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在NumPy中有多个范围吗？

在NumPy中，可以使用多个函数来生成指定范围的数组。

arange函数：用于生成一个指定范围内的等间隔数组。可以指定起始值、终止值和步长。例如，生成一个从0到9的数组可以使用np.arange(10)。
linspace函数：用于生成一个指定范围内的等间隔数组，可以指定起始值、终止值和数组长度。例如，生成一个从0到1的包含5个元素的数组可以使用np.linspace(0, 1, 5)。
logspace函数：用于生成一个指定范围内的对数间隔数组，可以指定起始值、终止值和数组长度。例如，生成一个从10^0到10^2的包含5个元素的数组可以使用np.logspace(0, 2, 5)。
random函数：用于生成一个指定范围内的随机数组。可以指定数组的形状和分布类型。例如，生成一个形状为(2, 3)的随机数组可以使用np.random.random((2, 3))。

这些函数在数据分析、科学计算、机器学习等领域都有广泛的应用。

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相关搜索:NumPy中有无堆栈吗？在modelsim中有修改整数范围的命令吗？模型可以在CakePHP中有多个表吗？Gnu make在模式规则中有多个%吗？在Numpy中有内置的/简单的LDU分解方法吗？ndarray of numpy中有多个元素的dtype是什么？在Numpy中有效地分配预定义范围内的值多个条件 - java中有"cond"吗？你可以在谷歌脚本中有两个范围吗？NumPy和SciPy在C中有多少？XML模式可以在单个complexType中有多个选项吗？在ansible中有什么方法可以映射多个属性吗在laravel中有多个布局在ascx中有多个CMSEditableRegion？在lua中有多个输入变量数组中有多个提示，可能吗？Django中有多个管理员吗？numpy中有返回多项式对象的模块吗？import在js中有吗在PHP中有指针吗？

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Python数据分析（中英对照）·Building and Examining NumPy Arrays 构建和检查 NumPy 数组

NumPy provides a couple of ways to construct arrays with fixed,start, and end values, such that the other elements are uniformly spaced between them. NumPy提供了两种方法来构造具有固定值、起始值和结束值的数组，以便其他元素在它们之间均匀分布。 To construct an array of 10 linearly spaced elements starting with 0 and ending with 100, we can use the NumPy linspace function. 要构造一个由10个线性间隔元素组成的数组，从0开始到100结束，我们可以使用NumPy linspace函数。 In this case, I’m going to type np.linspace. 在本例中，我将键入np.linspace。 The first argument is the starting point, which is 0. 第一个参数是起点，即0。 The second is the ending point, which will be included in the NumPy array that gets generated. 第二个是结束点，它将包含在生成的NumPy数组中。 And the final argument is the number of points I would like to have in my array. 最后一个参数是数组中的点数。 In this case, NumPy has created a linearly spaced array starting at 0 and ending at 100. 在本例中，NumPy创建了一个从0开始到100结束的线性间隔阵列。 Now, to construct an average of 10 logarithmically spaced elements between 10 and 100, we can do the following. 现在，要构造10个10到100之间的对数间隔元素的平均值，我们可以执行以下操作。 In this case we use the NumPy logspace command. 在本例中，我们使用NumPy logspace命令。 But now careful, the first argument that goes into logspace is going to be the log of the starting point. 但是现在要小心，进入日志空间的第一个参数将是起点的日志。 If you want the sequence to start at 10, the first argument has to be the log of 10 which is 1. 如果希望序列从10开始，则第一个参数必须是10的log，即1。 The second argument is the endpoint of the array, which is 100. 第二个参数是数组的端点，它是100。 And again, we need to put in the log of that, which is 2. 再一次，我们需要把它放到日志中，也就是2。 And the third argument as before, is the number of elements in our array. 和前面一样，第三个参数是数组中的元素数。 in this case, what NumPy has constructed is an array consisting of 10 elements where the first element is 10 and the last element is 100. 在本例中，NumPy构造了一个由10个元素组成的数组，其中第一个元素是10，最后一个元素是100。 All of the other elements are uniformly spaced between those two extreme points in the logarithmic space. 所有其他元素均匀分布在对数空间的两个端点之间。 To construct array of ten logarithmically spaced elements between numbers say 250 and 500,

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matplotlib 入门（一）

matplotlib中的pyplot子模块，包含了一系列命令风格的函数，能使matplotlib像MATLAB的绘图命令那样的方式工作。

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【学术】一篇关于机器学习中的稀疏矩阵的介绍

AiTechYun 编辑：Yining 在矩阵中，如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵

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【从零学习python 】34.Python模块的导入和使用方法详解

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Numpy 简介

NumPy是Python中科学计算的基础软件包。它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API，它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。

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Numpy统计计算、数组比较，看这篇就够了

如上述例子所示，axis = 1计算的是行的和，结果以列的形式展示。axis = 0计算的是列的和，结果以行的形式展示。

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DL开源框架Caffe | 目标检测Faster-rcnn训练自己数据问题整理

本文主要介绍了如何利用Caffe进行目标检测，包括数据集制作、模型选择、训练过程等内容。在训练过程中，作者遇到了许多问题，包括protobuf版本的问题、训练参数设置的问题、显卡内存不足的问题等。作者通过调整参数和版本，成功解决了这些问题，最终得到了一个较为理想的目标检测模型。

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100 个基本 Python 面试问题第四部分(81-100)

🌊 作者主页：海拥 🌊 作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 100 个基本的 Python 面试问题第四部分(61-80) Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？ Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。 Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？ Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？ Q-5：Python 中可用的内置类

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山东大学人工智能导论实验一 numpy的基本操作

1.熟悉numpy的一些基本函数 2.理解sigmoid, softmax, cross entropy loss等函数

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PyTorch为何如此高效好用？来探寻深度学习框架的内部架构

选自blog.christianperone 作者：Christian S. Perone 机器之心编译参与：思源、黄小天、李泽南作为 Facebook 人工智能团队（FAIR）提供支持的深度学习框架，PyTorch 自 2017 年 1 月推出以来立即成为了一种流行开发工具。其在调试、编译等方面的优势使其受到了学界研究者们的普遍欢迎。本文中，来自蒙特利尔综合理工学院的研究员 Christian S. Perone 将为我们介绍这种神经网络框架的内部架构，揭开 PyTorch 方便好用的真正原因。前言

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Python 小技巧：如何实现操作系统兼容性打包？

有一个这样的问题：现要用 setuptools 把一个项目打包成 whl 文件，然后 pip install 在 Windows/Linux 两种操作系统上，但是该项目中有一些依赖库只有 Windows 上才有（例如 pywinauto、pywingui、pywinrm），那么问题是，如何实现打包文件的可兼容性安装？

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numPy的一些知识点

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

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用Numba加速Python代码

说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。

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Python一个万万不能忽略的警告！

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《机器学习实战》书中python2.7与

《机器学习实战》书中使用的是python2.7，而对于现在新接触python的同学来说都是上手python3.6版本。

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python如何保存矩阵，保存matrix,保存numpy.ndarray

问题：如何将array保存到txt文件中？如何将存到txt文件中的数据读出为ndarray类型？python如何保存矩阵，保存matrix,保存numpy.ndarray 分析 a = np.arange(0,12,0.5).reshape(4,-1) np.savetxt("a.txt", a) # 缺省按照'%.18e'格式保存数据，以空格分隔 np.loadtxt("a.txt") array([[ 0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5],

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数据科学Python基础（附示例代码和练习题目）

翻译 | AI科技大本营参与 | 王珂凝审校 | reason_W 【AI科技大本营导读】Python的强大和灵活相信已经毋庸置疑了。那么数据科学中，我们又需要掌握哪些基础知识点才能满足使用需求

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Python创建二维数组的正确姿势

题图：by watercolor.illustrations from Instagram

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Numpy中的stack，轴，广播以及CNN介绍

在神经网络学习之Ndarray对象和CNN入门中，主要介绍了Ndarray维度的概念和CNN的大体流程图，本文基于此介绍Ndarray中比较重要的一个函数stack函数的使用以及numpy中的广播, 简单介绍下CNN。

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2019 必知的 10 大顶级 Python 库

作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员，大家每天都要用到 python。在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。

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NumPy进阶修炼｜基础操作与运算

大家好，很久没有更新NumPy系列了，今天我们接着聊点NumPy中的一些操作，本期内容主要面向刚接触NumPy或者正在学习NumPy的读者，主要将涉及：

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2019必学的10大顶级Python库！

作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员，大家每天都要用到 python。在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。

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如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

实际工程中发现，Python做for循环非常缓慢，因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。

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只需一行代码，就能导入所有的Python库？

GitHub地址：https://github.com/8080labs/pyforest

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TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理

在整个机器学习过程中，除了训练模型外，应该就属数据预处理过程消耗的精力最多，数据预处理过程需要完成的任务包括数据读取、过滤、转换等等。为了将用户从繁杂的预处理操作中解放处理，更多地将精力放在算法建模上，TensorFlow中提供了data模块，这一模块以多种方式提供了数据读取、数据处理、数据保存等功能。本文重点是data模块中的Dataset对象。

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只需一行代码，就能导入所有的Python库？

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向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。

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机器学习必知的 10 个 Python 库

Python 是最流行和使用最广泛的编程语言之一，它已经取代了业界许多编程语言。python 在开发人员中流行的原因有很多。然而，最重要的一点是它有大量的库供用户使用。

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编写基于TensorFlow的应用之构建数据pipeline

本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。

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NumPy知识速记

由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择，并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。

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Python数据分析实战之数据获取三大招

一个数据分析师，最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下，让你去做一个详细的数据分析报告。确实，巧妇难为无米之炊，数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。

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NVIDA cuNumeric

英伟达在今年得GTC会议上面展示了60多个SDK，其中有一个将GPU运算带入Numpy生态里面得开源项目，我觉得很有趣。

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Python数据分析实战之数据获取三大招

一个数据分析师，最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下，让你去做一个详细的数据分析报告。确实，巧妇难为无米之炊，数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。

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想读读PyTorch底层代码？这份内核机制简介送给你

PyTorch 的构建者表明，Pytorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程理念，一边定义就可以在 Jupyter Notebook 一边运行，因此，PyTorch 的工作流程非常接近于 Python 的科学计算库 NumPy。

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Pytorch | Pytorch中自带的数据计算包——Tensor

今天是Pytorch专题的第二篇，我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。

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数据科学 IPython 笔记本 9.9 花式索引

在前面的章节中，我们看到了如何使用简单的索引（例如，arr [0]），切片（例如，arr [：5]）和布尔掩码来访问和修改数组的片段（例如，arr [arr> 0]）。在本节中，我们将介绍另一种数组索引方式，称为花式索引。

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只需一行代码，就能导入所有的Python库？

如此，反复编写同一条import语句，就算是复制粘贴，也会感觉到麻烦，这时Pyforest库就可以上场了。

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【Python进阶】带你使用Matplotlib进行可视化

欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中，我们会讲述Python的各种进阶操作，包括Python对文件、数据的处理，Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言，让它能为我所用。

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深度学习三人行(第1期)---- TensorFlow爱之初体验

深度学习火的一塌糊涂，我们都知道TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习库。我们来一起解读下tenrflow到底啥意思：Tensor的意思是张量，代表N维数组；Flow的意思是流，代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。

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