到目前为止,我们主要关注使用 NumPy 访问和操作数组数据的工具。本节介绍与 NumPy 数组中的值的排序相关的算法。
numpy.argsort(), numpy.argmax(), numpy.argmin()用法
(6)使用算法:首先需要输入样本数据和结构化输出结果,然后运行k-近邻算法判断输入数据分别属于那个分类,最后应用对计算出的分类执行后续的处理。
在深度学习Mnist案例中遇到了argsort()函数,查了相关资料,把它的用法整理如下。
对于一维数组或者列表,unique函数去除其中重复的元素,并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表
本文主要演示numpy的argsort()函数的用法。这个函数的返回值是数组中的元素排序后的原下标,例如np.argsort([3,1,2])的返回结果是array([1, 2, 0], dtype=int64),表达的是意思是原来下标1对应的元素最小,然后是原来下标2的元素,最后是原来下标0的元素最大。 下面的小代码演示了该函数的用法,并在最后按数组中原来的位置顺序返回了最大的5个元素。 >>> import numpy as np >>> x = np.random.randint(1, 100, 10
numpy.argsort(a, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None) 功能: 将矩阵a按照axis排序,并返回排序后的下标 参数: a:输入矩阵, axis:需要排序的维度 返回值: 输出排序后的下标 import numpy as np x1 = np.array([3, 1, 2]) print(np.argsort(x1)) # [1 2 0] # axis=0 #沿着行向下(每列)的元素进行排序 x2 = np.array([[1, 5, 7], [3,
这里讲下numpy.sort、numpy.argsort、numpy.lexsort三种排序函数的用法。
也对多维Tensor排序,当对多维Tensor进行排序时,可以通过axis参数指定需要排序的维度,默认axis默认值为-1,也就是对最后一维进行排序。
在图片分类的中经常可以看到Top-1,Top-5等TopN准确率(或者时错误率)。
以上这篇python对数组进行排序,并输出排序后对应的索引值方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
从机器学习学python(一)——numpy中的shape、tile、argsort (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 注:本系列是我在学习机器学习过程中,遇到的python的没见过的语法或函数,在此进行学习。当前我主要学习的语言还是php和java,对于python,我目前的打算是遇到没见过的就学一下,暂时还没打算太深入学习这个语言。 一、shape shape返回的是数组的行、列数。 例如,a.shape()返回的是[2,3],表示a数组是2行3列的数组。a.shape[0]表示
解决思路: 利用np.random.rand()函数生成随机的矩阵。 abs函数实现对矩阵中每一个元素和指定元素相减 np.argsort()函数实现找到排序后新元素在原来矩阵中的下标 利用mask函数提取矩阵中第一列的元素 最后利用for循环遍历所有的二维坐标,找到矩阵中每行中满足特定要求的数字 ---- 环境搭建准备: 需要提前下载好numpy模块。 下载示范: win+r进入运行窗口。 📷 2.输入cmd,进入命令行窗口 📷 📷 3.输入如下命令: pip install nump
从机器学习学python(一)——numpy中的shape、tile、argsort
NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库,可以帮助程序员轻松地进行数值计算,通常应用于以下场景:
今天介绍的是对列表排序后,返回排序好的索引顺序。 问题描述:给定一个列表 [2, 3, 1, 4, 5] ,怎么返回排序后的索引顺序,即 [2,0,1,3,4] ? 解决方法: 方案1: 利用 so
np.random.seed(100) # 多次运行得到相同的结果,设置随机数的种子
在前面的小节中,我们学习了如何获取和修改数组的元素或部分元素,我们可以通过简单索引(例如arr[0]),切片(例如arr[:5])和布尔遮盖(例如arr[arr > 0])来实现。本节来介绍另外一种数组索引的方式,被称为高级索引。高级索引语法上和前面我们学习到的简单索引很像,区别只是它不是传递标量参数作为索引值,而是传递数组参数作为索引值。它能让我们很迅速的获取和修改复杂数组或子数组的元素值。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
先说一下三者的区别 sort, sorted 是用在 list 数据类型中的排序方法 argsort 是用在 numpy 数据类型中的排序方法( numpy 里也有一个 sort 方法,下面会讲)
numpy 早就用过了,但是长时间不用的话对其中的一些知识点又会忘记,又要去网上翻看各种博客,干脆自己把常用的一些东西记下来好了,以后忘了的话直接看自己写的笔记就行了
Syntax argsort(a, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None) 返回 数组值 从小到大 的 索引值 。 实验代码 # coding: utf-8 import numpy as np # 返回 数组值 从小到大 的 索引值 x = np.array([[20, 10, 30, 40], [100, 200, 300, 400]]) print np.argsort(x) ---- ----
NumPy是Python的一个扩展库,负责数组和矩阵运行。相较于传统Python,NumPy运行效率高,速度快,是利用Python处理数据必不可少的工具。
本文博客:柳叶刀与小鼠标 - 简书 https://www.jianshu.com/u/619b87e54936 =============================================== 今天讨论一些基本的Numpy函数,这些函数我每天都用于数据分析。
前者是引入numpy包中的所有类,后续代码中可以直接使用类的方法。后者是引入numpy包,如果需要使用同名类的方法,需要加类名。 Eg:
import numpy as np evals=np.array([0,2,5,3,1]) evecs=np.array([[1,1],[2,3],[4,5],[7,7],[6,8]]) print evecs.shape # 默认按升序排列 sorted_indices = np.argsort(evals) # 取相反数 变为按降序排列 sorted_indices = np.argsort(-evals) print sorted_indices k=3 # 切片取特征向量列向量 topk_eve
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。
花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割
NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包括:
今天看了用主成分分析简化数据,就顺便用MNIST数据集做了下实验,想直观地看一下效果,并通过完成这个小demo深入理解下原理。 我发现“是什么、能做什么、怎么用、效果是什么、原理是什么、优缺点是什么”这样的思路能让我更好地接受一个新知识,之所以把原理放在效果后面,是因为我比较喜欢先看看它的作用,可视化意义之后能提起我对一个知识的兴趣,加深对它意义的理解,后面看数学原理会容易,所以整篇文章就以这样的思路组织整理。 主成分分析是什么 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)
信息增益Gain(D)= 根节点信息熵(X) - 权重*分支节点信息熵和(Y)= X - Y
Ndarray 可以理解为Java里面List 的实现,封装了更好的接口和api。
一、概述 kNN算法,即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法,是最简单的机器学习算法,没有之一。 该算法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51822775
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
最近邻可以用于分类和回归,这里以分类为例。给定一个训练集,对新输入的实例,在训练数据集中找到与该实例最接近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类
NumPy是一个开源的Python库,主要用在数据分析和科学计算,基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础,因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。比如:Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image 等。
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。
从今天开始,与大家分享我学习《Machine Learning In Action》这本书的笔记与心得。我会将源码加以详细的注释,这是我自己学习的一个过程,也是想通过这种方式帮助需要学习的童鞋的一种方式。
版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/52293091
tf.math.top_k可以帮助我们查找最后一个维度的 k 个最大条目的值和索引.
对数组做基本的算术运算,将会对整个数组的所有元组进行逐一运算,并将运算结果保存在一个新的数组内,而不会破坏原始的数组 数组和向量之间的运算 数组和数组之间的运算 通用函数的使用 数组和向量之间的运算 import numpy as np a = np.array([20,40,50,80]) b = np.arange(4) print(a) print(b) [20 40 50 80] [0 1 2 3] c = a - b c array([20, 39, 48, 77]) b**2 # 每
算法:谱聚类是首先根据给定的样本数据集定义描述成对数据点相似度的亲合矩阵,然后计算矩阵的特征值和特征向量,最后选择合适的特征向量聚类不同的数据点。
WordNet是NLP中常用的同义词词典,普林斯顿大学在1985年开发的;在NLTK模块中已经存在这个同义词词典
所谓的近邻表求解,就是给定N个原子的体系,找出满足cutoff要求的每一对原子。在前面的几篇博客中,我们分别介绍过CUDA近邻表计算与JAX-MD关于格点法求解近邻表的实现。虽然我们从理论上可以知道,用格点法求解近邻表,在复杂度上肯定是要优于传统的算法。本文主要从Python代码的实现上来具体测试一下二者的速度差异,这里使用的硬件还是CPU。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云