mxnet 数据操作

1. 创建NDArray

1.1 模块导入：

from mxnet import nd

1.2 创建行向量：

x = nd.arange()

● 示例：

1.3 获取NDArray实例的形状

x.shape

● 示例：

1.4 获取NDArray实例中元素（element）的总数：

x.size

● 示例：

1.5 改变NDArray示例的形状：

X = x.reshape() 

● 示例：

使⽤reshape函数把⾏向量x的形状改为(3, 4)，也就是⼀个3⾏4列的矩阵，并记作X。除了形状改变之外，X中的元素保持不变。

1.6 创建张量：

1.6.1 创建各元素为0的张量

nd.zeros()

● 示例：

我们创建⼀个各元素为0，形状为(2, 3, 4)的张量。实际上，之前创建的向量和矩阵都是特殊的张量。

1.6.2创建各元素为1的张量

nd.ones()

● 示例：

1.7 通过Python的列表(list)指定需要创建的NDArray中每个元素的值

Y = nd.array()

● 示例：

1.8 随机生成NDArray中每个元素的值

nd.random.normal()

● 示例：

2. 运算（NDArray）

2.1 按元素加法：

● 示例：

2.2 按元素乘法：

● 示例：

2.3 按元素除法：

● 示例：

2.4 按元素做指数运算：

Y.exp()

● 示例：

2.5 做矩阵乘法

nd.dot()

● 示例：

下⾯将X与Y的转置做矩阵乘法。由于X是3⾏4列的矩阵，Y转置为4⾏3列的矩阵，因此两个矩阵相乘得到3⾏3列的矩阵。

2.6 将多个NDArray连结（concatenate）

nd.concat()

● 示例：

下⾯分别在⾏上（维度0，即形状中的最左边元32 2. 预备知识素）和列上（维度1，即形状中左起第⼆个元素）连结两个矩阵。可以看到，输出的第⼀个NDArray在维度0的⻓度（6）为两个输⼊矩阵在维度0的⻓度之和（3 + 3），而输出的第⼆个NDArray在维度1的⻓度（8）为两个输⼊矩阵在维度1的⻓度之和（4 + 4）。

2.7 使用条件判断式得到元素为0或1的新的NDArray。

● 示例：

以 X == Y 为例，如果X和Y在相同位置的条件判断为真（值相等），那么新的NDArray在相同位置的值为1；反之为0。

2.8 对NDArray中所有元素求和得到一个只有一个元素的NDArray。

X.sum()

● 示例：

2.9 将结果（NDArray）转化成标量

X.asscalar()

● 示例：

例⼦中X的L2范数结果同上例⼀样是单元素NDArray，但最后结果变换成了Python中的标量。

● 拓展： 我们也可以把Y.exp()、X.sum()、X.norm()等分别改写为nd.exp(Y)、nd.sum(X)、nd.norm(X)等。

3. 广播机制

3.1 概念

当对两个形状不同的NDArray按元素运算时，可能会触发⼴播（broadcasting）机制：先适当复制元素使这两个NDArray形状相同后再按元素运算。

3.2 示例

① 定义两个NDArray：

② 广播（broadcasting）

由于A和B分别是3⾏1列和1⾏2列的矩阵，如果要计算A + B，那么A中第⼀列的3个元素被⼴播（复制）到了第⼆列，而B中第⼀⾏的2个元素被⼴播（复制）到了第⼆⾏和第三⾏。如此，就可以对2个3⾏2列的矩阵按元素相加。

4. 索引

4.1 概念：

● 在NDArray中，索引（index）代表了元素的位置。NDArray的索引从0开始逐⼀递增。例如，⼀个3⾏2列的矩阵的⾏索引分别为0、1和2，列索引分别为0和1。 ● 注意：左闭右开

4.2 通过索引截取矩阵范围：

● 示例：

我们指定了NDArray的⾏索引截取范围[1:3]。依据左闭右开指定范围的惯例，它截取了矩阵X中⾏索引为1和2的两⾏。

4.3 访问NDArray中单个元素

● 示例：

矩阵中⾏和列的索引，并为该元素重新赋值。

4.4 截取部分元素，并为其重新赋值

● 示例：

例⼦中，我们为⾏索引为1的每⼀列元素重新赋值。

5. 运算的内存开销

5.1 id()函数

如果两个实例的ID一致，那么它们所对应的内存地址相同，反之则不同。

● 示例：

5.2 避免临时内存开销：

● 示例：

5.3 减少内存开销：

如果X的值在之后的程序中不会复⽤，我们也可以⽤ X[:] = X + Y 或者 X += Y 来减少运算的内存开销。

● 示例：

6. NDArray和NumPy相互变换

6.1 思路：

我们可以通过array函数和asnumpy函数令数据在NDArray和NumPy格式之间相互变换。

6.2 实例：将NumPy实例变换成NDArray。