关于Numpy张量切片的简单问题_关于python中numpy矩阵的简单问题_关于切片和不带索引的for循环的简单问题 - 腾讯云开发者社区

开局一道题请大家猜猜打印x和y的内容会是什么？以及想想为什么会这样子？其中的知识点有哪些？...切片{1,2},所以y和x指向的内存地址是一样的；【2】因为y指向的内存地址和x是一样的，在尾部append一个值的时候，会挤掉后面的值3，故这时候x和y都为1，2，10 【3】这时候y又再次appned...指向地址变化了知识点 Slice实现原理 } slice 的数据结构,一个指向真实 array 地址的指针 ptr ，slice 的长度 len 和容量 cap ，在底层数组容量不足时可以实现自动重分配并生成新的...：如果原Slice容量小于1024，则新Slice容量将扩大为原来的2倍如果原Slice容量大于等于1024，则新Slice容量将扩大为原来的1.25倍总结创建切片时可根据实际需要预分配容量，尽量避免追加过程中扩容操作...（append），有利于提升性能参考 Golang语言slice实现原理及使用方法 golang slice 切片原理

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基于numpy.einsum的张量网络计算

0.88983912] 同时我们也考虑下另外一种张量运算的场景，一个高阶的张量与另外一个高阶的张量进行运算： import numpy as np A = np.random.rand(1, 2, 2,...简单的来说，就是前面提到的张量缩并的逆向过程，既然可以将两个张量缩并成一个，那就有可能将一个张量分割成两个张量。那么为什么需要执行张量分割的操作呢？...，其中张量c有四条腿，那么在这个场景下不论以什么样的顺序进行缩并，得到的复杂性的scaling都必然是4,以下是numpy.einsum给出的结果： ['einsum_path', (0, 2), (0...总结概要本文主要介绍了张量网络的基本定义及其缩并复杂性scaling的含义，其中利用numpy.einsum这个高级轮子进行了用例的演示，并且额外的介绍了张量分割在张量网络缩并实际应用场景中的重要地位...而如果能够有方案将一个给定的张量网络的复杂性scaling降低到GPU自身内存可以存储的水平，那将极大程度上的降低使用张量网络技术求解实际问题的时间。

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《Hello NumPy》系列-切片的花式操作

正文先想一个问题，NumPy 的核心是多维数组，List 也是数组，那是否它们的一些特性也是相同的呢？ List 特性是什么？又忘记了吧？...我直接贴前面文章的链接啦，注意仔细看：Python 列表与字符串高阶特性你也先别急着回答前面的问题，带着问题继续往下看。...最后，别忘了刚开始提出的问题，List 和 NumPy 有哪些异同？同学们自己回答，看完文章回答这个问题应该很简单。...写在后面的话 NumPy 第二节内容，如果你理解了列表的切片，其实这个就很好理解了。所以还是那句话，最基础的东西，都是在给以后的高阶内容打基础。...原创不易，欢迎点赞噢文章首发：公众号【知秋小梦】文章同步：掘金，简书原文链接：《Hello NumPy》系列-切片的花式操作

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关于内存问题的简单测试

想研究一个东西：如果在使用python计算矩阵运算的时候(比如A和B两个矩阵)，我将A和B计算的结果存在B矩阵中，是不是就不需要分配新的内存。这个问题对大佬们来说可能很简单，但困扰了我很久。...但在运算的过程中，应该是需要给AB运算的结果暂时分配一个新的内存来存放，运算完成后将结果再放回B所占的内存空间中，计算过程中用到的暂时内存随即释放。...• code import numpy as np from memory_profiler import profile @profile def test(): a = np.arange...• code import numpy as np from memory_profiler import profile @profile def test(): a = np.arange...• code import numpy as np from memory_profiler import profile @profile def test(): a = np.arange

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Python的Sequence切片下标问题

, 暂时排除step的用法考虑先来简单示范下用法 sequence = [1,2,3,4,5] sequence [ilow:ihigh] # 从ilow开始到ihigh-1结束 sequence...它们是为程序员所准备的第四列表示指令的参数第五列是计算后的实际参数前面就不赘述了, 就是读常量存变量的过程, 最主要的区别就是: test.py 切片是使用了字节码 SLICE+3实现的, 而test2...->sq_slice) { if (i1 < 0 || i2 < 0) { if (m->sq_length) { // 先做个简单的初始化..., 如果在使用切片时, 左右下标都大于sequence的长度时, 都将会被重新赋值成sequence的长度, 所以咱们一开始的切片: print a[10:20], 实际上运行的是: print a4:...通过这次的分析, 以后在遇到下标大于对象长度的切片, 应该不会再懵逼了~ 欢迎各位大神指点交流

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Python关于Numpy的操作基础

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，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。　　...的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。...NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。注：以上是题外话，方便进入主题，本文重在基础的操作。　　一、总述：　　NumPy的基础，方便查阅。　　...([1,2,3]) 　　print(x*2) 　　print(x>2) 　　y = numpy.array([3,4,5]) 　　print(x+y) 　　print(x>y) 　　五、ndarray数组的基本索引和切片...1 　　print(y )# [[0 2],[3 4]] 　　print(x[0]) # [[-1 2],[3 4]] 　　print(z) # [[-1 2],[3 4]] 　　'''ndarray的切片

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numpy中关于向量的坑

numpy中的标量或者向量涉及到矩阵计算时，会遇到以下的坑： a = np.arange(6) print("a = np.arange(6) out:\n", a) # [ 0 1 2 3...3 4 5] print("aT.shape is", aT.shape) # (6,) print("aT.dim is", aT.ndim) # 1 即转置后向量没有变化，对于涉及到该向量的矩阵计算会导致错误...应用以下的代码： b = np.arange(6).reshape(1, 6) print("b = np.arange(6).reshape(1, 6) out:\n", b) # [[0 1 2

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关于numpy mean函数的axis参数

理解多维矩阵的"求和"、"平均"操作确实太恶心了，numpy提供的函数里还有一堆参数，搞得晕头转向的，这里做个笔记，提醒一下自己，下面是例程 import numpy as np X = np.array...]] [ 4.5] [ 7.5]] 我个人比较raw的认识就是，axis=0，那么输出矩阵是1行，求每一列的平均（按照每一行去求平均）；axis=1...，输出矩阵是1列，求每一行的平均（按照每一列去求平均）。...再举个更复杂点的例子，比如我们输入为batch = [128, 28, 28]，可以理解为batch=128，图片大小为28×28像素，我们相求这128个图片的均值，应该这么写： m = np.mean...(batch, axis=0) 输出结果m的shape为(28,28)，就是这128个图片在每一个像素点平均值。

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关于exp statistics的问题和简单测试(82天)

在数据导出的时候，可能会碰到EXP-00091: Exporting questionable statistics.的问题，有时候会让人有点摸不到头脑，不知道该调整什么。...，就可能是设置的有问题。...重新设置，问题就解决了。...当然了，对于这个问题，提示导出的statistics信息有问题，来测试一下在有警告的情况下，导入是否有问题。我们换一个用户，看看统计信息是否能够导入。...可以看到，没有任何的警告，查看统计信息，发现已经导入了。尽管表里没有数据，但是由于统计信息的导入，显示数据条数还是600多万。

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TensorFlow简介

TensorFlow是由Google开发的用于解决复杂数学问题的库。本篇介绍将简述TensorFlow示例，如何定义、使用张量执行数学运算，以及查看其他机器学习相关示例。...它们就像TensorFlow用来处理数据的变量。每个张量都有一个维度和一个类型。维度是指张量的行和列。您可以定义一维张量，二维张量和三维张量，关于张量详细使用我们将在后面看到。...类型是指张量元素的数据类型。定义一维张量为了定义张量，我们将创建一个NumPy数组或Python列表，并使用tf_convert_to_tensor 函数将其转换为张量。...超级简单。...裁剪或切片图像使用TensorFlow 首先，我们把这些值放在一个占位符上，如下所示： myimage = tf.placeholder("int32",[None,None,3]) 为了裁剪图像，我们将使用如下的切片运算符

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关于Segmentation fault (core dumped)几个简单问题

这通常都是指针错误引起的。但这不像编译错误一样会提示到文件一行，而是没有任何信息。一种办法是用gdb的step, 一步一步寻找。但要step一个上万行的代码让人难以想象。...另外需要注意的是，如果你的机器上跑很多的应用，你生成的core又不知道是哪个应用产生的，你可以通过下列命令进行查看：file core 几个问题： 1....什么是Core Dump：我们在开发（或使用）一个程序时，最怕的就是程序莫明其妙地当掉。虽然系统没事，但我们下次仍可能遇到相同的问题。...filename 添加主机名 %e - insert coredumping executable name into filename 添加命令名在Linux下要保证程序崩溃时生成 Coredump要注意这些问题...三、这个一般都知道，就是要设置足够大的Core文件大小限制了。程序崩溃时生成的 Core文件大小即为程序运行时占用的内存大小。

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【切片】基础不扎实引发的问题

本次文章主要是来聊聊关于切片传值需要注意的问题，如果不小心，则很容易引发线上问题，如果不够理解，可能会出现奇奇怪怪的现象问题情况：小 A 负责一个模块功能的实现，在调试代码的时候可能不仔细，部署到线上环境时发现在现有策略列表上追加新的策略时...追查代码后发现问题出在关于切片的使用上出了认知偏差，小 A 认为 golang 中，传切片就是传引用，因此写出了这样的代码片段 func xxxFunc(sli []int ,newSli []int)...，在 xxxFunc 函数中的 sli 切片被修改了，实际上是不会影响函数外部的 sli 的那么对于切片此处做几个阐述首先强调几点关于切片的注意事项 Golang 中的函数参数，都是传值，不是传地址...通过传切片的地址，也就是传指针的方式在函数中，去索引切片的底层数组地址，进行修改数据案例 1 遍历的时候修改通过 value 修改切片值 - 不靠谱我们给出一个切片 var mySlice...return } 可以看到使用指针的方式，处理起来还是妥妥的，在 appendDemo2 中实际修改了 mySlice 的值，且也是我们所期望的至此，对于文章开头问题的解决方式，xdm 心中都有数了吧

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关于 Numpy和Pandas axis的理解

在机器学习中我们常常处理几十维的数据，对于机器学习常用的Numpy库，当我们赋予二维数组每一行一个值的时候，那么此时二维数组的列数就是多维空间的维度。...---- array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 查看维度 two.ndim ------------- 2 axis 那么问题了...操作通俗理解（二维数组）当axis=0的时候，即对第一层进行操作，此时Numpy只对第一层内的数组进行操作，即axis执行方向从上到下；当axis=1的时候，即对第二层进行操作，此时Numpy只对第二层内的数组进行操作...，numpy默认为行，因为这样保证数据的原始性。...参考文档 pandas axis的用法关于pandas中axis属性的一点理解感受

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网页切片算法的若干问题

这是我研究网页切片算法的一个汇总想法。 ...之前我写过：一种面向搜索引擎的网页分块、切片的原理，实现和演示，随着工作的深入，逐渐碰到以下问题：网页切片的粒度问题：网页切片算法的目的不是精确找到所需要的内容，而是识别划分网页的各种功能区域...视觉分析只能落脚到视觉上，只能对页面的静态画面作分析才能得到正确的条块分割，分割条块是容易的简单算法就能做到，但是要把这些内容归结到分割到的条块是难的。...这段时间对算法的一个体会就是，算法就是解决特定问题的方法。教科书上的算法大都是最一般性，常用性的方法的说明。套句俗话，能解决实际问题的方法就是好方法。...但能把我们解决的问题用数学模型表达出来仍是一个不断提高算法水平的基本要求。

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关于张量的Flatten、Reshape和Squeeze的解释 | Pytorch系列（六）

文 |AI_study 欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。从本系列的这篇文章开始，我们将开始使用到目前为止我们学到的关于张量的知识，并开始学习神经网络和深度学习的基本张量运算。 ?...张量的操作类型在我们开始具体的张量运算之前，让我们先快速地看一下主要的运算种类，包括我们将要讨论的运算。...展示这些类别的原因是为了让你在本系列的本节结束时能够理解所有这四个类别。 ? 这些关于张量运算的文章的目的不仅是展示常用的具体张量运算，而且是描述运算的情况。...这是因为，就像我们在介绍张量的帖子（张量解释——深度学习的数据结构）中提到的那样，张量的形状为我们提供了一些具体的东西，形成对张量的直观感受。...通常，在我们知道一个张量的形状之后，我们可以推导出一些东西。首先，我们可以推导出张量的阶。一个张量的阶等于这个张量的形状的长度。

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使用NumPy、Numba的简单使用(一)

有了初步的认识，我们到这里知道了numpy.....原来是生成一个多维数组的玩意我们再来深入的看一下numpy的内部信息吧。...这里我们提到的了跨度，跨度可以是负数，这样会使数组在内存中后向移动，切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。注意这里是字节数，不是字符数。...切片还可以包括省略号 …，来使选择元组的长度与数组的维度相同。如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。 a[......高级索引：　　NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。 #!...6]]) y = x[[0,1,2], [0,1,0]] print(x) print (y) 在y的输出我们可以看到，我们对于X切片得到的y，其实[0，1，2]，[0,1,0]两个数组，我们得到的是第

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【NumPy学习指南】day4 多维数组的切片和索引

ndarray支持在多维数组上的切片操作。为了方便起见，我们可以用一个省略号（...）来表示遍历剩下的维度。...例如，选定第1层楼、第1行、第1列的房间（也可以说是第0层楼、第0行、第0列，这只是习惯问题），可以这样表示： >>>b[0,0,0] 0 (3)如果我们不关心楼层，也就是说要选取所有楼层的第1行、第1...： >>>b[0,1] array([4,5, 6, 7]) (4) 再进一步，我们可以在上面的数组切片中间隔地选定元素： >>>b[0,1,::2] array([4,6]) (5) 如果要选取所有楼层的位于第...], [[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]]) 刚才做了些什么我们用各种方法对一个NumPy...多维数组进行了切片操作。

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使用NumPy、Numba的简单使用(二)

本来要写NLP第三课动态规划的，日了，写到一半发现自己也不会了，理论很简单，动态规划咋回事也知道，但是实现在源码上还是有点难度，现在简单给予题目描述，小伙伴也可以来思考一下，例题一，我们现在有1元硬币...我们今天来继续说说numpy的用法，这次我们通过习题来看看numpy的用法。　　问题：将arr中的所有奇数替换为-1，而不改变arr。...问题：创建以下模式而不使用硬编码。只使用numpy函数和下面的输入数组a。...问题：获取a和b元素匹配的位置。...Method 2: rand_arr = np.random.uniform(5,10, size=(5,3)) print(rand_arr) 这里需要详细说明一下，arr[a,b] 也就是arr的切片

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pandas、matplotlib、Numpy模块的简单学习

为了简单绘图，该pyplot模块提供了类似于MATLAB的界面，尤其是与IPython结合使用时。...） plt.show() 三、numpy NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。...这使NumPy可以无缝，快速地与各种数据库集成。 NumPy已获得BSD许可证的许可，从而可以无限制地进行重用。...#浮点数据类型小数点后为零所以省略不写切片numpy数组 lt = [1,23,4] print(lt[1:]) arr = np.array([[11,2,3], [...4,5,6]]) print(arr[:,0])#数组的切片和列表的切片相似，但是这个是[行,列]也是通过索引取值，这个更类似与坐标，如果要取整行或者整列需要用冒号代替数字，如[:,0]就是取得第零列

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Numpy库的简单用法（1）

Numpy是python目前数值计算最为重要的编辑包。...由于Numpy是一个很大的话题，并且在我大二开始数据分析一年多以来，由于还未真正过于依赖Numpy，因此在本文中将简单介绍Numpy，对重要的用法加以说明，以后若对Numpy有更深的理解，可以加以补充。...（4）利用numpy.arange(n, m)创建从[n, m-1)的一维数组；若n为0，则返回从[0, m-1)的一维数组。...3、Numpy数组算术 Numpy中的算术可以进行批量操作而无需使用for循环，这里简单介绍几种算法。...4、基础索引与切片 numpy是一个非常重要的一个概念，与列表的切片相似，可以选中数据的子集或某个元素。

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