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匿名字典还是dict()函数: Python中字典创建方式的选择

1、问题背景在 Python 中，当您要将一个字典的值传递给函数，或以其他方式使用一个不会被重复利用的临时字典时，有两种简单的方法可以做到这一点：一种是使用 dict() 函数创建字典：foo.update...我不喜欢 dict() 选项，因为我不喜欢像这样不必要地调用函数，这会增加您不需要的开销：>>> from timeit import Timer>>> Timer("mydict = {'a' : 1...答案4：我更喜欢您的“匿名字典”方法，我认为这纯粹是个人风格。我只是觉得后一种版本更具可读性，但它也是我习惯看到的。答案5：dict() 方法增加了函数调用的开销。...答案8：我认为 dict() 函数真正存在是为了让您可以从其他内容（也许是一些可以轻松生成必要关键字参数的内容）创建字典。...总之，在 Python 中使用 dict() 函数还是匿名字典来创建字典，很大程度上取决于个人喜好和具体的使用场景。dict() 函数可以更明确地指定键值对，而匿名字典则更简洁直观。

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从零开始深度学习（七）：向量化

) + b 这是向量化方式进行计算 的方法，你会发现这个非常快，尤其是对比之前的非向量化的实现。...2、深入理解向量化 通过 numpy内置函数 和 避开显式的循环(loop) 的方式进行向量化，从而有效提高代码速度。...非向量化方法：初始化向量 ，然后通过循环依次计算每个元素 向量化方法：通过 python 的 numpy 内置函数，执行 命令 numpy 库有很多向量函数，比如 u=np.log 是按元素计算对数函数...PS：当想写循环时，检查 numpy 是否存在类似的内置函数。 吴恩达老师手写稿如下： 希望你现在有一点向量化的感觉了，减少一层循环可以使代码更快一些！！！...先回顾一下逻辑回归的前向传播，现有 个训练样本，然后对第一个样本进行预测，；激活函数 ；计算第一个样本的预测值 。然后对第二个样本进行预测，第三个样本，依次类推。。。

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神经网络和深度学习（二） ——从logistic回归谈神经网络基础

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...五、向量化 1、概念 向量化要解决的问题是，求解上述logistic的过程中，会出现太多的for循环。...这里使用numpy的矩阵运算，避开手工去写for循环，而是调用现有的函数，让计算机内部去执行for循环。...由于numpy的矩阵运算，是可以并行执行的，且numpy是用C语言写的python库，其运行效率比python原生写法快得多。 故所有能用numpy函数的，建议都要用，避免自己去写函数。...向量化本身概念很简单，即把w、x、z、y等变量，都用numpy的矩阵表示，而不用单个数字或者普通的数组，这样做的好处就是可以调用numpy的矩阵处理函数了。 ?

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NumPy 基础知识 ：1~5

这可以避免大型程序中的许多混乱。 如我们将看到的，可以用多种方式创建 NumPy 数组。 创建数组的最简单方法之一是使用array函数。 注意，我们向函数传递了一个列表列表，组成列表的长度相等。...我们使用前面的方法使用随机函数来创建x数组，但是这次我们使用numpy.empty初始化y数组以首先创建一个空数组，然后将值从x复制到y。...创建数组 数组可以通过多种方式创建，例如从其他数据结构，通过读取磁盘上的文件或从 Web 创建。...同样，**功率符号以矩阵方式完成。 我们还根据随机函数创建了一个矩阵z，以显示该矩阵何时可逆（非奇异）。 您可以使用numpy.matrix.I获得逆矩阵。...x和y都具有5,000 x 5,000元素，但是x是二维ndarray，而y将其转换为相同的形状matrix。 即使计算已通过 NumPy 优化，NumPy 矩阵也将始终以矩阵方式进行运算。

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深度学习教程 | 浅层神经网络

引言 在ShowMeAI前一篇文章 神经网络基础 中我们对以下内容进行了介绍： 二分类问题、逻辑回归模型及损失函数。 梯度下降算法。 计算图与正向传播及反向传播。 向量化方式并行计算与提效。...2.2 单个样本计算方式 我们将输入层到隐藏层的计算公式列出来： [神经网络前向计算] 后续从隐藏层到输出层的计算公式为： [神经网络前向计算] 上述每个节点的计算都对应着一次逻辑运算的过程，分别由计算...2.3 向量化计算 [多样本向量化 Vectorizing across Multiple Examples] 我们引入向量化思想提升计算效率，将上述表达式转换成矩阵运算的形式，如下所示： [神经网络前向计算...对于m个训练样本，我们也可以使用向量化矩阵运算的形式来提升计算效率。形式上，它和单个样本的矩阵运算十分相似，比较简单。...[神经网络的梯度下降法] 其中，np.sum使用到python中的numpy工具库，想了解更多的同学可以查看ShowMeAI的 图解数据分析 系列中的numpy教程，也可以通过ShowMeAI制作的numpy

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我的机器学习numpy篇何为ndarray？ndarry创建生成正态分布ndarry属性修改形状ndarry运算ndarry切片矩阵转置聚合函数

前言： numpy是以矩阵为基础的数学计算模块，其基础为多维数组为ndarray 官方文档：(https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/index.html) 何为...(注意黑体字) ndarry创建 代码如下 import numpy as np np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.zeros((4,5)) np.ones((2,3,4...矩阵积 np.dot(arr01,arro2) ndarry切片 冒号切片 bool切片 花式切片 arry10=np.random.randint(1,20,size=(4,2,4)) arry10...[2:,0,1:3] arry10[[True,False,False,False]] 矩阵转置 arr.tranponse arr.T 聚合函数 求平局值，方差,标准差 #二元函数比较大小...np.greater(arr1,arr2) #求平局值 arr.mean(axis=0) #求标准差 arr.std(axis=1) np.where函数 np.where(condition,arr1

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Python必备基础：这些NumPy的神操作你都掌握了吗？

这里我们介绍生成ndarray的几种方式，如从已有数据中创建；利用random创建；创建特殊多维数组；使用arange函数等。 1....从已有数据中创建 直接对python的基础数据类型（如列表、元组等）进行转换来生成ndarray。...▲图1-1 获取多维数组中的元素 获取数组中的部分元素除通过指定索引标签外，还可以使用一些函数来实现，如通过random.choice函数从指定的样本中进行随机抽取数据。...numpy.linalg中常用函数： diag：以一维数组方式返回方阵的对角线元素 dot：矩阵乘法 trace：求迹，即计算对角线元素的和 det：计算矩阵列式 eig：计算方阵的本征值和本征向量 inv...使用循环与向量运算比较 充分使用Python的NumPy库中的内建函数（built-in function），实现计算的向量化，可大大提高运行速度。NumPy库中的内建函数使用了SIMD指令。

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神经网络和深度学习(吴恩达-Andrew-Ng)：一二周学习笔记

机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。...linear regression 线性回归 回归函数，例如在最简单的房价预测中，我们有几套房屋的面积以及最后的价格，根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格，根据回归预测，在以房屋面积为输入x，输出为价格的坐标轴上...为了把这些像素值取出来放入特征向量，就要像下面一样定义一个特征向量x以表示这张图片，我们把所有的像素值都取出来，把三层矩阵上的所有数都放入一个向量中，最后得到一个很长的特征向量，把图片中所有的红绿蓝像素强度值都列出来...2.7 计算图 可以说，一个神经网络的计算都是按照前向或者反向传播过程来实现的，首先计算出，神经网络的输出，紧接着进行一个反向传播过程，后者我们用来计算出对应的梯度或者导数，以下流程图解释了，为什么要用这样的方式实现...# _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np a = np.random.randn(5) #生成5个随机的高斯变量，存储在数组a中， #这创建了一个数据结构，a.shape

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5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

每个深度学习初学者都应该知道这5个Pytorch 的基本函数。 能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。...在构建神经网络时为了降低计算速度必须避免使用显式循环，我们可以使用矢量化操作来避免这种循环。在构建神经网络时，足够快地计算矩阵运算的能力至关重要。 “为什么不使用 NumPy 库呢？”...PyTorch 允许我们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。...创建张量的一种方法是通过指定其维度来初始化一个随机张量 describe(torch.Tensor(2, 3)) 使用 Python 列表以声明方式创建张量 我们还可以使用 python 列表创建张量。...x = torch.Tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) describe(x) 使用 NumPy 数组创建张量 我们也可以从NumPy 数组中创建PyTorch 张量。

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python学习笔记第三天：python之numpy篇！

此图只是为了封面而已，并非python女友 接下来要给大家介绍的系列中包含了Python在量化金融中运用最广泛的几个Library: numpy scipy pandas matplotlib ###...先上例子： 这里我们生成了一个一维数组a，从0开始，步长为1，长度为20。Python中的计数是从0开始的，R和Matlab的使用者需要小心。...三、创建数组 数组的创建可通过转换列表实现，高维数组可通过转换嵌套列表实现： 一些特殊的数组有特别定制的命令生成，如4*5的全零矩阵： 默认生成的类型是浮点型，可以通过指定类型改为整型： [0, 1)...区间的随机数数组： 四、数组操作 简单的四则运算已经重载过了，全部的'+'，'-'，'*'，'/'运算都是基于全部的数组元素的，以加法为例： 这里可以发现，a中虽然仅有一个与元素是浮点数，其余均为整数...数组可以通过asmatrix或者mat转换为矩阵，或者直接生成也可以： 再来看一下矩阵的乘法，这使用arange生成另一个矩阵b，arange函数还可以通过arange(起始，终止，步长)的方式调用生成等差数列

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看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

最近，国外有位程序员讲NumPy的基本运算以图解的方式写下来，让学习过程变得轻松有趣。在Reddit机器学习社区发布不到半天就收获了500+赞。 ? 下面就让我们跟随他的教程一起来学习吧！...△在末尾添加元素时，Python列表复杂度为O(1)，NumPy复杂度为O(N) 向量运算 向量初始化 创建NumPy数组的一种方法是从Python列表直接转换，数组元素的类型与列表元素类型相同。...从NumPy数组中获取数据的另一种超级有用的方法是布尔索引，它允许使用各种逻辑运算符，来检索符合条件的元素： ? 注意：Python中的三元比较3<=a<=5在NumPy数组中不起作用。...因此在二维数组中，如果axis=0是按列，那么axis=1就是按行。 ? 矩阵运算 除了普通的运算符（如+，-，*，/，//和**）以元素方式计算外，还有一个@运算符可计算矩阵乘积： ?...实际上，如果我们需要做的就是向数组的边界添加常量值，那么pad函数就足够了： ? Meshgrid 如果我们要创建以下矩阵： ? 两种方法都很慢，因为它们使用的是Python循环。

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Numpy 简介

更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原来的数组。 NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。...广播是用来描述操作的隐式逐个元素行为的术语；一般来说，在NumPy中，所有的操作，不仅是算术操作，而且是逻辑的、按位的、功能的等，以这种隐式逐个元素的方式表现，即它们广播。...一般有6个机制创建数组： 从其他Python结构（例如，列表，元组）转换 numpy原生数组的创建（例如，arange、ones、zeros等） 从磁盘读取数组，无论是标准格式还是自定义格式 通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组...使用特殊库函数（例如，random） 复制、join或以其他方式扩展或改变现有数组的方法。...vstack(tup) 垂直堆叠数组（行方式）。 block(arrays) 从嵌套的块列表中组装nd数组。

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01.神经网络和深度学习 W2.神经网络基础

逻辑回归损失函数 4. 梯度下降 5. 导数 6. 计算图导数计算 7. 逻辑回归中的梯度下降 8. m个样本的梯度下降 9. 向量化 10. 向量化的更多例子 11....关于 python / numpy 向量的说明 作业 参考： 吴恩达视频课 深度学习笔记 1. 二分类 判断图片中动物是猫？不是猫？ 特征向量 是 3通道的RGB矩阵 展平 ? 2....逻辑回归损失函数 image.png 5. 导数 函数在某一点的斜率，在不同的点，斜率可能是不同的。 6. 计算图导数计算 链式求导法则： ? 7....向量化 使用 numpy 等库实现向量化计算，效率更高 import numpy as np #导入numpy库 a = np.array([1,2,3,4]) #创建一个数据a print(a) #...向量化 logistic 回归 逻辑回归前向传播步骤： image.png ?

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学习笔记 | 吴恩达之神经网络和深度学习

机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。...线性回归 回归函数，例如在最简单的房价预测中，我们有几套房屋的面积以及最后的价格，根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格，根据回归预测，在以房屋面积为输入x，输出为价格的坐标轴上，做一条直线最符合这几个点的函数...2.7 计算图 可以说，一个神经网络的计算都是按照前向或者反向传播过程来实现的，首先计算出，神经网络的输出，紧接着进行一个反向传播过程，后者我们用来计算出对应的梯度或者导数，以下流程图解释了，为什么要用这样的方式实现...# _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np a = np.random.randn(5) #生成5个随机的高斯变量，存储在数组a中， #这创建了一个数据结构，...softmax函数公式详细 numpy.dot()有两种意思： 参数为两个列表时，为求两个列表的点积，即对应相乘再加和 参数为向量与矩阵或者矩阵时，则是做矩阵的乘法 参数一个为m*n的矩阵，一个为n个元素的列表时

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如何让你的矩阵运算速度提高4000+倍

下面我们来尝试一下用numpy的vectorize方法，将函数向量化。 vectorize函数向量化 vectorize是numpy的一个将函数向量化的方法，在官方文档中有专门的介绍。...定义一个向量化函数，该函数以嵌套的对象序列或 numpy 数组作为输入，并返回单个 numpy 数组或 numpy 数组的元组。...vectorize可以改造你的python函数，改造后的函数可以直接作用于numpy向量矩阵之中。...在官网的介绍中，还附加了这么一段描述： 提供向量化函数主要是为了方便，而不是为了性能，它执行的本质是一个for循环。...本质上矩阵运算的难点在于 逻辑分支，也就是在矩阵中实现类似于if-else的逻辑运算，只要你能在矩阵中实现了逻辑分支，任何分支内的运算步骤都可以使用矩阵运算轻易地实现。

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使用Python NumPy库进行高效数值计算

数组的创建与基本操作 创建数组 使用NumPy创建数组是非常简单的，可以通过将普通的Python列表或元组传递给numpy.array函数来实现。...(arr_tuple) print("数组从元组创建：", arr_from_tuple) 数组属性 创建数组后，可以通过访问数组的各种属性来获取有关数组的信息，如形状、维度和元素个数等。...提供了一些用于进行线性代数运算的函数，例如矩阵乘法、逆矩阵等。...loaded_arr = np.load('saved_array.npy') print("从文件加载的数组：", loaded_arr) 性能优化与向量化 NumPy的底层实现是用C语言编写的，因此它的运算速度非常快...以下是一些性能优化的技巧： 使用向量化操作： 尽量使用NumPy的向量化操作，避免使用循环，以充分利用底层优化。 避免复制大数组： 在处理大数组时，尽量避免不必要的数据复制，以节省内存和提高速度。

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前端如何开始深度学习，那不妨试试JAX

NumPy 是 Python 中的一个基础数值运算库，被广泛使用的支持大量的维度数组与矩阵运算的数学函数库。...向量化：在机器学习中，通常需要在大规模的数据上运行相同的函数，例如计算整个批次的损失或每个样本的损失等。...与 PyTorch 相比，JAX 最重要的方面是梯度计算。在 Torch 中，图形是在前向传播期间创建的，而梯度是在后向传播期间计算的。另一方面，JAX的计算被表示为一个函数，使用方面更友好。...与NumPy 代码风格不同，在JAX 代码中，可以直接使用import方式导入并直接使用。可以看到，JAX 中随机数的生成方式与 NumPy 不同。...它具有沿数组轴映射函数的熟悉语义，但不是将循环保留在外部，而是将循环推入函数的原始操作中以提高性能。当与组合时jit()，它的速度可以与手动添加批处理尺寸一样快。

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荣登Nature，时隔15年NumPy论文终发表！

用户使用「indexing」索引来访问子数组或单个元素、「operators」如，+ 、-和 × 用于向量化操作、「@」用于矩阵乘法，以及array-aware函数与 NumPy 数组进行交互;。...为了补充数组语法，NumPy 对数组执行向量化计算的函数，包括算术、统计和三角图形学等。「矢量化」、「在整个数组而不是单个元素上操作」对于数组编程来说是必不可少的。...在 eht-imaging 中，NumPy 数组用于存储和处理处理链中的每个步骤中的数字数据: 从原始数据到校准和图像重建。...例如，每个深度学习框架都创建了自己的数组; PyTorch、 Tensorflow、 Apache MXNet和 JAX 数组都具有以分布式方式在 cpu 和 gpu 上运行的能力，它们使用延迟计算来支持额外的性能优化...NumPy 开发人员(其中许多人是本文的作者)反复改进和添加协议设计，以提高实用性和简化使用的方式。

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图解NumPy：常用函数的内在机制

NumPy 数组完胜列表的最简单例子是算术运算： 除此之外，NumPy 数组的优势和特点还包括： 更紧凑，尤其是当维度大于一维时； 当运算可以向量化时，速度比列表更快； 当在后面附加元素时，速度比列表慢...向量：一维数组 向量初始化 为了创建 NumPy 数组，一种方法是转换 Python 列表。NumPy 数组类型可以直接从列表元素类型推导得到。...arange 函数对类型很敏感：如果你以整型数作为参数输入，它会生成整型数；如果你输入浮点数（比如 arange(3.)），它会生成浮点数。...为了解决这样的问题，MATLAB 的方式是创建一个网格： 使用 MATLAB 创建网格的示意图 使用如上提供的参数 I 和 J，meshgrid 函数接受任意的索引集合作为输入，mgrid 只是切分，indices...命令来堆叠图像会更方便一些，向一个 axis 参数输入明确的索引数值： 堆叠一般三维数组 如果你不习惯思考 axis 数，你可以将该数组转换成 hstack 等函数中硬编码的形式： 将数组转换为 hstack

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