---- np.tile() tile（）相当于复制当前行元素或者列元素 import numpy as np m1 = np.array([1, 2, 3, 4]) # 行复制两次，列复制一次到一个新数组中...import numpy as np m1 = np.array([1, 2, 3, 4]) # 元素逐个求和 print(sum(m1)) m2 = np.array([[6, 2, 2, 4],...如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。...print(myRand) # 生成单位矩阵 myEye = np.eye(3) print(myEye) from numpy import * # 矩阵所有元素求和 myMatrix = mat...乘法运算中"*"是数组元素逐个计算 print(vector3 * vector4) # numpy乘法运算中dot是按照矩阵乘法的规则来运算 print(dot(vector3, vector4))
是什么einsum呢 使用einsum函数，我们可以使用爱因斯坦求和约定（Einstein summation convention）在NumPy数组上指定操作。 假设我们有两个数组，A和B。...举一个函数的一个小例子，这里有两个数组，我们想要逐个元素相乘，然后沿轴1（数组的行）求和： A= np.array([0,1,2]) B= np.array([[0, 1, 2, 3],...这样我们得到一个新数组，然后可以对新数组的三行进行求和。...为简单起见，我们将坚持使用字符串（这也是更常用的）。 一个很好的例子是矩阵乘法，它将行与列相乘，然后对乘积结果求和。...你认为对于一个3维数组，np.einsum(‘kij’, M)将最后一个轴移动到第一个位置并移动前两个轴到后面去是情有可原的。实际上，einsum通过按字母顺序重新排列标签来创建自己的输出标签。
ndarray.flateen()返回数组元素形成的列表，flat()返回迭代对象。 numpy.vstack((A,B,C))上下合并矩阵数组A,B,C。...元素个数 itemsize元素空间大小 nbytes总空间 T转置 ndim维数 real复数数组的实部,imag复数数组的虚部 flat返回迭代器遍历数组 numpy.tolist()将数组转换为列表...numpy.convolve()卷积，两个函数相乘,移动窗口均值可以用1/窗口长度组成的数组和原数组作为参数 numpy.linespace()返回一个元素值在指定范围均匀分布的数组...ndarray.prod计算所有元素的乘积 numpy.cov()计算两个数组之间的协方差矩阵 ndarray.trace计算矩阵的迹，即对角线元素之和 numpy.corrcoef...()创建通用函数 生成输入两个参数输出一个参数的ufunc对象, np.add.reduce()对数组元素求和 np.add.accmulate()返回中间结果，返回一步一步求和组成的数组
是Python的一个扩展程序库，支持多维度数组与矩阵计算，并且对数组运算提供了大量的数学函数库； 今天，咱们就通过实战来了解NumPy最常用的一些功能； 版本 操作系统：macOS Big Sur (11.6...： 还可以做平方运算： dot方法是点乘，既a的行与b的列，每个元素相乘后再相加，得到的值就是新矩阵的一个元素： 除了用数组的dot做点乘，还可以将两个矩阵对象直接相乘，结果与dot结果一致...： 另外还要有逆矩阵、转置矩阵、矩阵转数组的成员变量需要注意： 爱因斯坦求和约定 这里不细说爱因斯坦求和约定本身，只聊聊NumPy对该约定的支持，主要是einsum方法的使用： 如下图，表达式...i->，箭头左侧只有一个字母，表示输入是一维，箭头右侧空空如也，表示降到0维，也就是求和： 三维矩阵降为二维矩阵： 矩阵转置： 还可以输入两个矩阵，做矩阵相乘，注意ij和jk相乘后，变为ik...dstack这三个方法将两个数组向上图的两本书一样做堆叠，要注意的是入参是元组： 这个图比较形象，二维数组在深度方向堆叠，形成了三维数组： concatenate函数也能实现堆叠功能： column_stack
] floor_divide function result: [2 3 1] [0 0 0] 2.2 ndarray对象的模运算 4种模运算方式： 1.remainder函数：逐个返回两个数组中元素相除后的余数...ufunc有两个类别： 1.一元(unary)ufunc，它们接受一个数组。...返回一个结果数组，当然也能返回两个数组，但是这种的不是很常见； 2.二元(binary)ufunc，它们接受两个数组， 并返回一个结果数组。 一元(unary)ufunc ?...对象的第4个元素是7-end返回索引7-9对应值的求和结果，即8+9+10=27 4 np.add.outer返回值数据类型为numpy.ndarray 返回ndarray对象的第1个元素是a所有元素...使用这个模块，可以用来： 1.计算逆矩阵； 2.解线性方程； 3.求特征值，特征矩阵； 4.求解行列式 4.1 计算逆矩阵 import numpy as np A = np.array([[
使用方法求矩阵所有元素的和： b = a.sum() 这行代码使用了NumPy数组对象的sum()方法，对矩阵a中的所有元素进行求和，并将结果赋值给变量b。...结果将返回一个一维数组，其中包含每一列元素的和： [5, 7, 9] 因此，axis=0 是逐列求和，对每一列的元素进行求和，返回一个包含每一列和的一维数组。...2) #a矩阵逐个元素的1/2次幂。...** (1/2) # a矩阵逐个元素的1/2次幂。...x = z**2 * np.sin(z)：这行代码使用NumPy的数组运算，将z数组的每个元素进行平方、再与z数组的每个元素的正弦值相乘，生成一个新的数组，并将其赋值给变量x。
数组属性 ndarray具有多个重要属性，可以描述其特性： ndim：数组的维数，也称为rank。 shape：数组的形状，一个元组表示每个维度的大小。 size：数组中元素的总数。...该函数将矩阵分解为三个矩阵的乘积，即 U、Σ 和 VT 。 QR 分解是将矩阵分解为一个正交矩阵 Q 和一个上三角矩阵 R 的乘积。...Cholesky 分解适用于正定矩阵，将矩阵分解为一个下三角矩阵和其转置的乘积。NumPy 中可以使用 numpy.linalg.cholesky () 函数来实现这一分解 。...向量化操作： 利用NumPy的向量化操作来替代循环，这将显著提升性能。例如，使用NumPy的np.add 、np.multiply 等函数进行数组操作，而不是逐个元素地进行加法或乘法运算。...NumPy在图像处理中的应用非常广泛，以下是一些具体的应用案例： 转换为灰度图：通过将彩色图像的RGB三个通道合并成一个通道来实现灰度化。这可以通过简单的数组操作完成。
index中所确定的顺序，将参数张量Tensor中的元素与执行本方法的张量的元素逐个相加。...功能强大， https://zhuanlan.zhihu.com/p/44954540 张量与Numpy数组 由于使用Numpy中ndarray处理数据非常方便，经常会将张量与Numpy数组进行相互转换...将张量转换为Numpy数组使用tensor.numpy()方法，将Numpy数组转换为张量使用torch.from_numpy(ndarry)方法。...张量转Numpy数组 使用numpy()函数将张量转换成Numpy数组。...print(a, b) Numpy数组转张量 使用from_numpy()函数将Numpy数组转换成张量。
作者：孙湛林 来源：快学Python 基于python的金融分析与风险管理，关于numpy的基础操作梳理~ 一、N维数组 数组是numpy中最常见的数据结构，np.array() 。...数组内的运算 - 求和 return_array.sum(axis=1) #按行求和，返回的也是数组 return_array.sum(axis=0) #按列求和 return_array.sum(...return_array + one_return # 一个数字与数组的运算 return_array + 10 #数组每个元素 + 10 return_array ** 2 #数组每个元素 平方...- 比较后保留最大、最小值 两个或多个相同形状的数组之间，对应位置元素大小关系比较后，保留大 / 小的元素，形成新数组 np.maximum(zero_return, return_array)...右侧第一列；左侧第一行 * 右侧第二列；所得的结果相加形成一个值 以此类推，将全部元素一次乘完。
np.full(shape, val) # 根据shape生成一个数组，每个值都为val。 np.eye(n) # 创建一个正方的n*n矩阵（即单位矩阵），对角线为1，其余全为0。...一维数组显示成一行，二维数组显示成矩阵，三维数组显示成矩阵的列表。 当一个数组元素太多，不方便显示时，NumPy会自动数组的中间部分，只显示边角的数据。 ...使用整数序列作为下标获得的数组不和原始数组共享数据空间。 3）使用布尔数组 当使用布尔数组b作为下标存取数组x中的元素时，将收集数组x中所有在数组b中对应下标为True的元素。...5.数组相关操作 1）切分数组 2）拼接数组 numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组。 ...isclose(a, b[, rtol, atol, equal_nan]) 返回一个布尔数组，其中两个数组在容差范围内是元素相等的。
，矩阵是ndarray的子类，在Numpy中，数组和矩阵有着重要的区别.Numpy中提供了两个基本的对象：一个N维数组对象和一个通用函数对象。...subtract（-）:在第二个数组中，将第一个数组中包含的元素去掉 multiply（*） :将属组中对应的元素相乘 * divide（/）...，floor_diveide 除或整除 power(**）：将第二个数组的元素作为第一个数组对应元素的幂次方 maximum,fmax 逐个元素计算最大值，fmax...、当使用ufunc函数进行数组计算时，ufunc会对两个元素对应元素进行计算。...进行这种操作的前提是两个数组的shape一样。当两个数组shape不一样时，Numpy就会执行广播机制。
总的来说，numpy模块有以下两个优点： 1. 节约内存。...numpy模块创建的列表（实际上是一个ndarray对象）中的所有元素将会是同一种变量类型的元素，所以即使创建了一个规模非常大的矩阵，也只会对变量类型声明一次，大大的节约内存空间。 2. 内置函数。...爱因斯坦求和函数，功能强大，使用复杂。输入的第一个参数是一个字符串，表明要进行的操作。第二个参数要求是一个’ndarray’类型的矩阵。...在Matlab中也有与之相对应的索引方式，最明显的差异有三个：一是numpy矩阵对象的索引使用的是[]，而Matlab使用的是()；二是在逐个索引方面，numpy矩阵对象的索引通过负整数对矩阵进行倒序索引...当我们将视图进行改变，系统会根据其内存位置将储存的值进行改变，即会把最原始的矩阵对象改变。如果我们想要避免这个错误，需要在相应的地方使用.copy()方法，在本节最后我们将介绍视图的一个例子。
关于数组大小和速度的要点在科学计算中尤为重要。举一个简单的例子，考虑将1维数组中的每个元素与相同长度的另一个序列中的相应元素相乘的情况。...例如，对于二维数组，C代码(如前所述)会扩展为这样： NumPy为我们提供了两全其美的解决方案：当涉及到ndarray时，逐个元素的操作是“默认模式”，但逐个元素的操作由预编译的C代码快速执行。...最后一个例子说明了NumPy的两个特征，它们是NumPy的大部分功能的基础：矢量化和广播。...广播是用来描述操作的隐式逐个元素行为的术语；一般来说，在NumPy中，所有的操作，不仅是算术操作，而且是逻辑的、按位的、功能的等，以这种隐式逐个元素的方式表现，即它们广播。...atleast_2d(*arys) 将输入视为具有至少两个维度的数组。 atleast_3d(*arys) 将输入视为具有至少三维的数组。 broadcast 制作一个模仿广播的对象。
import numpy as np # 切片：和Python列表类似，numpy数组也可以使用切片语法。 # 由于数组可能是多维的，因此必须为数组的每个维指定切片。...# 指定类型 print(x3.dtype) # 输出"int64" 数组计算 基本数学计算函数会对数组中元素逐个进行计算，既可以利用操作符重载，也可以使用函数方式。...(np.dot(x, v)) # 矩阵/矩阵乘积 # 输出 "[[19 22] # [43 50]]" print(x.dot(y)) print(np.dot(x, y)) # 求和函数...我们常常会有一个小的矩阵和一个大的矩阵，然后我们会需要用小的矩阵对大的矩阵做一些计算。...vv，就能直接运算 y = x + v # 使用广播将v添加到x的每一行 print(y) # 广播机制例子 # 1.计算向量的外积 v = np.array([1,2,3]) # v 的shape
内容速览 张量(Tensor)的基本含义 用到的库和框架 张量的创建 通过列表创建张量 通过元组创建张量 将numpy创建的数组转换成张量 二维数组的创建 张量的类型 查看变量的类型 创建固定类型的张量...[1, 2]) 通过元组创建张量 # 通过元组创建张量 torch.tensor((1, 2)) tensor([1, 2]) 将numpy创建的数组转换成张量 a = np.array((1, 2))...，等效于t1+t2 torch.subtract(t1，t2) t1、t2两个张量逐个元素相减，等效于t1-t2 torch.multiply(t1，t2) t1、t2两个张量逐个元素相乘，等效于t1*...t2 torch.divide(t1，t2) t1、t2两个张量逐个元素相除，等效于t1/t2 不常用，常用加减乘除等效形式。...torch.logsumexp(t) 返回张量各元素求和结果，适用于数据量较小的情况 torch.prod(t) 返回张量累乘结果 torch.dist(t1, t2) 计算两个张量的闵式距离，可使用不同范式
numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。 数组 一个numpy数组是一个由不同数值组成的网格。...整型数组访问允许我们利用其它数组的数据构建一个新的数组。 ? ? 数学计算 基本数学计算函数会对数组中元素逐个进行计算，既可以利用操作符重载，也可以使用函数方式。 ?...我们常常会有一个小的矩阵和一个大的矩阵，然后我们会需要用小的矩阵对大的矩阵做一些计算。 对两个数组使用广播机制要遵守下列规则： 1....如果数组的秩不同，使用1来将秩较小的数组进行扩展，直到两个数组的尺寸的长度都一样。 2....如果两个输入数组的尺寸不同，那么注意其中较大的那个尺寸。因为广播之后，两个数组的尺寸将和那个较大的尺寸一样。 5.
数组 NumPy中的基本对象是同类型的多维数组（homogeneous multidimensional array），这和C++中的数组是一致的，例如字符型和数值型就不可共存于同一个数组中。...想计算全部元素的和、按行求和、按列求和怎么办？for循环吗？...不，NumPy的ndarray类已经做好函数了： 数组元素访问 数组和矩阵元素的访问可通过下标进行，以下均以二维数组（或矩阵）为例： 可以通过下标访问来修改数组元素的值： 现在问题来了，明明改的是a[...想要真正的复制一份a给b，可以使用copy 若对a重新赋值，即将a指到其他地址上，b仍在原来的地址上： 利用:可以访问到某一维的全部数据，例如取矩阵中的指定列： 数组操作 还是拿矩阵（或二维数组）作为例子...，首先来看矩阵转置： 矩阵求逆： 求特征值和特征向量 按列拼接两个向量成一个矩阵： 在循环处理某些数据得到结果后，将结果拼接成一个矩阵是十分有用的，可以通过vstack和hstack完成： 缺失值
pytorch的一个基本概念是张量，张量也可以称为多维矩阵。 例如，标量：为0维张量 向量：为1维张量 矩阵：为2维张量 ..........张量除了有维度、大小和元素个数之外，还有元素的类型 张量有大量的初始化方法，可以和list以及numpy数组进行转换 此外张量还有大量的计算函数 如下： from __future__ import print_function...import torch import numpy as np # 常用矩阵创建函数 # torch.tensor(data, dtype) # data 可以是Numpy中的数组 # torch.as_tensor...=np.array(l) #numpy数组 print('list=',l) print('np.array=',nparray) x=torch.tensor(nparray) #numpy数组转张量...数组转张量 print('torch.as_tensor=',x) x=torch.from_numpy(nparray) #numpy数组转张量 print('torch.as_tensor=',x)
友情提示：不要被公式吓到，它们都是纸老虎 关于 Numpy NumPy 是使用 Python 进行科学计算的基础软件包。...因为线性代数研究的是向量及向量组（矩阵）的纯数学计算，所以丢弃了坐标系的概念，只保留了向量的样子，所以造成了向量难以理解的现象。 简单说，向量就是一个数值的数组。...可能这里比较绕或冗余，先解释到这里，后面的文章中会进一步解释向量和矩阵的实际意义 初始化 numpy 中，提供了多种产生向量和矩阵的方法，例如用 array 可以将 python 数组初始化为 numpy...矩阵求和 表示对矩阵 m 中所有元素进行求和，nunpy 通过 sum 完成计算： m.sum() 连乘和求和类似，将矩阵中所有元素做乘积运算: ?...矩阵元素求和，根据前面所述，写成 m**2，会得到新的矩阵，然后求和，直接可写为： np.sqrt((m**2).sum()) 借助 numpy 实现公式，极为简洁。
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