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用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...想想如何在Excel中引用单元格，例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和列的思想。 方括号表示法 使用方括号表示法，语法如下：df[列名][行索引]。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？

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    PyTorch入门笔记-索引和切片

    >>> print(a[0][1]) # 索引张量a的第一行和第二列 tensor(1) 变量 a 是一个(3 x 3)的 2D 张量，即张量 a 包含两个维度： 第一个维度，在 2D 张量中称为行维度...； 第二个维度，在 2D 张量中称为列维度； a[0]表示在张量 a 的行维度上取索引号为 0 的元素（第一行）；a[0][1]表示在张量 a 的行维度上取索引号为 0 的元素（第一行）以及在列维度上取索引号为...1 的元素（第二列），获取行维度和列维度上的元素集合的交集（位于第一行第二列上的元素集合）即为最终的索引结果。...等价 a[0] 和 a[1]，相当于索引张量的第一行和第二行元素； a[[0, 1, 1, 2]] 等价 a[0, 1] 和 a[1, 2]，相当于索引张量的第一行的第二列和第二行的第三列元素； a[[...1, 0, 2, 0]] 等价 a[1, 0] 和 a[0, 0] 和 a[2, 0]，相当于索引张量的第二行第一列的元素、张量第一行和第一列的元素以及张量第三行和第一列的元素； References：

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    PyTorch入门笔记-gather选择函数

    中的元素值，函数的参数有： input (Tensor) - 输入张量 dim (int) - 需要进行索引的轴 index (LongTensor) - 要采集元素的索引 sparse_grad (...[x215h32ivd.png] 2D 张量可以看成矩阵，2D 张量的第一个维度为矩阵的行 (dim = 0)，2D 张量的第二个维度为矩阵的列 (dim = 1)，从左向右依次看三个红色元素在矩阵中的具体位置...假设此时列索引的规律是已知并且固定的，我们只需要给出这些红色元素在行上的索引号就可以将这些红色元素全部采集出来。 至此，对于这个 2D 张量的小例子，已知了输入张量和指定行上的索引号。...如果按照从上到下来看三个红色元素，采集元素的顺序和从前面从左向右看的时候不同，此时采集元素的顺序为 1, 5, 6，现在看看此时这三个红色元素在矩阵中的具体位置： 1: 第 0 行的第 1 列 5: 第...) 进行索引传入的 index 参数的张量形状不同，在 gather 函数中规定： 传入 index 的张量维度数要和输入张量 input 的维度数相同； 输出张量的形状和传入 index 张量的形状相同

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    PyTorch入门笔记-nonzero选择函数

    nonzero 前面已经介绍了 index_select 和 mask_select 两个选择函数，这两个函数通过一定的索引规则从输入张量中筛选出满足条件的元素值，只不过 index_select 函数使用索引...当 as_tuple = False (默认) torch.nonzero(input, out = None, as_tuple = False) 函数返回一个 2D 张量，2D 张量中的每一行都是输入张量中非零元素值的索引...张量为例，简单分析当 as_tuple = False 时的 nonzero 函数，此时的 2D 输入张量为： 2D 输入张量可以看成大家熟悉的矩阵，通过矩阵中的行和列可以索引矩阵中任意元素，此时矩阵中有...此时 nonzero 函数返回的元组为 (tensor([0, 1, 1]), tensor([1, 0, 1]))，元组中的两个 1D 张量分别对应矩阵的行和列： 对应矩阵行的 1D 张量中的 3 个元素值分别对应矩阵中...3 个非零元素的行索引； 对应矩阵列的 1D 张量中的 3 个元素值分别对应矩阵中 3 个非零元素的列索引； 此时矩阵中有 3 个非零元素： 1: 位于矩阵的第一行第二列，index_1_row =

    6.2K31

    PyTorch入门笔记-改变张量的形状

    view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...比如对于下面形状为 (3 x 3) 的 2D 张量： 2D 张量在内存中实际以一维数组的形式进行存储，行优先的方式指的是存储的顺序按照 2D 张量的行依次存储。..., 7, 8]]) >>> view_a = a.view(1, 9) >>> print(view_a) tensor([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]) >>> # 更改张量中的元素值...>>> print(a.is_contiguous()) True >>> reshape_a = a.reshape(1, 9) >>> # 更改新张量的元素值 >>> reshape_a[:,...>>> # 更改新张量的元素值 >>> reshape_a[:, 1] = 100 >>> print(a) tensor([[0, 3, 6], [1, 4, 7],

    4.3K40

    深度学习-数学基础

    在训练和测试过程中需要监控的指标（metric）：如果是分类问题一般预测正确占总预测的比例 神经网络中的数学术语 张量 张量：数据的维度或者是数据的容器 标量：仅包含一个数字的张量叫作标量；切记是一个数字...广播 出现在小张量和大张量进行运算时，较小的张量会被广播，如(64, 3, 32, 10)的张量和(32, 10)的张量相加，最后结果为(64, 3, 32, 10)的张量；基本思想就是添加2个轴。...点积运算 一般用.来表示，它和逐元素运算的不同在于点积运算在乘法之后还要进行加法运算，因此两个向量点积最终生成的是一个标量，而1个矩阵和1个向量点积，生成一个向量 张量变形 张量变形是指改变张量的行和列...，以得到想要的形状，如(2,3)的2D张量，通过张量变形重组为（6,）的向量 神经网络计算原理 神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值...，因此可以通过数学中的链式法则运算,可以实现神经网络的反向传播,如网络f包含3 个张量运算a、b 和c，还有3个权重矩阵W1、W2 和W3 f(W1, W2, W3) = a(W1, b(W2, c(W3

    1.1K10

    【动手学深度学习】笔记一

    ]) 直接创建一个值为 ”需要创建的数据“ 的张量 torch.randn(m,n) 创建一个满足正态分布（0，1）的张量 torch.rand(m,n) 随机生成在（0，1）一个m行n列的张量 torch.ones...(m,n) 创建一个全1的m行n列的张量 torch.zeros(m,n,dtype=张量类型) 创建一个符合张量类型的全0m行n列的张量 torch.eye(m,n) 生成一个m行n列的对角线为1，其他为...索引使用 功能说明 name[n,m] 提取出name这个Tensor中的n行m列这个数，注意：索引是从0开始的 name[n,:] 提取出name这个Tensor中的n行的这个向量 改变形状 用view...列数根据行数自动确定，-1是一种标志 name.view(x,y) 将name这个m行n列的张量转换为x行y列的张量 因为上面的原因，所以可以用clone克隆一个副本，然后对副本进行变换。...（前提是两个Tensor要满足可以通过复制某些行或列会变成一样形状的；如：[2,4]和[1,4]可以实现广播机制；但[2,3]和[1,4]无法实现） 运算的内存开销 小注释： 索引操作不会新开辟一个内存地址

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    【深度学习基础】预备知识 | 数据操作

    这个新的张量包含与转换前相同的值，但是它被看成一个3行4列的矩阵。要重点说明一下，虽然张量的形状发生了改变，但其元素值并没有变。注意，通过改变张量的形状，张量的大小不会改变。...也就是说，如果我们的目标形状是 (高度,宽度)，那么在知道宽度后，高度会被自动计算得出，不必我们自己做除法。在上面的例子中，为了获得一个3行的矩阵，我们手动指定了它有3行和4列。...X == Y   对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。 X.sum() 三、广播机制   在上面的部分中，我们看到了如何在相同形状的两个张量上执行按元素操作。...X[1, 2] = 9 X   如果我们想为多个元素赋值相同的值，我们只需要索引所有元素，然后为它们赋值。例如，[0:2, :]访问第1行和第2行，其中“:”代表沿轴1（列）的所有元素。...torch张量和numpy数组将共享它们的底层内存，就地操作更改一个张量也会同时更改另一个张量。

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    张量 Tensor学习总结

    张量在坐标变换时也会按照某些规则作线性变换，是一种特殊的数据结构，在MindSpore网络运算中起着重要作用。...Tensor与NumPy互相转换 稀疏张量 稀疏张量是一种特殊类型的张量，其中大部分元素的值为零。在一些应用场景中，如推荐系统、分子动力学、图神经网络等，数据的特征往往是稀疏的。...CSRTensor CSR稀疏张量格式以values、indptr和indices存储非零元素的值和位置，具有高效的存储与计算优势。...其中，indptr表示每一行非零元素在values中的起始位置和终止位置，indices表示非零元素在列中的位置，values表示非零元素的值，shape表示稀疏张量的形状。...COOTensor COO（Coordinate Format）稀疏张量格式用于表示在给定索引上非零元素的集合，包括indices（非零元素下标）、values（非零元素的值）和shape（稀疏张量的形状

    9610

    【tensorflow】浅谈什么是张量tensor

    可以认为它把解释和程序融为一体。 我们为什么想把数据转换为Numpy数组？ 很简单。因为我们需要把所有的输入数据，如字符串文本，图像，股票价格，或者视频，转变为一个统一得标准，以便能够容易的处理。...我们可以把它看作为一个带有行和列的数字网格。这个行和列表示两个坐标轴，一个矩阵是二维张量，意思是有两维，也就是有两个坐标轴的张量。...张量具有“形状”，它的形状是一个水桶，即装着我们的数据也定义了张量的最大尺寸。我们可以把所有人的数据放进二维张量中，它是（10000,7）。 你也许想说它有10000列，7行。不。...张量能够被转换和操作，从而使列变为行或者行变为列。 3维张量 这时张量真正开始变得有用，我们经常需要把一系列的二维张量存储在水桶中，这就形成了3维张量。...结论：好了，现在你已经对张量和用张量如何对接不同类型数据有了更好的了解。 学习如何在张量上做各种变换，这就是大家所熟知的数学。换句话说，我们将让张量“流动Flow起来”。

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    【PyTorch入门】 常用统计函数【二】

    它生成的张量中的每个元素都遵循 (0,1) 均匀分布，即每个数值都在 0 和 1 之间，包含 0，但不包含 1。 size: 输出张量的形状，表示张量的维度。...如果 True，则返回的张量会保持原维度，结果会变成一个与输入张量形状相同的张量，只是某些维度会变成 1。如果 False（默认值），则会去除指定的维度。...) tensor([5, 7, 9]) 沿着第0维（行）计算和，得到的结果是每列的和： 第一列的和：1 + 4 = 5 第二列的和：2 + 5 = 7 第三列的和：3 + 6 = 9 沿着第1维（列）计算和...第一行的和：1 + 2 + 3 = 6 第二行的和：4 + 5 + 6 = 15 torch.mean(input, dim=None, keepdim=False, dtype=None) 用于计算张量的均值...第二列 [2, 2] 中，众数是 2，索引为 0。 第三列 [3, 1] 中，众数是 3，索引为 0。 返回的是一个命名元组： values: 每列的众数 [3, 2, 3]。

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    时序必读论文11｜ICLR23 TimesNet时间序列分析的二维变化建模

    该方法将一维时间序列数据转换为二维张量，作者基于时序数据的多周期性特点，将数据分解为多个周期内变化和周期间变化，并将这些变化分别嵌入到二维张量的列和行中。...基于TimesNet框架，可以自适应地发现时间序列中的多周期性特征，并从转换后的二维张量中提取复杂的时间变化。在五个主流时间序列分析任务中的卓越性能，包括短期和长期预测、插补、分类和异常检测等。...本文工作 基本观察：如图所示，现实世界中的时间序列通常表现出多周期性，例如天气观测中的日变化和年变化，以及电力消耗中的周变化和季变化。...Padding(·) 是沿着时间维度用零来扩展时间序列，以使其与 Reshape_{p_i, f_i}(·) 兼容，其中 p_i 和 f_i 分别表示转换后的二维张量的行数和列数。...二维时序特征的提取。作者采用了inception使用2D卷积从这些二维张量中方便地提取出有信息的表示。如公式3。 二维至一维的变换。对于提取的时序特征，作者将其转回一维进行信息聚合。如公式4。

    24720

    你真的懂TensorFlow吗？Tensor是神马？为什么还会Flow?

    可以认为它把解释和程序融为一体。 我们为什么想把数据转换为Numpy数组？ 很简单。因为我们需要把所有的输入数据，如字符串文本，图像，股票价格，或者视频，转变为一个统一得标准，以便能够容易的处理。...我们可以把它看作为一个带有行和列的数字网格。 这个行和列表示两个坐标轴，一个矩阵是二维张量，意思是有两维，也就是有两个坐标轴的张量。...张量具有“形状”，它的形状是一个水桶，即装着我们的数据也定义了张量的最大尺寸。我们可以把所有人的数据放进二维张量中，它是（10000,7）。 你也许想说它有10000列，7行。 不。...张量能够被转换和操作，从而使列变为行或者行变为列。 3维张量 这时张量真正开始变得有用，我们经常需要把一系列的二维张量存储在水桶中，这就形成了3维张量。...结论 好了，现在你已经对张量和用张量如何对接不同类型数据有了更好的了解。 下一篇“数学烂也要学AI”文章里，我们将学习如何在张量上做各种变换，这就是大家所熟知的数学。

    4.6K71

    PyTorch 1.3 —新增功能？

    在计算机视觉模型中，批次的表示通常需要在[N，C，H，W]（用于模型的正向和反向传递）和[N，H，W，C]（用于绘制和保存图像）之间改变。...当运算符应用于命名张量时（对于二进制运算符，任何一个或两个命名张量）将隐式检查某些维名称在运行时是否匹配。这为错误提供了额外的安全性。...量化意识训练 —在此模型中，以FP32表示形式进行训练，但随后将其量化为精度较低的精度表示形式，例如INT8。这在正常量化无法提供准确结果的极少数情况下使用。因此，我们开始用量化值训练模型。...其中一些功能是（我直接引用了前面提到的发行说明中的这些更改）： 数据类型提升：例如，torch.tensor(5) + 1.5输出一个值为6.5的张量。在早期版本中，输出为6。...nn.functional.affine_grid：当align_corners = True时，更改了对1D数据的2D仿射变换和对2D数据的3D仿射变换的行为（即，当空间维之一具有单位大小时）。

    3.2K30

    AI 技术讲座精选：数学不好，也可以学习人工智能（六）——巧用数学符号

    然而，对于某些重要且知名的数集，通常会用大写字母或符号等来描述，如： ∅ ＝一个空集（一个没有任何东西的集合）。顺便说一句，那个符号是个希腊字母“phi”。希腊字母通常会被应用到数学中。...**符号意味着去提高 j 的值。该函数取变量 x，我将 x 的值设为2。然后它从0经过1、2、3、4一直循环到5，随后将这些数字附加到表中，最后在该表上运行一个总和来得到答案：62。...输入矩阵 我们将 2D 张量称为矩阵。它基本上是一个电子表格，包含行和列。首先，你需要知道如何引用矩阵的不同部分。这张图是为你量身定做的： ? 开始我们有个矩阵 A，它用大写字母表示。...该矩阵有 m 行 n 列，因此我们称它是 m＊n 矩阵，用小的斜体字母表示。 行是水平的，从左到右。（不要被尖头迷惑，它指向 i，j 不是行的方向，再次说明行是水平！） 列是竖直的，从上到下。...这种情况下，我们有 4 x5 的矩阵（又称 2D 张量），因为我们有4行和5列。 每个框都是矩阵的一个元素。元素的位置由小写斜体 a 以及行指示符 i 和列指示符 j 表示。

    1.2K80

    PyTorch 深度学习（GPT 重译）（二）

    表示单个像素值的标量通常使用 8 位整数进行编码，如消费级相机。 在医疗、科学和工业应用中，发现更高的数值精度，如 12 位或 16 位，是很常见的。...相反，out 使用与 img 相同的底层存储，并且仅在张量级别上处理大小和步幅信息。 这很方便，因为该操作非常便宜； 但是需要注意的是：更改 img 中的像素将导致 out 中的更改。...该文件包含一个逗号分隔的值集合，由一个包含列名的标题行引导。前 11 列包含化学变量的值，最后一列包含从 0（非常糟糕）到 10（优秀）的感官质量评分。...体积数据类似于 2D 图像数据，唯一的区别是添加了第三个维度（深度）。 将电子表格转换为张量可能非常简单。分类和有序值列应与间隔值列处理方式不同。...通常——在 PyTorch 的早期版本中也是如此——我们只能对形状相同的参数使用逐元素二元操作，如加法、减法、乘法和除法。在每个张量中的匹配位置的条目将用于计算结果张量中相应条目。

    25410

    关于张量的Flatten、Reshape和Squeeze的解释 | Pytorch系列（六）

    我们使用数学工具，如微积分和线性代数，计算机科学工具，如Python和PyTorch，physics and engineering tools ，如cpu和gpu，和机器学习工具，如神经网络，层，激活函数等...在我们的例子中，这是: rows * columns = 12 elements 当我们处理一个二阶张量时，我们可以用直观的词 行和列。...然而，我们可能无法在高维空间中使用行和列这种描述，但对于高维的张量来说，其基本逻辑是相同的。...., 3.] ] ]) 在本例中，我们将阶增加到3，因此我们没有了行和列的概念。然而，形状分量(2,2,3)的乘积仍然必须等于原始张量中的元素个数(12)。...请记住，其形状必须等于形状分量的乘积。这就是PyTorch如何在给定第一个参数为1的情况下计算出应该的值。

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