向量的数组

是指存储多个向量的数据结构。向量是具有大小和方向的量，常用于表示物理量、数学运算和机器学习等领域。向量的数组可以用来存储一组相关的向量，方便对它们进行统一的处理和操作。

分类：

一维数组：存储一组一维向量，每个向量只有一个分量。
二维数组：存储一组二维向量，每个向量有两个分量，分别表示平面上的坐标。
三维数组：存储一组三维向量，每个向量有三个分量，分别表示空间中的坐标。
多维数组：存储一组多维向量，每个向量有多个分量，可以表示更高维度的数据。

优势：

灵活性：向量的数组可以根据实际需求存储不同维度的向量，适用于各种复杂的数据结构。
效率：通过数组的索引，可以快速访问和修改向量的元素，提高数据处理的效率。
统一操作：向量的数组可以对一组向量进行统一的操作，如向量加法、减法、乘法等，方便进行批量处理。

应用场景：

图像处理：向量的数组可以用来表示图像的像素值，进行图像处理和分析。
机器学习：向量的数组常用于存储训练数据和特征向量，用于机器学习算法的训练和预测。
物理模拟：向量的数组可以用来表示物体的位置、速度、加速度等物理量，进行物理模拟和仿真。
数据分析：向量的数组可以用来存储大量的数据样本，进行数据分析和统计。

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, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) 向量...# 行向量 vector_row = np.array([1, 2, 3]) # 列向量 vector_column = np.array([[1],...0, -2, 0], [ 0, -2, -6]]) 对矩阵元素进行操作 # 创建一个方法：对每个元素加10 add_100 = lambda i: i + 10 # 在对numpy的数组进行操作时...但是,直接将自定义函数应用在numpy数组之上会报错,我们需要将函数进行矢量化转换. vectorized_add_100 = np.vectorize(add_100) # 最后将函数应用到矩阵上...，一个矩阵A的列秩是A的线性独立的纵列的极大数目。

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vector数组 java_Java——数组、向量（Vector）详解

参考链接： Java向量Vector 数组一维数组初始化方式： 1. int []arr=new int[5]; 和int arr[] = new int[5];效果是一样的，不过开发中推荐前者。...在c和c＋＋中必须一次指明每一维的长度。二维数组初始化方式： (1)直接对每个元素进行赋值； (2)在定义数组的同时进行初始化。...如： int a[][]={{2,3},{1,5},{3,4}}; //a数组的行和列的个数可以通过length求得 a.length = 3; a[i].length = 2; 向量(Vector...数组和Vector的最大区别就是当空间用完以后，Vector会自动增长。同时Vector还提供了额外的方法来增加或者删除元素，而在数组中，必须手工完成。 ...obj可以是任何类型的对象。对同一个向量对象，亦可以在其中插入不同类的对象。但插入的应是对象而不是数值，所以插入数值时要注意将数组转换成相应的对象。

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2.1 数组向量基础应用如下C++代码，展示了如何使用STL的vector容器对数组进行元素添加、弹出、大小重置和空间调整等操作，并使用自定义函数MyPrint()输出结果。...10); // 重新设置最大存储 var.reserve(30); // 调整数据空间大小 MyPrint(var); system("pause"); return 0;}2.2 数组向量正...代码使用两种方式构造了包含整数元素的向量容器v1和v2。其中，v1使用数组arry和sizeof(arry)/sizeof(int)的方式进行初始化。v2则继承自v1，使用了迭代器的方式初始化。...代码在v3中使用assign()函数生成10个元素为20的向量容器，并使用MyPrintVector()打印出v3中的元素。...(v4); v4.swap(v2); // v2与v4容器内容互换 MyPrintVector(v4); system("pause"); return 0;}2.9 数组向量元素的删除如下

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【python语言学习】(一)向量、矩阵和数组

向量、矩阵和数组 1.0简介 1.1创建一个向量 1.2创建一个矩阵 1.3创建一个稀疏矩阵 1.4选择元素 1.5展示一个矩阵的属性 1.0简介向量(vector）矩阵(matrice）张量(tensor...([[1], [2], [3]]) 1.2创建一个矩阵 (●’◡’●)通过二维数组来创建一个矩阵三行两列 import numpy as np matrix = np.array([[1, 2], [...1, 2], [1, 2]]) NumPy提供了专门的数据结构来表示矩阵，但不推荐使用矩阵数据结构实际上数组才是NumPy的标准数据结构绝大多数NumPy操作返回的是数组而不是矩阵对象 1.3创建一个稀疏矩阵...创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 选择向量的第三个元素...print(vector[2]) print(matrix[1, 1]) #选取一个向量的所有元素 print(vector[:]) #选取从1开始一直到第3个(包括第3个)元素 print(vector

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第3章字符串、向量和数组

与内置类型一样，在函数内部定义的内置类型的数组，默认初始化会令数组含有未定义的值。 2....不允许数组间的拷贝初始化和赋值操作 4. 在很多使用数组名字的地方，编译器会将它转换成指针。...当使用数组类型作为 auto变量的初始值时，推断得到的是指针而非数组；而使用 decltype得到的是数组类型。...内置数组的下标类型不是无符号类型，可以是负值，但结果地址必须指向原指针所指向的同一数组中的元素。...strlen、strcmp等，传入此函数的指针必须指向以空字符结束的数组，没有空字符，就无法判断字符数组在内存中的结束位置。

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Python基础之数组和向量化计算总结

创建简单的列表 print(data1) arr1=np.array(data1) #将列表创建数组 print(arr1) 2、ndarry的数据类型（1）dtype() #获取数组元素类型...（浮点数、复数、整数等） data=np.random.randn(2,3) #生成随机数组 print(data) print(data.shape) #返回数组的形状 print(data.dtype...) （2）转化数组的数据类型：astype() astype生成一个新的数组 import numpy as np a=np.array([0.11,2.2,3]) print(a) b=a.astype...（1）arr.T #数组转置补充：简单的一维和二维数组的转置就是线性代数中的行列相互交换。...，transpose()方法的参数需要得到一个由轴编号（轴编号自0开始）序列构成的元组才能对轴进行转置，只需要调换轴对应数字参数的顺序就可以将数组进行轴的变换。

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c++基础之字符串、向量和数组

10个int类型数据的数组的引用指针和数组在上面的例子中，已经见过了指针和数组的一些定义方式，例如ptrs 是一个存储了指针的数组，这种数组一般称之为指针数组；Parry是一个指向数组的指针，这种指针被称之为数组指针...), end(arr)); 多维数组多维数组是数组的数组，数组中每一个成员都是一个数组。...，也就是一个子数组本身，针对数组就可以使用范围for了注意：使用for范围遍历时，除了最内层元素，其余的都需要声明为引用类型多维数组的名称也是数组的首地址定义多维数组的指针时，需要明确，多维数组是存储数组的特殊数组...，每个元素又是存储4个整型元素的数组，因此定义它的指针的时候，需要明确，指针类型应该是数组元素的类型，也就是有4个int型元素的数组的指针当然如果嫌麻烦或者不会写，可以使用auto来定义一般来说，书写多维数组的指针是比较麻烦的一件事...所以这里ai的名称代表的是一个存储了3个元素的数组，每个元素都是存储4个整型数据的数组。 pArr 的类型是存储了4个整型元素的数组的指针，所以这里与ai表示的指针的类型相同。

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在向量化NumPy数组上进行移动窗口操作

向量化滑动窗口 Python中的数组循环通常计算效率低下。通过对通常在循环中执行的操作进行向量化，可以提高效率。移动窗口矢量化可以通过同时抵消数组内部的所有元素来实现。如下图所示。...从左到右的偏移索引：[：-2，2：]，[：-2，：-2]，[1：-1、1：-1] Numpy数组上的向量化移动窗口的Python代码有了上述偏移量，我们现在可以轻松地在一行代码中实现滑动窗口。...速度比较上述两种方法产生相同的结果，但哪一种更有效?我计算了从5行到100列的数组的每种方法的速度。每种方法对每个测试100次。下面是每种方法的平均时间。 ? 很明显，向量化的方法更加有效。...这些计算是非常有用的，非常容易实现。然而，使用循环来实现滑动窗口操作是非常低效的。向量化的移动窗口实现不仅更高效，而且使用更少的代码行。...一旦掌握了实现滑动窗口的向量化方法，就可以轻松有效地提高工作流程的速度。

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向量函数的内积_向量的内积运算

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。这是我的第一篇原创博客，谈谈自己在读研中的一些小思考，希望能给大家的学习带来一点启发。...而函数内积的定义为：可能很多人会想为什么函数也可以有内积，为什么这样定义，它跟一般的向量内积又有什么联系呢？...回顾一下两个向量的内积：我们直到两个向量的内积可以看作是a向量投影到b向量，也可以看作是b向量投影到a向量；如果两个向量正交，那他们的内积就为零。...某种意义上，可见向量内积也可以看作是两者相似程度的度量。...回到函数的内积，若两个函数是离散的，即f[n],g[n],我们不就可以把该函数看作是一个在n维空间展开的向量可见一个离散函数的内积下形式是跟一般向量内积的形式是一致的。

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简单理解向量对向量的求导

人生的跑道上，有人用心欣赏风景，有人努力让自己成为风景。人人都希望追求到美好，其实美好就是无止境的追求。...全文字数：1127字阅读时间：8分钟前言本文引入向量对向量求导的问题，向量对向量求导的关键是最终求导向量的排列问题。...提出了向量对向量求导的具体流程，最后以本文开头的向量求导为例具体展示向量对向量求导的具体流程。...image.png image.png 不过为了方便我们在实践中应用，通常情况下即使y向量是列向量也按照行向量来进行求导。...▲注意事项~来自小象学院几个重要的公式推广(可以使用上面的方式进行求解): 参考： 1. 小象学院机器学习

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向量内积_向量的内积和外积公式

向量内积一般指点积；在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。...[1] 两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为： a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。...使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a^T*b，这里的a^T指示矩阵a的转置。...点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，有公式：推导过程如下，首先看一下向量组成：定义向量：根据三角形余弦定理有：根据关系c=a-b...（a、b、c均为向量）有：即：向量a，b的长度都是可以计算的已知量，从而有a和b间的夹角θ：根据这个公式就可以计算向量a和向量b之间的夹角。

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词向量：如何评价词向量的好坏

一、前言词向量、词嵌入或者称为词的分布式表示，区别于以往的独热表示，已经成为自然语言任务中的一个重要工具，对于词向量并没有直接的方法可以评价其质量，下面介绍几种间接的方法。...二、评价方法对于词向量的评价更多还是应该考虑对实际任务的收益，脱离的实际任务很难确定A模型就一定比B好，毕竟词向量方法更多是一种工具。...上述文件代表了词语之间的语义相关性，我们利用标注文件与训练出来的词向量相似度进行比较，如：词向量之间的cos距离等，确定损失函数，便可以得到一个评价指标。...3、文本分类任务这个任务利用词向量构成文本向量，一般采用求和平均的方式，之后利用构成的文本向量进行文本分类，根据分类的准备率等指标衡量词向量的质量。...在语料的选择上，同领域的语料比大规模的其他领域语料重要。 3、向量维度向量维度太小难以表现出语义的复杂度，一般更大的维度的向量表现能力更强，综合之下，50维的向量可以胜任很多任务。

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第3章 | 基本数据类型 | 数组、向量和切片

3.6　数组、向量和切片 Rust 用 3 种类型来表示内存中的值序列。类型 [T; N] 表示 N 个值的数组，每个值的类型为 T。...数组的大小是在编译期就已确定的常量，并且是类型的一部分，不能追加新元素或缩小数组。类型 Vec 可称为 T 的向量，它是一个动态分配且可增长的 T 类型的值序列。...，这些元素是某个其他值（比如数组或向量）的一部分。...笔记这里的向量操作和 JavaScript 中的数组类似 3.6.3　切片切片（写作不指定长度的 [T]）是数组或向量中的一个区域。...如果要写一个对数组或向量进行操作的函数，那么切片引用就是不错的选择。

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【NLP-词向量】词向量的由来及本质

计划用3-4次，彻底说清楚在自然语言处理中，词向量的由来，本质和训练。公众号专栏主要讲基本原理，知识星球讲实际的操作。本篇主要讲述词向量的由来及本质。...例如，根据语料库的分词结果，建立一个词典，每个词用一个向量来表示，这样就可以将文本向量化了。最早的文本向量化方法是词袋模型，我们先来看看词袋模型。...接下来，词向量就“粉墨登场”了。 3 词向量相比于词袋模型，词向量是一种更为有效的表征方式。怎么理解呢？词向量其实就是用一个一定维度(例如128，256维)的向量来表示词典里的词。...经过训练之后的词向量，能够表征词语之间的关系。例如，“香蕉”和“苹果”之间的距离，会比“香蕉”和“茄子”之间的距离要近。通过多维向量表示，也能更为方便的进行计算。...5 总结上面详细介绍了词向量的来历和作用，并介绍了一种词向量的训练方法。在实际过程中，并不是用上述神经网络来训练词向量的因为词向量是如此的重要，NLP工作者们设计了专门的网络来训练词向量。

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矩阵向量的范数

例如，平方L2L_2L2范数对x 中每个元素的导数只取决于对应的元素，而L2L_2L2范数对每个元素的导数却和整个向量相关。...每当x 中某个元素从0 增加ϵ，对应的L1L_1L1范数也会增加ϵ。 L0L_0L0 norm 有时候我们会统计向量中非零元素的个数来衡量向量的大小。...有些作者将这种函数称为“L0L_0L0 范数’’，但是这个术语在数学意义上是不对的。向量的非零元素的数目不是范数，因为对向量缩放倍不会改变该向量非零元素的数目。...∣F=i,j∑Ai,j2 其类似于向量的L2L_2L2范数。...点积使用范数来表示两个向量的点积（dot product）可以用范数来表示。

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数据科学和人工智能技术笔记一、向量、矩阵和数组

一、向量、矩阵和数组作者：Chris Albon 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 转置矩阵或向量 # 加载库 import numpy as np # 创建向量 vector..., 3, 4, 5, 6]) # 转置矩阵 matrix.T ''' array([[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]) ''' 选择数组中的元素...tensor[1,1,1] # array([4, 4]) 数组变形 # 加载库 import numpy as np # 创建 4x3 矩阵 matrix = np.array([[1, 2,...5.0 # 返回方差 np.var(matrix) # 6.666666666666667 # 返回标准差 np.std(matrix) # 2.5819888974716112 计算两个向量的点积...add_100 = lambda i: i + 100 # 创建向量化函数 vectorized_add_100 = np.vectorize(add_100) # 对矩阵的所有元素应用函数 vectorized_add

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基本操作包的移动向量矩阵数组数据框列表因子NA字符串

c("one","two","three","four")#字符型向量加引号 z<-c(TRUE,T,T,F,F) mode(x)#查看向量x的类型 3.1.向量索引 3.1.1 数值型向量 x<-(1,2,3,4,5...) x[1]#取向量x当中第1个元素 x[-1]#取向量x当中除了第1个以外的其它元素 x[c(1,3,5)]#取第1，3，5个元素 x[c(T,F)]#>1,3,5 循环补充 x[x>3]#从向量x中取出大于...dim(x)<-c(4,5)#4行5列，按列填充 #矩阵 x<-1:20 dim(x)<-c(2,2,5) #数组 3.1.5 命名 x<-c(1,2,3,4) names(x)<-c("one...和2 x[1]<-3#把向量x中的第1个数改为3 四.矩阵（矩阵的四则运算需要行列一致） 4.1创建矩阵 m <- matrix(1:20,4,5) # 4行5列，按列填充，遵循循环补齐原则 m <-...） t(m)#将行列转置五.数组 5.1 创建数组 dim1 <- c("A1", "A2") dim2 <- c("B1", "B2", "B3") dim3 <- c("C1", "C2", "C3

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平面几何：求向量 a 到向量 b扫过的夹角

今天我们来学习如何求向量 a 到向量 b扫过的弧度，或者也可以说是角度，转换一下就好了。求两向量的夹角求两向量的夹角很简单，用点积公式。...，这个夹角是没有方向的，为大于等于 0 小于 180 度，我们不知道其中一个向量在另一个向量的哪一次。...我们往往想知道的是向量 A 沿着特定方向旋转，要旋转多少角度才能到达向量 B 的位置。我们要求的角度在 -180 到 180 范围，负数表示沿反方向旋转多少多少度。...三维中两个向量 a、b 的叉积运算，会使用 a x b 表示，其结果也是一个向量 c。向量 c 会同时垂直于向量 a、b，或者可以理解为垂直于它们形成的平面）。...叉积运算出来的结果向量的方向，在右手坐标系（二维坐标中，我们习惯的 x 向右，y 向上，z 朝脸上）中，满足右手定则，见下图：这个二维向量也能用，叉积是一个标量，即一个数字，对应三维空间中，第三个维度

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