增加numpy矩阵中的元素也会影响不同的矩阵和不相关的行

numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。在numpy中，矩阵是多维数组的一种特殊形式。

当我们对numpy矩阵中的元素进行增加操作时，会影响到不同的矩阵和不相关的行。这是因为numpy中的矩阵是通过引用传递的，而不是通过值传递。

具体来说，当我们创建一个numpy矩阵时，实际上是在内存中分配了一块连续的空间来存储矩阵的元素。而当我们对矩阵进行操作时，比如增加元素，实际上是在原有的内存空间上进行修改，而不是创建一个新的矩阵。

由于numpy中的矩阵是通过引用传递的，所以当我们对一个矩阵进行操作时，其他引用该矩阵的变量也会受到影响。这意味着如果我们对一个矩阵的元素进行增加操作，其他引用该矩阵的变量也会反映出这个改变。

同时，由于numpy中的矩阵是多维数组的一种特殊形式，所以当我们对一个矩阵的某一行进行操作时，其他行也会受到影响。这是因为矩阵的行是存储在同一块内存空间中的。

总结起来，增加numpy矩阵中的元素会影响到不同的矩阵和不相关的行，是因为numpy中的矩阵是通过引用传递的，而不是通过值传递。这一点需要在使用numpy进行矩阵操作时注意。

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numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。...numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。...numpy.hstack((A,B,C))左右合并矩阵数组A,B,C。 ndarray[:,numpy.newaxis]增加列的维度。对于单行横矩阵，变成单行列矩阵。...)创建矩阵,矩阵的行与行用分号隔开,也可以传入已有矩阵，但是不会创建副本 ....0),a)从a中抽取能被2整除的元素 np.nonzero(a)抽取非0元素 np.outer(a数组，b数组)a数组的元素*b数组行，生成二维数组金融专用函数 np.fv()

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逆矩阵存在的充要条件逆矩阵计算公式其中是伴随矩阵，其存在没有限制条件，当然也不会影响逆矩阵的存在性。而矩阵的行列式存在于分母上，其值不能为零。...，而是通过行列初等行变换/列变换将其整合成一个梯形的行列式由于梯形行列式下半部分为0，整个矩阵的行列式其实就是梯形行列式对角线上的元素相乘。...简单来说，只要对角线上没有一个元素为0，则这个矩阵中绝对不可能存在全为0的行或列。...矩阵行与行或列于列之间相互独立，其矩阵的行列式经初等变换后的对角线上没有任何元素特别接近于0，因此矩阵求得的参数向量不会对模型产生影响，对拟合结果也是较理想的。...当然了，挤占了中由原始的特征矩阵贡献的空间，因此如果太大，也会导致的估计出现较大的偏移，无法正确拟合数据的真实面貌。我们在使用中，需要找出让模型效果变好的最佳取值。

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numPy的一些知识点

基本运算四则运算中，加法和减法在 np 中还是通用的，因为 np 主要操作对象是矩阵，所以乘法除法另说，* 在 np 中指的是对每一个元素进行的乘法（elementwise），矩阵相乘在 np 中用...@ 或者 np.dot 来操作，没有除法，只有用 np.linalg.inv 对矩阵进行求逆矩阵操作除此之外，np 也可以对 array 的每一列每一行都进行操作，比如求每一行或每一列的最大最小值，...堆叠有水平堆叠 np.hstack 和垂直堆叠 np.vstack，两个函数都接受一个 tuple 参数，tuple 中是要进行合并的两个矩阵，既然要合并的话，两个矩阵在合并方向上的维度大小一定要一致才行...np 中有点不同，如果直接将矩阵赋值给另一个矩阵，相当于没有拷贝，只是给矩阵换了个名字而已，因此如果有 a = b，b 改变的同时 a 也会改变。...(值得注意的是 np 的切片返回的是原矩阵的浅拷贝，见下图中的例子) 深拷贝用 np.copy() 实现，深拷贝并不会和原矩阵共享任何东西，原矩阵有任何变化都不会影响深拷贝得到的矩阵线性代数 np

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深度学习笔记基础数学知识

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数组计算模块NumPy

NumPy是Python数组计算、矩阵运算和科学计算的核心库。...提供了高性能的数组对象提供了大量的函数和方法 NumPy使用机器学习中的操作变得简单 NumPy是通过C语言实现的 NumPy的安装 pip install numpy 数组的分类一维数组跟Python...列表的形状一样，区别在于数组的切片是针对原始数组二维数组以数组作为数组元素，二维数组包括行和列，类似于表格，又称为矩阵三维数组（多维数组）为数为三的数组元素，也称矩阵列表轴的概念：轴是NumPy... 重塑后数组所包含的元素个数必须与原数组的元素个数相同，元素发生变化，程序就会报错数组转置数组的行列转换通过数组的T属性和transpose方法实现数组的增加水平方向增加数据...在NumPy中，矩阵是数组的分支，二维数组也称为矩阵。

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《机器学习》(入门1-2章)

Pandas适用于处理包含不同变量类型(整数、浮点)的表格数据，和Matlab不同，Python的索引是从0开始的。...获取数组元素：a[0] **a[-1]**表示最后一个元素二维数组：a=numpy.array(([1,2,3],[4,5,6])) 2行3列数组这时a.shape输出**(2,3)**表示2行...1，其它为0的举证)：a=numpy.eye(10) 生成随机矩阵：a=numpy.random.random([2,3]) 区域矩阵获取：**a=a[0:2,0:2]**表示从第1行到第2行，不包括第...2.4.2矩阵基础矩阵乘法–点积：要求a的n列等于b的n行，也就是a的行乘以b的列。 ? 矩阵乘法–元素积：python代码为multiply(a,b) ?...条件概率：在A事件发生的情况下，B事件发生的概率，表示A和B有交集。联合分布：表示2个不相关的分布，联合组成的概率事件。

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这是矩阵运算的时间复杂度增加的问题，随着矩阵的大小而增加。当我们考虑到即使是琐碎的机器学习方法可能需要对每一行、列甚至整个矩阵进行许多操作时，这个问题也会变得更加复杂，从而导致执行时间大大延长。...矩阵的每一行存储为一个列表，每个子列表包含列索引和值。 Coordinate List。一个元组的列表存储在每个元组中，其中包含行索引、列索引和值。...与压缩的稀疏行方法相同，除了列索引外，在行索引之前被压缩和读取。被压缩的稀疏行，也称为CSR，通常被用来表示机器学习中的稀疏矩阵，因为它支持的是有效的访问和矩阵乘法。...此外，使用NumPy数据结构的机器学习库也可以在SciPy稀疏数组上透明地进行操作，例如用于一般机器学习的scikit-learn和用于深度学习的Keras。...不过，我们可以很容易地计算出矩阵的密度，然后从一个矩阵中减去它。NumPy数组中的非零元素可以由count_nonzero()函数给出，数组中元素的总数可以由数组的大小属性给出。

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三个主要降维技术对比介绍：PCA, LCA,SVD

随着数据集的规模和复杂性的增长，特征或维度的数量往往变得难以处理，导致计算需求增加，潜在的过拟合和模型可解释性降低。降维技术提供了一种补救方法，它捕获数据中的基本信息，同时丢弃冗余或信息较少的特征。...缺点对异常值的敏感性:LDA对异常值非常敏感，异常值的存在会影响方法的性能。正态性假设:LDA假设每个类中的特征是正态分布的，如果违反了这个假设，它可能无法很好地执行。...r是矩阵M的秩。 Σ的对角线元素为原矩阵M的奇异值，按降序排列。U的列是m的左奇异向量，这些向量构成了m的列空间的正交基，V的列是m的右奇异向量，这些向量构成了m的行空间的正交基。...数值稳定性：奇异值分解在数值上是稳定的，适合于求解病态系统中的线性方程。正交性：SVD分解中的矩阵U和V是正交的，保留了原矩阵的行与列之间的关系。...PCA和SVD关注的是总体方差。数据特征:数据的特征，如线性、类别分布和异常值的存在，会影响选择。特定于应用程序的需求:考虑应用程序的特定需求，例如可解释性、计算效率或对丢失数据的处理。

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图解NumPy：常用函数的内在机制

NumPy 数组和 Python 列表乍一看，NumPy 数组与 Python 列表类似。它们都可作为容器，能够快速获取和设置元素，但插入和移除元素会稍慢一些。...你可以使该区间的末端落在一个非整数的 step 数中（solution1），但这会降低代码的可读性和可维护性。这时候，linspace 就可以派上用场了。它不受舍入的影响，总能生成你要求的元素数值。...矩阵：二维数组 NumPy 曾有一个专门的 matrix 类，但现在已经弃用了，所以本文会交替使用「矩阵」和「二维数组」这两个术语。...矩阵算术运算除了逐元素执行的常规运算符（比如 +、-、、/、//、*），这里还有一个计算矩阵乘积的 @ 运算符：我们已在第一部分介绍过标量到数组的广播，在其基础上进行泛化后，NumPy 支持向量和矩阵的混合运算...，甚至两个向量之间的运算：二维数组中的广播行向量和列向量正如上面的例子所示，在二维情况下，行向量和列向量的处理方式有所不同。

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