在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。...NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组（也就是强大的ndarray）。...可以简单的写作data * 1.6： NumPy通过数组广播（broadcasting）知道这种操作需要和数组的每个元素相乘。...这在机器学习应用中很常见，例如模型的输入矩阵形状与数据集不同，可以使用NumPy的reshape()方法。只需将矩阵所需的新维度传入即可。...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作： 预测（predictions）和标签（labels）向量都包含三个值。这意味着n的值为3。
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。...import numpy as np NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组（也就是强大的ndarray）。...NumPy通过数组广播（broadcasting）知道这种操作需要和数组的每个元素相乘。 数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： ?...这在机器学习应用中很常见，例如模型的输入矩阵形状与数据集不同，可以使用NumPy的reshape()方法。只需将矩阵所需的新维度传入即可。...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作： ? 预测（predictions）和标签（labels）向量都包含三个值。这意味着n的值为3。在我们执行减法后，我们最终得到如下值： ?
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。...import numpy as np NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组（也就是强大的ndarray）。...可以简单的写作data * 1.6： NumPy通过数组广播（broadcasting）知道这种操作需要和数组的每个元素相乘。...这在机器学习应用中很常见，例如模型的输入矩阵形状与数据集不同，可以使用NumPy的reshape()方法。只需将矩阵所需的新维度传入即可。...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作： 预测（predictions）和标签（labels）向量都包含三个值。这意味着n的值为3。
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。...NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组（也就是强大的ndarray）。...NumPy通过数组广播（broadcasting）知道这种操作需要和数组的每个元素相乘。 数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： ?...这在机器学习应用中很常见，例如模型的输入矩阵形状与数据集不同，可以使用NumPy的reshape()方法。只需将矩阵所需的新维度传入即可。...文摘菌将通过一个示例来逐步执行上面代码行中的四个操作： ? 预测（predictions）和标签（labels）向量都包含三个值。这意味着n的值为3。在我们执行减法后，我们最终得到如下值： ?
左侧部分标记输入数组的轴：’ij’标记A和’jk’标记B。字符串的右侧部分用字母“ik”标记单个输出数组的轴。也就是说，我们正在传入两个二维数组，获取一个新的二维数组。...要了解输出数组的计算方法，请记住以下三个规则： 在输入数组中重复的字母意味着值沿这些轴相乘。乘积结果为输出数组的值。 在本例中,我们使用字母j两次：A和B各一次。这意味着我们将A每一行与B每列相乘。...这只在标记为j的轴在两个数组中的长度相同（或者任一数组长度为1）时才有效。 输出中省略的字母意味着沿该轴的值将相加。 在这里，j不包含在输出数组的标签中。...知道如何将不同的轴相乘，然后如何对乘积求和，我们可以迅速而简单地表达许多不同的操作。这使我们可以相对容易地将问题推广到更高维度。例如，我们不必插入新的轴或转置数组以使它们的轴正确对齐。...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。
在文件当中，numpy会将变量名和数组的值映射起来。这样我们在读入的时候，就可以通过变量名访问到对应的值了。...再比如在逻辑回归当中，我们计算样本的加权和的时候，也是通过矩阵点乘来实现的。 在Andrew的深度学习课上，他曾经做过这样的实现，对于两个巨大的矩阵进行矩阵相乘的运算。...这当中的效率差距和Python语言的特性以及并发能力有关，所以在机器学习领域当中，我们总是将样本向量化或者矩阵化，通过点乘来计算加权求和，或者是系数相乘。...normal normal其实也是生成正态分布的样本值，但不同的是，它支持我们指定样本的均值和标准差。如果我们想要生成多个样本，还可以在size参数当中传入指定的shape。...但是它只支持一维的数组，一般用在批量训练的时候，我们通过choice采样出样本的下标，再通过数组索引去找到这些样本的值。
我这个起名好麻烦,都说函数完了.有整出来一个高阶函数,比较麻烦. 嵌套函数，简单来说，就是在函数中定义函数。 闭包是一个函数对象，它可以记住封闭范围中的值，即使它们不在内存中也是如此。...我们将两个不同的参数传递给两个函数，然后利用它们返回两个字符串连接后的值（在Julia中“*”用于连接字符串）或者两个整数相乘后的值，这取决于所传入的参数的数据类型。...最后在代码07行调用result所对应的函数，并传入100作为第二个参数，经过计算，08行返回了两个参数相乘所得到的结果10000。 同样，下面我们给函数传递两个String类型的参数。 ?...代码01~08行与上一个例子基本一样，只不过在传入参数变成两个字符串的情况下，Julia会自动将两个字符串连接在一起。...需要注意的是，代码06行中传入的参数和01行是不一样的，在01行中传入的是一个拥有两个int类型元素的数组，而在06行中传入的是一个单独的数组，这两个参数是有一定的区别的。
shape属性表示ndarray的形状，是一个元组，表示数组有几维，每个维度有多少个数据。ndim属性表示数组的维度。size属性表示数组中的元素个数，size可以通过shape中的值相乘得到。...asarray(a[, dtype, order]): 将输入的数据转换为一个数组，输入一个嵌套列表或数组，可以用此函数来实现拷贝数组。...广播是将两个数组的形状元组值从后往前逐个进行比较，如果元组中的值相等、其中一个为1或其中一个不存在，则两个数组可以进行运算，生成一个兼容两个数组的新数组。...将两个数组转换成矩阵后，如果满足矩阵的相乘条件，即可将它们相乘。 matmul(x1, x2): 矩阵相乘，传入两个满足相乘条件的矩阵，也可以是二维数组或列表，会自动转换成矩阵。...dot(a, b[, out]): 矩阵相乘，传入两个满足相乘条件的矩阵，也可以是二维数组或列表，会自动转换成矩阵。
在这一点上，ratings_df包含一个稀疏的评论阵列。 接下来，我们希望将数组分解以找到用户属性矩阵和我们可以重新乘回的电影属性矩阵来重新创建收视率数据。为此，我们将使用低秩矩阵分解算法。...现在让我们传入0.1。在后面的文章中我们将讨论如何调整这个参数。 函数的结果是U矩阵和M矩阵，每个用户和每个电影分别具有15个属性。现在，我们可以通过将U和M相乘来得到每部电影的评分。...所以，假设我们有一个大的数字矩阵，并且假设我们想要找到两个更小的矩阵相乘来产生那个大的矩阵，我们的目标是找到两个更小的矩阵来满足这个要求。...大矩阵中的许多条目是空白的，或者用户还没有检查特定的电影。所以，我们不是直接将评级数组分成两个较小的矩阵，而是使用迭代算法估计较小的矩阵的值。我们会猜测和检查，直到我们接近正确的答案。...首先，我们将创建U和M矩阵，但将所有值设置为随机数。因为U和M都是随机数，所以如果我们现在乘以U和M，结果是随机的。下一步是检查我们的计算评级矩阵与真实评级矩阵与U和M的当前值有多不同。
isFinite 函数，与全局的 isFinite 不同的是：它不会强制将一个非数值的参数转换成数值，这就意味着，只有数值类型的值，且是有穷的。...小数相乘 编写一个函数，能让两个并不大的小数正确相乘。...，调用 split 方法分隔整数部分与小数部分，然后拿到小数部分的长度，相乘后的结果的小数位数等于相乘前两个小数的小数位数相加。...实现 reduce 函数 reduce 是 ES6 中数组的一个方法，它可以接收两个参数，一个是回调函数，一个是初始值（可选参数）。...的数组，可选参数； reduce 如果没有第二参数，将使用数组中的第一个元素作为初始值，在没有初始值的空数组上调用 reduce 将报错。
由于向量是一维的，所以第一个每次输出都是一 length():返回数组行列大小的最大值，对于向量，表示其长度 例如: 索引向量 通过在括号内输入零个(全部输出)或多个元素的索引值，可以单个或分组访问向量中的元素...可以通过以下两种方式中的任意一种访问向量中的元素: 使用数值向量和逻辑向量。 数值索引 通过在括号内输入零个或多个元素的索引值，可以单个或分组访问向量中的元素。...数组的属性 size():返回各个维度的大小 length():返回数组的最大维度 创建数组 直接输入值 和向量一样，在数组中直接输入值时，可以使用分号（；）或以新的一行来表示换行...∗:对应元素相乘： 例子： 数组的逻辑运算 如果两个数组具有相同的大小，或者其中一个数组是标量（及长度为1的向量），逻辑运算可以同时执行在这两个数组的各个元素上。...，每列的最大值和每列的最小值 连接数组 看一个简单的例子 切片数组 对一个数组进行切片：A(对行索引,对列索引) 例子： 重塑数组 有些时候我们希望将某一维度的数组变形为另一种维度的需求
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...，可以指定初始化的值： 几个与维度相关的字段和方法： 三位数组：假设已有二维数组是35的形状，现在变成三维的，也就是两个35的二维数组，形状参数就是(2,3,5)那么写法如下： NumPy数组支持加号操作...，结果是数组中每个元素相加： 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...： 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...广播 NumPy的广播，也叫张量自动扩张，在两个数组实施运算的时候，如果两个数组形状不同，可以扩充较小数组来匹配较大数组的形状 一维数组与单个数字相加的时候，单个数字会被扩充为数组，值就是它自己
广播(Boardcasting)是NumPy中用于在不同大小的阵列（包括标量与向量，标量与二维数组，向量与二维数组，二维数组与高维数组等）之间进行逐元素运算（例如，逐元素 加法，减法，乘法，赋值等）的一组规则...，说明dot，即点积（不是逐元素运算，对于两个向量，计算的是内积，对于两个数组，则尝试计算他们的矩阵乘积）并不能运用广播机制。...二、广播(Broadcasting)的机制让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分都通过在前面加1补齐输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为...1时，这个数组能够用来计算，否则出错当输入数组的某个轴的长度为1时，沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值简单来说，我总结为两条规则：两个array的shape长度与shape的每个对应值都相等的时候，那么结果就是对应元素逐元素运算...，广播将值为1的维度进行“复制”、“拉伸”，如图所示?
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