开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

更改矩阵中的数据类型

Requests to the ChatCompletions_Create Operation under Azure OpenAI API version 2024-02-15-preview have exceeded token rate limit of your current OpenAI S0 pricing tier. Please retry after 1 second. Please go here: https://aka.ms/oai/quotaincrease if you would like to further increase the default rate limit.

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python库介绍2 初识numpy

numpy是一个开源的python数值计算库，专为进行严格的数字处理而产生。它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。

01

数组计算模块NumPy

轴的概念：轴是NumPy模块里的axis，指定某个axis就是沿着axis做相关操作

01

【从零学习OpenCV 4】Mat类构造与赋值

前一小节已经介绍了三种构造Mat类变量的方法，但是后两种没有给变量初始化赋值，本小节将重点介绍如何灵活的构造并赋值Mat类变量。根据OpenCV的源码定义，关于Mat类的构造方式共有二十余种，然而在平时一些简单的应用程序中很多复杂的构造方式并没有太多的用武之地，因此本书重点讲解笔者在学习和做项目中常用的构造与赋值方式。

04

01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

本文为PyTorch Fundamentals[1]的学习笔记，对原文进行了翻译和编辑，本系列课程介绍和目录在《使用PyTorch进行深度学习系列》课程介绍[2]。文章将最先在我的博客[3]发布，其他平台因为限制不能实时修改。在微信公众号内无法嵌入超链接，可以点击底部阅读原文[4]获得更好的阅读体验。

01

01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

本文为PyTorch Fundamentals[1]的学习笔记，对原文进行了翻译和编辑，本系列课程介绍和目录在《使用PyTorch进行深度学习系列》课程介绍[2]。文章将最先在我的博客[3]发布，其他平台因为限制不能实时修改。在微信公众号内无法嵌入超链接，可以点击底部阅读原文[4]获得更好的阅读体验。

01

人工智能|Tensorflow-2.0学习笔记:基础操作篇一

矩阵 matrix :[[0.7,1.5],[2.1,3],[5,6]]

03

【从零学习OpenCV 4】图像像素统计

经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。

01

【从零学习OpenCV 4】这4种读取Mat类元素的的方法你都知道么？

对于Mat类矩阵的读取与更改，我们已经在矩阵的循环赋值中见过如何用at方法对矩阵的每一位进行赋值，这只是OpenCV提供的多种读取矩阵元素方式中的一种，本小节将详细介绍如何读取Mat类矩阵中的元素，并对其数值进行修改。在学习如何读取Mat类矩阵元素之前，首先需要知道Mat类变量在计算机中是如何存储的。多通道的Mat类矩阵是一个类似于三维的数据，而计算机的存储空间是一个二维空间，因此Mat类矩阵在计算机存储时是将三维数据变成二维数据，先存储第一个元素每个通道的数据，之后再存储第二个元素每个通道的数据。每一行的元素都按照这种方式进行存储，因此如果我们找到了每个元素的起始位置，便可以找到这个元素中每个通道的数据。图2-5展示了一个三通道的矩阵的存储方式，其中连续的蓝色、绿色和红色的方块分别代表每个元素的三个通道。

03

每个数据科学家都应该知道的20个NumPy操作

关于数据科学的一切都始于数据，数据以各种形式出现。数字、图像、文本、x射线、声音和视频记录只是数据源的一些例子。无论数据采用何种格式，都需要将其转换为一组待分析的数字。因此，有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。

02

科学绘图Origin软件下载安装，Origin软件 2022中文版下载激活

Origin软件是科学家、工程师和数据分析人员常用的数据分析和图形绘制软件之一。它提供了各种功能和工具，以帮助用户进行数据可视化和分析。无论是用于化学、物理学、生物学还是其他领域的数据分析，Origin软件都提供了强大而易于使用的工具。

04

NumPy 基础知识：1~5

在过去的十年中，Python 已成为科学计算中最受欢迎的编程语言之一。其成功的原因很多，随着您着手本书，这些原因将逐渐变得明显。与许多其他数学语言（例如 MATLAB，R 和 Mathematica）不同，Python 是一种通用编程语言。因此，它为构建科学应用并将其进一步扩展到任何商业或学术领域提供了合适的框架。例如，考虑一个（某种）简单的应用，该应用要求您编写软件并预测博客文章的受欢迎程度。通常，这些是您要执行此操作的步骤：

01

Python Numpy 数组

NumPy（Numeric Python，以numpy导入）是一系列高效的、可并行的、执行高性能数值运算的函数的接口。numpy模块提供了一种新的Python数据结构——数组(array)，以及特定于该结构的函数工具箱。该模块还支持随机数、数据聚合、线性代数和傅里叶变换等非常实用的数值计算工具。

03

炒鸡简单，带你快速撸一遍Numpy代码！

我们一起来学习Python数据分析的工具学习阶段，包括Numpy，Pandas以及Matplotlib，它们是python进行科学计算，数据处理以及可视化的重要库，在以后的数据分析路上会经常用到，所以一定要掌握，并且还要熟练！今天先从Numpy开始

03

炒鸡简单，带你快速撸一遍Numpy代码！

NumPy 是 Numerical Python 的简称，它是 Python 中的科学计算基本软件包。NumPy 为 Python 提供了大量数学库，使我们能够高效地进行数字计算。更多可点击Numpy官网(http://www.numpy.org/)查看。

04

Python数据分析之NumPy（基础篇）

Numpy 的核心是ndarray对象，这个对象封装了同质数据类型的n维数组。起名 ndarray 的原因就是因为是 n-dimension-array 的简写。

03

如何让你的数据对象say I do（R-数据索引）

对数据进行索引之前，我们要先了解自己的数据对象这里我们拿实物进行展示，关键词点到为止，不进行名词解释数据对象类型结构这里我们只介绍用得比较多的对象类型结构：向量、矩阵和数据框： #####建议大家在Rstudio里把下面的代码运行一遍 options(stringsAsFactors = F) ###以下是向量,向量中的元素类型是统一的，即使拿数字放进去，也是character a<-c('a','b','1') a ####矩阵默认情况下按列填充,元素模式需一致（这里是统一数值型） b<-matri

02

[python opencv 计算机视觉零基础到实战] 三、numpy与图像编辑

在前两节中，我们对图像的属性进行了查看，得到了宽、高以及通道，但是我们对整体的图片数据结构还是存在一定的不理解；这一节将加深对图片数据结构上的理解，方便我们接下来的学习。

01

PyCaret 可轻松搞定机器学习！

PyCaret 是由 Moez Ali 创建并于2020年4月发布的 python 开源低代码机器学习库。它只需要使用很少的代码就可以创建整个机器学习管道。

02

numpy总结

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。提供数学函数应用到每个数组中元素提供线性代数，随机数生成，傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara

02

NumPy 1.26 中文官方指南（四）

括号中跟着逗号的数字表示一个具有一个元素的元组。尾随逗号将一个元素元组与括号n区分开。

01

Python实现所有算法-高斯消除法

这篇文章写的算法是高斯消元，是数值计算里面基本且有效的算法之一：是求解线性方程组的算法。

03

未来FPGA能击败GPU么？这是英特尔的研究成果

问耕编译整理量子位·QbitAI 报道在最近的FPGA国际研讨会(ISFPGA)上，英特尔加速器架构实验室(AAL)的Eriko Nurvitadhi博士，发表题为《Can FPGAs beat GPUs in Accelerating Next-Generation Deep Neural Networks》的报告，分享了英特尔的最新研究。这一研究，主要评估在DNN(深度神经网络)算法领域，两代英特尔FPGA(Intel Arria10和Intel Stratix 10)，与NVIDIA TITA

05

【动手学深度学习】笔记一

torch.Tensor是存储与变换数据的主要工具。Tensor（张量）是一个多维数组，标量可以看作是0维张量，向量可以看作是1维张量，矩阵可以看作是2维张量。

02

Python开发之numpy的使用

一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。 NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。二、num

02

Matlab 教程.7

MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB® 主要用于处理整个的矩阵和数组，而其他编程语言大多逐个处理数值。

04

数据可视化：认识Numpy

NumPy是一个开源的Python数据分析和科学计算库，全称为“Numerical Python”，主要用于数组计算。NumPy是作为数据分析必备库之一，是从事数据分析行业人员必要了解和学习的一个库，下面我们就来一起了解下NumPy。

03

NumPy(1)-常用的初始化方法

NumPy是Python中科学计算的基础包，它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。

01

【二】、什么是抽象数据类型

在上一篇【什么是数据结构】中我详细介绍了我对数据结构的理解，其实描述数据结构，有一个很好的方法叫抽象数据类型。下面我会详细介绍抽象数据类型。

03

图例为你讲解抽象数据类型——我用心写，您用心“品”

在上一篇【什么是数据结构】中我详细介绍了我对数据结构的理解，其实描述数据结构，有一个很好的方法叫抽象数据类型。下面我会详细介绍抽象数据类型。

02

Python|Numpy读取本地数据和索引

numpy是一个在python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分python科学计算库的基础库，多用于在大型，多维数组上执行数值运算。学习numpy是后面学习pandas的重要基础。Numpy用np.array()的方法就可以创建数组，常见的数据类型有int，float，bool。一般64位的电脑默认为int64，也可以通过dtype=‘ ’的方式来改变类型。数组的形状可以用(2,3)来表示，比如这个例子就表示这是一个2行3列的数组，用reshape()的方法可以更改数组的形状。数组的基本运算与矩阵的运算有点类似，但这不是今天的重点，今天主要讲的是numpy读取本地数据和索引。

02

张量 Tensor学习总结

张量是一种多线性函数，用于表示矢量、标量和其他张量之间的线性关系，其在n维空间内有n^r个分量，每个分量都是坐标的函数。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。

01

Numpy 简介

NumPy是Python中科学计算的基础软件包。它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API，它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。

02

Python3快速入门（十二）——Num

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，同时对数组运算提供了大量的数学函数库。 Numpy 是一个运行速度非常快的数学库，内部解除了CPython的GIL，运行效率极好，主要用于数组计算，是大量机器学习框架的基础库，NumPy主要包括如下：（1）强大的N维数组对象 ndarray （2）广播功能函数（3）整合 C/C++/Fortran 代码的工具（4）线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。 NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）组合使用，用于替代 MatLab。

02

【从零学习OpenCV 4】Mat类介绍

经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。

02

Pytorch入门演练

Tensors（张量）类似于NumPy中的ndarray，另外它还可以使用GPU加速计算。

02

「Workshop」第四十二期 R文件读写

rio是一个比较简单,但是又非常强大的一个数据读写包,这个包的特点是：根据文件的拓展名推断文件的类型,然后调用不同的包来读写数据，目前支持的文件类型

05

R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。

02

5.1 基本数据类型第 5 章 CG 数据类型

本章将着重介绍Cg语言中预定义的内置（built in）的、或称为基本（primitive）的数据类型。然后介绍可以用来声明对象的各类类型，主要是数组和结构类型。学习本章时，需要体会内置向量类型和数组类型的区别。

03

第3章-图形处理单元-3.3-可编程着色器阶段

现代着色器程序使用统一的着色器设计。这意味着顶点、像素、几何和曲面细分相关的着色器共享一个通用的编程模型。在内部，它们具有相同的指令集架构(ISA)。实现此模型的处理器在DirectX中称为通用着色器内核，具有此类内核的 GPU被称为具有统一着色器架构。这种架构背后的想法是着色器处理器可用于各种角色，GPU可以根据需要分配这些角色。例如，与由两个三角形组成的大正方形相比，具有小三角形的一组网格需要更多的顶点着色器处理。具有单独的顶点和像素着色器核心池的GPU意味着保持所有核心忙碌的理想工作分配是严格预先确定的。使用统一的着色器核心，GPU可以决定如何平衡此负载。

02

R语言数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据

00

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

03

R语言从入门到精通：Day3

在大概了解了R语言和在自己电脑上安装了Rstudio之后，相信大家对学习使用R语言迫不及待了。接下来，我们会推出一系列的推文来帮助大家由浅入深的学习R语言，保证每一个同学在这系列推文结束的时候都能成为R语言编程的大牛。

04

25条很棒的Python一行代码，建议收藏！

自从我用Python编写第一行代码以来，就被它的简单性、出色的可读性和特别流行的一行代码所吸引。

01

生信技能树-R语言-day5

如果想知道读取后是什么数据结构，用class(变量名),不能输入文件名csv，不然是字符串，变量名一半不带“”，有“”的就是字符串

01

Tensorflow 搭建神经网络（一）

本文为中国大学MOOC课程《人工智能实践：Tensorflow笔记》的笔记中搭建神经网络，总结搭建八股的部分

25条很棒的Python一行代码，建议收藏！

自从我用Python编写第一行代码以来，就被它的简单性、出色的可读性和特别流行的一行代码所吸引。

03

【OpenCV 4开发详解】图像连通域分析

图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像处理中较为常用的方法，例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下，一个连通域内只包含一个像素值，因此为了防止像素值波动对提取不同连通域的影响，连通域分析常处理的是二值化后的图像。

02

与机器学习算法有关的数据结构

可能你对经常使用的统计分类包中的功能不满足你的需求而感到不爽，或者你已经有了一个新的数据处理方法。所以，你决定改动现有封装好的算法，开始编写你自己的机器学习方法。

07

css的2D转换

下面通过css实现动画效果，可以使用脚本化的css实现滑入，轮廓伸缩的列表，即动态的HTML，一个过时的说法DHTML

00

OpenGL ES着色器使用详解（二）

本文介绍了OpenGL ES着色器使用的方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭