。...在这种情况下，主要可能的行为变化是当数组类型为有符号整数而标量类型为无符号整数时。

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1个等式！3行代码！78倍！如何加速机器学习算法？

这就是为什么像numpy等这样包诞生，它们在numpy数组上提供向量化的操作。这意味着它将通常在Python中完成的for循环推进到C的级别。...n=1000的时候，我们只花了一半的时间！第四次尝试还有一个循环。我们可以有一个loop-python-free吗？come on！...由于我们要将矩阵*向量运算转换成矩阵@矩阵运算，我们需要取前者的传输矩阵（@是正则的矩阵乘法）。记住，现在我们的输出必须是整个γ矩阵。 ? 一个循环也没有！代码看起来很优雅，只有三行！ ? ?...对于n=1000，我们的运行时长从11.688下降到0.012！总结那么，当你想向量化一个表达式时，你需要做什么呢？ 1、了解矩阵的大小。...4、一个循环一个循环，一步步：标量→向量→矩阵。 5、取对数，确保引入标准化常数。 6、为你的方法编写向量版的代码。

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图解NumPy：常用函数的内在机制

这里 O(N) 的意思是完成该运算所需的时间和数组的大小成正比，而 O*(1)（即所谓的「均摊 O(1)」）的意思是完成运算的时间通常与数组的大小无关。...也因为这个原因，如果向 arange 函数输入带分数部分的 step，通常得不到什么好结果：你可能会遇到差一错误 (off-by-one error)。...正如加减浮点数时整型数会被转换成浮点数一样，标量也会被转换成数组，这个过程在 NumPy 中被称为广播（broadcast）。...大多数数学函数都有用于处理向量的 NumPy 对应函数：标量积有自己的运算符：执行三角函数时也无需循环：我们可以在整体上对数组进行舍入： floor 为舍、ceil 为入，around 则是舍入到最近的整数...矩阵操作合并数组的函数主要有两个：这两个函数适用于只堆叠矩阵或只堆叠向量，但当需要堆叠一维数组和矩阵时，只有 vstack 可以奏效：hstack 会出现维度不匹配的错误，原因如前所述，一维数组会被视为行向量

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图解NumPy：常用函数的内在机制

这里 O(N) 的意思是完成该运算所需的时间和数组的大小成正比，而 O*(1)（即所谓的「均摊 O(1)」）的意思是完成运算的时间通常与数组的大小无关。...也因为这个原因，如果向 arange 函数输入带分数部分的 step，通常得不到什么好结果：你可能会遇到差一错误 (off-by-one error)。...正如加减浮点数时整型数会被转换成浮点数一样，标量也会被转换成数组，这个过程在 NumPy 中被称为广播（broadcast）。...大多数数学函数都有用于处理向量的 NumPy 对应函数：标量积有自己的运算符：执行三角函数时也无需循环：我们可以在整体上对数组进行舍入： floor 为舍、ceil 为入，around 则是舍入到最近的整数...矩阵操作合并数组的函数主要有两个：这两个函数适用于只堆叠矩阵或只堆叠向量，但当需要堆叠一维数组和矩阵时，只有 vstack 可以奏效：hstack 会出现维度不匹配的错误，原因如前所述，一维数组会被视为行向量

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NumPy 1.26 中文文档（五十六）

然而，即使有这些改进，希望为标量获得最佳性能的用户可能希望使用scalar.item()将已知的 NumPy 标量转换为 Python 标量。..._from_dlpack：导出任意步幅大小为 1 的数组… 贡献者本次发布共有 9 位贡献者。名字后带有“+”的人第一次为该版本贡献了补丁。...如果设置为 True，则被减少的轴将保留在结果中作为大小为一的维度。结果数组具有相同数量的维度，并将与输入数组进行广播。 (gh-19211) bit_count 用于计算整数中的 1 位数。...如果设置为 True，则被减少的轴将保留在结果中作为大小为一的维度。结果数组具有相同数量的维度，并将与输入数组进行广播。...如果设置为True，则被减少的轴将作为大小为一的维度保留在结果中。结果数组具有相同数量的维度，并将与输入数组进行广播。

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解决only one element tensors can be converted to Python scalars

这个错误通常发生在我们尝试将一个只包含一个元素的张量转换为Python标量（scalar）的时候。...问题源头这个错误通常发生在我们对一个只有一个元素的张量执行item()方法或者使用Python的索引操作时。...当我们尝试将一个只有一个元素的张量转换为标量或者尝试只访问其中一个元素时，PyTorch会抛出这个错误。...我们可以通过判断张量的大小来避免这个错误：pythonCopy codeif tensor.numel() == 1: scalar = tensor.item()else: # 处理张量中有多个元素或为空的情况方法二...Python标量print(scalar) # 打印标量的值在这个示例中，我们创建了一个只有一个元素的张量tensor，其中值为42。

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NumPy 1.26 中文文档（五十五）

在某些情况下，这个变化意味着返回的是视图而不是输入数组。...#22593: 类型: 数组标志文字的拼写对齐 #22594: 错误修复: 修复 random.logseries 的边界检查 #22595: DEV: 为 Gitpod 更新 GH...主要改进包括修复一些注释边缘情况的问题，修复了长期存在的nested_iters内存泄漏问题，以及修复了对于非常大的数组的复杂向量点积问题。此版本支持的 Python 版本为 3.8-3.11。...这个版本没有主要主题，主要改进是针对一些下游构建和一些注释边缘情况。此版本支持的 Python 版本为 3.8-3.11。...: 错误修复：修复 test_loss_of_precision[complex256]的跳过条件 #22115: 构建：构建 python3.11.0rc1 wheels。

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深度学习：基本概念深度解析

对于那些取值范围不同的标量，例如在房价预测中，有些标量取值范围在0-1之间，有些取值范围在100-200之间，这种情况下更需要把所有标量做统一化处理。...因此数据预处理可以总结为以下几点： 1，把数值都变小，通常把数组转换到0和1之间。 2，统一化，把数值处理成在一个取值范围之内。 3，统计化处理，把数值处理成期望为0，方差为1的分布。...第三点看似复杂，但用python代码实现很简单，如下： x -= x.mean(axis=0) x /= x.std(axis=0)dddd 有时候我们还需处理的是数据缺失，本来需要100个数据，但实际获得的只有...2，好的特征能够让我们消耗更少量的数据。在具体项目实践中，数据量的大小至关重要，足够大的数据量很难获取，当数据量有限时，好的特征才能够提高网络的准确率。过度拟合。...以交叉为代表的网络在2.5次循环后出现过度拟合，而以圆点为代表的网络要在5次循环后才会过度拟合。除了减少网络层级能预防过度拟合外，限制链路权重变化的范围也能产生作用。

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超强Python『向量化』数据处理提速攻略

这是真的吗？当然有可能，关键在于你如何操作！如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。...3 numpy.vectorize() 这个函数将把Python函数转换成NumPy ufunc，这样它就可以处理向量化的方法。...例子如下： vectorize()将常规的Python函数转换成Numpy ufunc（通用函数），这样它就可以接收Numpy数组并生成Numpy数组。...其中，你的选择可以是标量，也可以是数组。只要它符合你的条件。这是我们第一次尝试将多个条件从.apply()方法转换为向量化的解决方案。...使用.apply执行基本的Python是更快的选择。一般来说，我们还建议你使用str方法来避免循环，但是如果你的速度变慢了，这会让你很痛苦，试试循环是否能帮你节省一些时间。

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优化Pytorch模型训练的小技巧

这允许你的标量转换所有的梯度，并在16位精度做所有的计算，最后用scaler.update()来更新缩放标量以使其适应训练的梯度。...当以16位精度做所有事情时，可能会有一些数值不稳定，导致您可能使用的一些函数不能正常工作。只有某些操作在16位精度下才能正常工作。具体可参考官方的文档。...梯度积累如果您遇到CUDA内存不足的错误，这意味着您已经超出了您的计算资源。为了解决这个问题，你可以做几件事，包括把所有东西都转换成16位精度，减少模型的批处理大小，更换更小的模型等等。...解决这个问题最直接的方法是减少批处理大小，但是假设您不想减少批处理大小可以使用梯度累积来模拟所需的批大小。...假设你的机器/模型只能支持16的批处理大小，增加它会导致CUDA内存不足错误，并且您希望批处理大小为32。

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NumPy 1.26 中文官方指南（四）

[1.+1.j, 3.+0.j]]) 数组标量数组标量是类型/类 float32，float64 等的实例。...NumPy 将更高维度的矢量打印为行列建造块的复制，就像这个三维矢量一样： >>> a = np.arange(12).reshape(2,2,3) >>> a array([[[ 0, 1, 2]...A[1,0] A[1,1] 要测试数组是否为 C 连续，请使用 NumPy 数组的.flags.c_contiguous属性。...对象数组一个其数据类型为object的数组；即，它包含对 Python 对象的引用。...在 Cython 中修复了 NumPy C-API 的错误处理直接生成随机数生成器的能力 numpy.logspace 现在支持非标量 base 参数 np.ma.dot() 现在支持非

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有人把NumPy画成了画，生动又形象

在本例中，python创建了我们可以在这里看到的数组: ? 通常情况下，我们希望NumPy为我们初始化数组的值。...例如，我们的数组以英里为单位表示距离，我们想把它转换成千米。我们简单地说data* 1.6: ? 看到NumPy是如何理解这个操作的了吗?这个概念叫做广播，它非常有用。...创建矩阵我们可以传递python列表的列表的形状如下，让NumPy创建一个矩阵来表示它们: np.array([[1,2],[3,4]]) ?...只有当不同维数为1时(例如，矩阵只有一列或一行)，我们才可以对不同大小的矩阵执行这些算术操作，在这种情况下，NumPy使用它的广播规则来执行该操作: ?...我在这个图的底部添加了矩阵维数来强调这两个矩阵必须有相同的维数在它们彼此面对的一边。你可以把这个操作想象成这样: ? 矩阵聚合我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ?

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1个等式！3行代码！78倍！如何加速机器学习算法？

这就是为什么像numpy等这样包诞生，它们在numpy数组上提供向量化的操作。这意味着它将通常在Python中完成的for循环推进到C的级别。...一种常见的方法是将数据建模为伯努利混合模型；一个人伯努利分布的加权和，如果每个分布有自己的标量权重π和自己的平均向量μ，并表示一组数据（例如，如果我们的数据是数字2、3&4的图形，我们使用3伯努利模型，...第三次尝试一次一个loop：K turn 在向量化过程中，有如下操作：标量→向量→矩阵当我们用numpy数组替换越来越多的循环时，越来越多的代码将在C上运行。...n=1000的时候，我们只花了一半的时间！第四次尝试还有一个循环。我们可以有一个loop-python-free吗？come on！...由于我们要将矩阵*向量运算转换成矩阵@矩阵运算，我们需要取前者的传输矩阵（@是正则的矩阵乘法）。记住，现在我们的输出必须是整个γ矩阵。 ? 一个循环也没有！代码看起来很优雅，只有三行！ ? ?

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快速上手Numpy模块

，所以能表示的标量可以是整数、浮点数以及字符...类型。...但在NumPy中他能表示的标量的类型比Python所能表示的还要多。NumPy 可以让你指定有符号和无符号的类型以及不同的大小。...Python中的标量还是Python中的标量都是可以直接进行运算的。...这个()在Python中表示的是一个tuple对象。()这表示它的维度为零，是标量。...当然如果想要拷贝副本的话可以显式的调用copy方法。切片也是有步长的你可以指定[1:5:2]，这里面的2就是切片的步长。如果特殊点步长为-1也就是[::-1]，即我的数组就会反转。

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NumPy 1.26 中文文档（五十八）

这个新关键字可通过numpy的all和any函数直接使用或在numpy.ndarray的方法中使用。任意可广播的布尔数组或标量都可以设置为where。...不幸的是，只有调用np.array(array_like)才能实现新行为。...修复方法为要么针对 1.16.6 编译（如果你希望支持的最旧版本为 NumPy 1.16），要么手动内联宏，并将其替换为新定义： PyObject_TypeCheck(op, &PyArrayDescr_Type...修复方法为要么针对 1.16.6 编译（如果你希望支持的最旧版本为 NumPy 1.16），要么手动内联宏，并将其替换为新定义： PyObject_TypeCheck(op, &PyArrayDescr_Type...这个关键字既可以通过numpy直接使用，也可以在numpy.ndarray的方法中使用。任何可广播的布尔数组或标量都可以设置为 where。

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netcdf4-python 模块详解

对于标量变量来说，不需要维度信息。Dateset 或 Group 实例的 createDimension 方法可以用以创建一个维度，传递给此方法的 python 字符串和整数用来表示维度的名称和大小。...这意味着： >>> temp[0, 0, [0,1,2,3], [0,1,2,3]] 切片 netcdf 变量时返回形状为 (4, 4) 的数组，但是对 numpy 数组而言，将返回形状为 (4, )...，将返回一个 (2, 3, 5) 数组，但对于 numpy 来说，这将引起错误，因为这相当于 [0, [0,1], [1,2,3], :]。...返回数组的大小为 (3, 3, 36, 71)。...，结果是一个 numpy 标量数组。

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教程 | TensorFlow从基础到实战：一步步教你创建交通标志分类神经网络

因为向量是有序的数字集合，所以它们往往被看作是列矩阵：它们只有一列和一定数量的行。换句话说，你也可以将向量看作是有一个方向的标量。...注：类似地，对于大小为 3×1 的向量，那就是在谈论一个三维空间。你可以将该向量表示成一个三维图形，带有指向其向量速度位置的箭头：它们被画在标准的 x, y 和 z 轴上。...这些数字能让你了解你的导入有多成功以及你的数据的确切大小。大略看看，一切都是按照你预期的方式执行的，而且如果你考虑到你正在处理数组中的数组，那么你会看到数组的大小是相当大的。...现在你已经清楚了解了你需要改进的内容，你可以从加工你的数据开始，以使其可以用于神经网络或任何你想让用来处理该数据的模型中——你将重新调整图像的大小，并将这些保存在 images 数组中的图像转换成灰度图像...注：图像现在是 4 维的：如果你将 images28 转换成一个数组，并且如果你将属性 shape 连接到它，你就会看到输出的结果表明 images28 的维度为 (4575, 28, 28, 3)。

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不一样的 NumPy教程，数值处理可视化

创建数组通过向NumPy 传递Python列表并使用“ np.array()”，就可以创建一个NumPy 数组（又名：强大的 ndarray）。在此案例中，Python创建的数组如下所示： ?...它能够让人在更高的层面上思考问题。还有其他方式： ? 许多情况下，要在一个数组和单个数字之间执行操作（也可称作向量和标量之间的操作）。假设目前数组代表了以英里为单位的距离，现在要将单位转换成公里。...只有当不同的维度为1时（例如，矩阵只有一行或一列），才能在不同大小的矩阵上进行运算。在这种情况下，NumPy会对这一操作使用其broadcast机制： ?...向维度传递-1，接着NumPy就会基于矩阵推出正确维度： ? 更多维度 NumPy可以在任意维度完成已提及的一切。其中心数据架构叫做ndarray （n维数组）。 ?...其优势在于，在NumPy 中， predictions和labels包含的值只有一个还是有一千个，这无关紧要（只要都是同样大小）。随着一行代码中四项操作一步步推进，可以通过实例来看一下： ?

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