作为 Python 语言的一个扩展程序库,Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算,为 Python 社区带来了很多帮助。...CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像,并且在大多情况下,它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码,用户就可以实现 GPU 加速。...CuPy 支持 Numpy 的大多数数组运算,包括索引、广播、数组数学以及各种矩阵变换。...import cupy as cp import time 在接下来的编码中,Numpy 和 CuPy 之间的切换就像用 CuPy 的 cp 替换 Numpy 的 np 一样简单。...数组大小(数据点)达到 1000 万,运算速度大幅度提升 使用 CuPy 能够在 GPU 上实现 Numpy 和矩阵运算的多倍加速。值得注意的是,用户所能实现的加速高度依赖于自身正在处理的数组大小。
转自: CVer 作为 Python 语言的一个扩展程序库,Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算,为 Python 社区带来了很多帮助。...CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像,并且在大多情况下,它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码,用户就可以实现 GPU 加速。...CuPy 支持 Numpy 的大多数数组运算,包括索引、广播、数组数学以及各种矩阵变换。...import cupy as cp import time 在接下来的编码中,Numpy 和 CuPy 之间的切换就像用 CuPy 的 cp 替换 Numpy 的 np 一样简单。...数组大小(数据点)达到 1000 万,运算速度大幅度提升 使用 CuPy 能够在 GPU 上实现 Numpy 和矩阵运算的多倍加速。值得注意的是,用户所能实现的加速高度依赖于自身正在处理的数组大小。
CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像,并且在大多情况下,它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码,用户就可以实现 GPU 加速。...CuPy 支持 Numpy 的大多数数组运算,包括索引、广播、数组数学以及各种矩阵变换。...import cupy as cp import time 在接下来的编码中,Numpy 和 CuPy 之间的切换就像用 CuPy 的 cp 替换 Numpy 的 np 一样简单。...如下代码为 Numpy 和 CuPy 创建了一个具有 10 亿 1』s 的 3D 数组。...数组大小(数据点)达到 1000 万,运算速度大幅度提升 使用 CuPy 能够在 GPU 上实现 Numpy 和矩阵运算的多倍加速。值得注意的是,用户所能实现的加速高度依赖于自身正在处理的数组大小。
它有两个常见的函数,分别是np.where和np.clip: ? 向量运算 算术运算是NumPy速度最引入注目的地方之一。NumPy的向量运算符已达到C++级别,避免了Python的慢循环。...矩阵运算 NumPy中曾经有一个专用的类matrix,但现在已弃用,因此下面将交替使用矩阵和2D数组两个词。 矩阵初始化语法与向量相似: ? 这里需要双括号,因为第二个位置参数是为dtype保留的。...在第一部分中,我们已经看到向量乘积的运算,NumPy允许向量和矩阵之间,甚至两个向量之间进行元素的混合运算: ? 行向量与列向量 从上面的示例可以看出,在二维数组中,行向量和列向量被不同地对待。...默认情况下,一维数组在二维操作中被视为行向量。因此,将矩阵乘以行向量时,可以使用(n,)或(1,n),结果将相同。 如果需要列向量,则有转置方法对其进行操作: ?...在没有indexing=’ij’参数的情况下,meshgrid将更改参数的顺序:J, I= np.meshgrid(j, i)—这是一种“ xy”模式,用于可视化3D图。
当我开始学习这些工具时,我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。 除了「加」,我们还可以进行如下操作: ?...我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算,但前提是某一个维度为 1(如矩阵只有一列或一行),在这种情况下,NumPy 使用广播规则执行算术运算: 点乘 算术运算和矩阵运算的一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...在更高级的实例中,你可能需要变换特定矩阵的维度。在机器学习应用中,经常会这样:某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下,NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。...其中心数据结构被叫作 ndarray(N 维数组)不是没道理的。 ? 在很多情况下,处理一个新的维度只需在 NumPy 函数的参数中添加一个逗号: ?...因此,在将这一组单词输入到模型之前,我们需要用嵌入替换 token/单词(在本例中为 50 维 word2vec 嵌入): ?
当我开始学习这些工具时,我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。 除了「加」,我们还可以进行如下操作: ?...我们也可以对不同大小的两个矩阵执行此类算术运算,但前提是某一个维度为 1(如矩阵只有一列或一行),在这种情况下,NumPy 使用广播规则执行算术运算: ? 3....当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时,通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置: ? 在更高级的实例中,你可能需要变换特定矩阵的维度。...在机器学习应用中,经常会这样:某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下,NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。只需将矩阵所需的新维度赋值给它即可。...其中心数据结构被叫作 ndarray(N 维数组)不是没道理的。 ? 在很多情况下,处理一个新的维度只需在 NumPy 函数的参数中添加一个逗号: ?
NumPy对这类运算采用对应位置(position-wise)操作处理: 对于不同大小的矩阵,只有两个矩阵的维度同为1时(例如矩阵只有一列或一行),我们才能进行这些算术运算,在这种情况下,NumPy使用广播规则...NumPy提供了dot()方法,可用于矩阵之间进行点积运算: 上图的底部添加了矩阵尺寸,以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 在较为复杂的用例中,你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...很多时候,改变维度只需在NumPy函数的参数中添加一个逗号,如下图所示: NumPy中的公式应用示例 NumPy的关键用例是实现适用于矩阵和向量的数学公式。这也Python中常用NumPy的原因。...因此,在将一系列单词送入模型之前,需要使用嵌入(embedding)来替换token/单词(在本例子中使用50维度的word2vec嵌入): 你可以看到此NumPy数组的维度为[embedding_dimension
对于不同大小的矩阵,只有两个矩阵的维度同为1时(例如矩阵只有一列或一行),我们才能进行这些算术运算,在这种情况下,NumPy使用广播规则(broadcast)进行操作处理: ?...与算术运算有很大区别是使用点积的矩阵乘法。NumPy提供了dot()方法,可用于矩阵之间进行点积运算: ? 上图的底部添加了矩阵尺寸,以强调运算的两个矩阵在列和行必须相等。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 ? 在较为复杂的用例中,你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...很多时候,改变维度只需在NumPy函数的参数中添加一个逗号,如下图所示: ? NumPy中的公式应用示例 NumPy的关键用例是实现适用于矩阵和向量的数学公式。这也Python中常用NumPy的原因。...因此,在将一系列单词送入模型之前,需要使用嵌入(embedding)来替换token/单词(在本例子中使用50维度的word2vec嵌入): ?
向量运算符会被转换到 C++ 层面上执行,从而避免缓慢的 Python 循环的成本。NumPy 支持像操作普通的数那样操作整个数组。...大多数数学函数都有用于处理向量的 NumPy 对应函数: 标量积有自己的运算符: 执行三角函数时也无需循环: 我们可以在整体上对数组进行舍入: floor 为舍、ceil 为入,around 则是舍入到最近的整数...(其中 .5 会被舍掉) NumPy 也能执行基础的统计运算: NumPy 的排序函数没有 Python 的排序函数那么强大: Python 列表与 NumPy 数组的排序函数对比 在一维情况下,如果缺少...,甚至两个向量之间的运算: 二维数组中的广播 行向量和列向量 正如上面的例子所示,在二维情况下,行向量和列向量的处理方式有所不同。...默认情况下,一维数组会被视为二维运算中的行向量,因此当用一个矩阵乘以一个行向量时,你可以使用形状 (n,) 或 (1, n)——结果是一样的。
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