众所周知,Python 里面有一种特殊的方法叫做魔法方法;同时我们还知道字符串 s*整数 n 表示字符串复制了 n 次,一个 numpy 数组+一个数等于把这个数加到 numpy 数组的每个元素,最后得到新数组。或许大家觉得很奇怪,毕竟在上面的两个例子中乘法运算符和加法运算符做了很不符合常理的事情,一个数组+一个数完全说不通,看完今天的文章或许就能够说得通了。
根据用户提供的文章内容,撰写摘要总结。
今天是918,一个对中国人来说非常特殊的日子。这一天,有些地方可能会拉响警笛,有的地方可能会有一些纪念活动。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一,也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说,NumPy的大量运算方法非常难记。
机器学习和数据分析变得越来越重要,但在学习和实践过程中,常常因为不知道怎么用程序实现各种数学公式而感到苦恼,今天我们从数学公式的角度上了解下,用 python 实现的方式方法。
NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时,无需修改或仅需少量修改代码。
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium,作者:Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具,本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数,帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
无论是在机器学习还是深度学习中,Python 已经成为主导性的编程语言。而且,现在许多主流的深度学习框架,例如 PyTorch、TensorFlow 也都是基于 Python。这门课主要是围绕 “理论 + 实战” 同时进行的,所以本文,我将重点介绍深度学习中 Python 的必备知识点。
生活中所说的“空间”,就是我们所处的地方,它有三个维度,它里面有各种物体,这些物体各自遵守着一定的运动规则——注意,“空间”非“空”——或者说,这个空间制定了某些规则,里面的物体必须遵循。有时候我们也会画出一个相对小的范围,在这个范围内的对象类型单一,且遵循统一的规律,比如这几年风靡各地的“创客空间”,其中的对象就是喜欢创造的人,他们遵循的规律就是“创造,改变世界”。诚然,由人组成的“空间”总是很复杂的,超出了本书的研究范畴,我们下面要研究的是由向量组成的“空间”,即“向量空间”。
显然,在 Python 中,列表 * N 中的 * 运算符为重复操作,将列表中的每个元素重复 N 次。
对于非向量化,我们要求得z的值,必须用到for循环,但是当数据量非常庞大的时候,for循环所用的时间会比较多,这个时候可以使用向量运算来提高速度
Vmap是一种在python里面经常提到的向量化运算的功能,比如之前大家常用的就是numba和jax中的向量化运算的接口。虽然numpy中也使用到了向量化的运算,比如计算两个numpy数组的加和,就是一种向量化的运算。但是在numpy中模块封装的较好,定制化程度低,但是使用便捷,只需要调用最上层的接口即可。现在最新版本的mindspore也已经推出了vmap的功能,像mindspore、numba还有jax,与numpy的最大区别就是,需要在使用过程中对需要向量化运算的函数额外嵌套一层vmap的函数,这样就可以实现只对需要向量化运算的模块进行扩展。用一个公式来理解向量化运算的话就是:
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在Andrew Ng的<< Machine Learning >>课程中,多次强调了使用向量化的形式进行编码,在深度学习课程中,甚至给出了编程原则:尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。该课程采用的是matlab/octave语言,所擅长的方向正是数值计算,语言本身内置了对矩阵/向量的支持,比如:
在Python中,列表支持与整数的乘法运算,但表示的是列表元素的重复,并生成新列表,如: >>> [1,2,3]*3 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] Python列表不支持与整数的加、减、除运算,也不支持列表之间的减、乘、除操作,而加法运算则表示列表元素的合并,并生成新列表,如: >>> [1,2,3]+[4,5,6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] 对于向量而言,经常需要这样的操作,例如向量所有分量同时加、减、乘、除同一个数,或者向量之间的加、减、乘、除运
Numpy是python的一个非常基础且通用的库,基本上常见的库pandas,opencv,pytorch,TensorFlow等都会用到。
本文引自图灵新书《流畅的Python》的第一章——Python数据模型。本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔,Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人,从语言设计层面剖析编程细节,兼顾Python 3和Python 2,告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道,教你写出风格地道的Python代码。 书籍信息 作者:Luciano Ramalho 译者:安道 吴珂 PSF研究员、知名Py
众所周知,Python的for循环本质上要比C慢很多。 而且深度学习和机器学习算法严重依赖通过for循环执行的矩阵运算。
背景:Python是一种解释型的编程语言,基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码,而是直接执行。而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是,解释型代码的速度比编译型代码要慢,为了使得python代码更快,最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。(注意:numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的)
看起来效果不错。假设我们要对数据进行筛选,取第 1 列的第 1 行和第 3 行数据构成一个 2 x 1 的列向量。先看对 array 的做法:
陷阱一:数据结构混乱 array 和 matrix 都可以用来表示多维矩阵: 看起来效果不错。假设我们要对数据进行筛选,取第 1 列的第 1 行和第 3 行数据构成一个 2 x 1 的列向量。先看对
深度学习:作为机器学习的一个子域,关注用于模仿大脑功能和结构的算法:人工神经网络。
最近写CFD的东西,发现主机造轮子太累,还是用matlab吧,有点忘记了,复习一下啦~
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包(如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow)都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
为啥呢,因为深度学习中的数据量往往巨大,用for循环去跑的话效率会非常低下,相比之下,矩阵运算就会快得多。而python的矩阵“传播机制(broadcasting)”和专门用于矩阵计算的numpy包更是给了我们使用矩阵运算的理由。
本文略难,系转载,原文出自,http://python.jobbole.com/83557/
知乎专栏:[代码家园工作室分享]收藏可了解更多的编程案例及实战经验。问题或建议,请留言;
昨天做完卷积神经网络习题,感觉自己都弄懂了,但到编程环节,却感觉无从下手,勉强参照示例代码完成编程任务,提交了好几次都没有通过,倍受打击。简单总结了一下原因:
前言 如何使用Python进行科学计算和数据分析,这里我们就要用到Python的科学计算库,今天来分享一下如何安装Python的数据科学计算库。 数据科学计算库 Python中的数据科学计算库有Numpy、Scipy、pandas、matplotlib(前面我分享了一篇matplotlib的简单应用,历史文章里面就有)。 Numpy是一个基础性的Python库,为我们提供了常用的数值数组和函数。 Scipy是Python的科学计算库,对Numpy的功能进行了扩充,同时也有部分功能是重合的。Numpy和Sci
〇,numpy简介 numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。 大部分底层代码用C语言编写,运行速度快。 强有力支持向量化编程风格,有效替代循环。 相对于python有更加丰富的数据类型。 numpy中常用的3种对象是 ndarray,matrix 和ufunc 本节我们介绍 ufunc通用函数。ufunc概要如下: numpy 中的许多函数都是 ufunc —— universe function。 它们能够自动对array实行向量化运算,不需要map。 向量化运算效率高于for和map,且支持广播特
NumPy 是 Python 科学计算的基础包,几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了的强大功能。此外,它也广泛应用在开源的项目中,如:Pandas、Seaborn、Matplotlib、scikit-learn等。
神经网络和深度学习(二)——从logistic回归谈神经网络基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 之前学习机器学习的时候,已经学过logistic回归,不过由于神经网络中,一些思想会涉及到logistic,另外会拿一些神经网络用到的解决方案,以logistic来举例,更浅显易懂(例如BP算法)。 因此,这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等,主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容,其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
在用Python进行矩阵运算(尤其是大型矩阵运算)的时候,最忌讳的是写循环,循环的执行效率极其的低,想要提高计算效率,有很多方法可以尝试,今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下,召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率。
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Hi! 大家好,又和大家见面了。上次给大家介绍了Numba中一句话加速for循环的@jit加速你的python脚本,今天继续给大家介绍另外一个我觉得很不错的Numba的用法。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。
“Octave Tutorial——Vectorization”,是第二周内容的最后一次视频。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 沈爱群,徐凌霄,Aileen 在学习深度学习的课程时,数学知识十分重要,而如果要挑选其中最相关的部分,“线性代数”首当其冲。 如果你也跟本文作者一样,正在探索深度学习又困于相关数学概念,那么一定要读下去,这是一篇介绍深度学习中最常用线性代数操作的新手指南。 什么是线性代数在深度学习中,线性代数是一个非常有用的数学工具,提供同时操作多组数值的方法。它提供多种可以放置数据的结构,如向量(vectors)和矩阵(matrices, 即spreadsheets)两种结构,并
线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要,线性代数是有关连续值的数学。许多计算机科学家在此方面经验不足,传统上计算机科学更偏重离散数学。这篇博文主要介绍了线性代数的基本概念,包括标量、向量、矩阵、张量,以及常见的矩阵运算,并且也有相应的Python代码实现。
1、场景描述 在数据统计分析过程中,求累计值(总和)是最常用的统计指标之一,市面上的各种流行数据库均支持的查询方式基本如下: select sum(c) from table_name; 当数据量在小规模时,sum只是一瞬间的事情,让你感觉电脑真牛逼啊,我掰手指头要算半天的数,它居然可以这么快,下面是1万多条数据的字段求和,只用了8ms。 但是当数据量不断增长到一个量级时,比如说,先定个小目标:一亿条订单求总额,你可以尝试在常规的数据库上执行同样的语句需要多长时间。 在我的电脑上执行这样的查询,大约需要10
1 pytorch安装 安装pytorch之前,需要安装好python,还没安装过python的宝宝请先移步到廖雪峰的python教程,待安装熟悉完之后,再过来这边。 我们接着讲。 打开pytorch
大一学这个解析几何的时候就想着用一门语言把里面的算法都实现了,可是一直拖拖拉拉的处于未完工的状态。
我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix)。 回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作。例如:
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写,字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖,这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算,Python的OpenCV库自然也不例外。
要完成本周的习题,需要对NumPy和矩阵运算比较熟悉。如果做题时不太确定答案是哪一个,可以将代码运行一下,就可以很清楚答案。比如我开始不太清楚矩阵的AxB运算和numpy.dot(A, B)有什么不同,实际运行之后才明白x运算是元素逐一相乘,而numpy.dot则是数学上的矩阵乘法运算。
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