机器学习中的数据被表示为数组。 在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。 如果你是Python的新手，在访问数据时你可能会被一些python专有的方式困惑，例如负向索引和数组切片。...在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...教程概述 本教程分为4个部分; 他们是： 从列表到数组 数组索引 数组切片 数组重塑 1.从列表到数组 一般来说，我建议使用Pandas或NumPy函数从文件加载数据。...像列表和NumPy数组的结构可以被切片。这意味着该结构的一个子序列也可以被索引和检索。 在机器学习中指定输入输出变量，或从测试行分割训练行时切片是最有用的。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 在本教程中，你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。 具体来说，你了解到： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。
张量 张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。 具体来说，张量的“张”可以理解为“维度”，张量的阶或维数称为秩。...例如，零阶张量是一个标量，一阶张量是一个向量，二阶张量是一个矩阵，三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。 在不同的上下文中，张量的意义可能会有所不同： 数据表示：在深度学习中，张量通常用于表示数据。...接下来我们看看张量的基础操作 张量类型转换 在深度学习框架中，如TensorFlow或PyTorch，张量类型转换是一个常见的操作。...我们在操作张量时，经常需要去进行获取或者修改操作，掌握张量的花式索引操作是必须的一项能力。...布尔索引：布尔索引是使用一个与目标张量形状相同的布尔张量来选择元素。在布尔张量中，True值对应的位置元素会被选中并组成一个新的张量。
PyTorch的GitHub新版发布说明中介绍了0.2版的以下新特性： NumPy风格的Tensor Broadcasting Broadcasting是NumPy在算数运算中处理不同形状数组的一种方式...，在特定条件下，比较小的数组会通过比较大的数组进行“广播”，来获得相应的形状。...当选择对象obj为非元组序列对象、ndarray（数据类型是整数或布尔时）、至少包含一个序列对象或ndarray的元组时，Advanced Indexing会激活。...NumPy现在部分支持NymPy风格的Advanced Indexing，让用户可以用相同的“[]-style”运算，在向量的每个维度上选择任意索引，包括不邻近的索引和重复索引。...PyTorch还提供了一个ImageNet训练案例来进行说明：https://github.com/pytorch/examples/tree/master/imagenet 新的nn层 0.2版本有一些新特性
NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础，例如 TensorFlow 和 PyTorch，构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。...为了定义两个形状是否是可兼容的，NumPy 从最后开始往前逐个比较它们的维度大小。在这个过程中，如果两者的对应维度相同，或者其一（或者全是）等于 1，则继续进行比较，直到最前面的维度。...这是因为 Python 中「a+=1」等于「a = a + 1」. 用布尔数组做索引 当我们索引数组元素时，我们在提供索引列表。...但布尔值索引是不同的，我们需要清楚地选择被索引数组中哪个元素是我们想要的哪个是不想要的。...布尔索引需要用和原数组相同 shape 的布尔值数组，如下只有在大于 4 的情况下才输出 True，而得出来的布尔值数组可作为索引。
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。 NumPy 的核心概念是 n 维数组。...Python 列表与 NumPy 数组的对比 为了获取 NumPy 数组中的数据，另一种超级有用的方法是布尔索引（boolean indexing），它支持使用各类逻辑运算符： any 和 all 的作用与在...基于一维数组得到二维数组的运算有两种：使用 reshape 调整形状和使用 newaxis 进行索引： 其中 -1 这个参数是告诉 reshape 自动计算其中一个维度大小，方括号中的 None 是用作...除了在二维或三维网格上初始化函数，网格也可用于索引数组： 使用 meshgrid 索引数组，也适用于稀疏网格。
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。 NumPy 的核心概念是 n 维数组。...在进行测试时，我们通常需要生成随机数组： 向量索引 一旦你的数组中有了数据，NumPy 就能以非常巧妙的方式轻松地提供它们： 除了「花式索引（fancy indexing）」外，上面给出的所有索引方法都被称为...Python 列表与 NumPy 数组的对比 为了获取 NumPy 数组中的数据，另一种超级有用的方法是布尔索引（boolean indexing），它支持使用各类逻辑运算符： any 和 all 的作用与在...基于一维数组得到二维数组的运算有两种：使用 reshape 调整形状和使用 newaxis 进行索引： 其中 -1 这个参数是告诉 reshape 自动计算其中一个维度大小，方括号中的 None 是用作
最后是字典，字典中每一个元素都由 Key 和 Value 组成，即一个键值对。在字典中，我们需要使用 Key 才能取到对应的 Value。...在类中，赋值的变量可以称为属性，而函数则称为方法。下图构建了一个 Pets 类，当我们使用狗或猫实例化这个类时，就能直接调用 change_name 方法以实现改名。...我们可以使用 NumPy 实现大多数机器学习算法，现在很多深度学习框架都继承了 NumPy 的核心概念或数据结构等。了解了它，学习 DL 框架就没什么阻碍了。...在 NumPy 中，最重要的是多维数组这个数据结构，它能以向量、矩阵或高阶张量的形式组织大量的数值，并实现高效的运算。...此外，NumPy 还有很多针对多维数组所构建的运算，例如索引、矩阵乘法、矩阵转置或广播机制等。 入门读者首先需要了解多维数组，尤其是矩阵的概念，当然要是数学上不了解矩阵，NumPy 也就爱莫能助了。
最后是字典，字典中每一个元素都由 Key 和 Value 组成，即一个键值对。在字典中，我们需要使用 Key 才能取到对应的 Value。...在类中，赋值的变量可以称为属性，而函数则称为方法。下图构建了一个 Pets 类，当我们使用狗或猫实例化这个类时，就能直接调用 change_name 方法以实现改名。...在 NumPy 中，最重要的是多维数组这个数据结构，它能以向量、矩阵或高阶张量的形式组织大量的数值，并实现高效的运算。...此外，NumPy 还有很多针对多维数组所构建的运算，例如索引、矩阵乘法、矩阵转置或广播机制等。 入门读者首先需要了解多维数组，尤其是矩阵的概念，当然要是数学上不了解矩阵，NumPy 也就爱莫能助了。...所有机器学习中的数据都是以多为数组存储的，它们的计算流也都以数组为媒介，所以先搞定最基础的 NumPy 数组吧！ ?
注意，MATLAB 始终返回 2D 或更高维度的数组，而 NumPy 返回 0D 或更高维度的数组 注意事项 子矩阵：可以使用索引列表和 ix_ 命令对子矩阵进行赋值。...RANGES：在 MATLAB 中，0:5 可以作为区间文字和“切片”索引使用（在圆括号内）；然而，在 Python 中，形如 0:5 的结构只能作为“切片”索引使用（在方括号内）。...请注意，MATLAB 始终返回 2D 或更高阶数组，而 NumPy 将返回 0D 或更高阶数组 注释 子矩阵: 可以使用ix_命令和索引列表对子矩阵进行赋值。...需要注意的是，r_ 不像函数或构造函数一样被调用，而是使用方括号进行索引，这样可以在参数中使用 Python 的切片语法。...如果你知道参数是布尔值，你可以使用 NumPy 的按位运算符，但是在使用括号时要小心，就像这样：z = (x > 1) & (x < 2)。
python之Numpy学习 NumPy 数组过滤 从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。 在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。 如果索引处的值为 True，则该元素包含在过滤后的数组中；如果索引处的值为 False，则该元素将从过滤后的数组中排除。...我们不需要真正的随机数，除非它与安全性（例如加密密钥）有关或应用的基础是随机性（例如数字轮盘赌轮）。 在本教程中，我们将使用伪随机数。...ufuncs 还接受其他参数，比如： where 布尔值数组或条件，用于定义应在何处进行操作。 dtype 定义元素的返回类型。 out 返回值应被复制到的输出数组。 什么是向量化？...由于现代 CPU 已针对此类操作进行了优化，因此速度更快。
NumPy是科学计算和数据分析的核心库之一，它在数组操作、数学函数和线性代数等方面提供了丰富的功能和工具。高级索引高级索引是指使用布尔索引、整数索引和花式索引等方法来访问和修改NumPy数组中的元素。...这些方法提供了更灵活的选择和操作数组的能力，允许我们根据特定条件或指定的索引数组来选择所需的元素。布尔索引布尔索引是一种通过布尔条件对数组进行索引的方法。...3的元素：[4, 5, 6]整数索引整数索引是指使用整数数组来选择数组中的元素。...# 输出索引为0、2和4的元素：[1, 3, 5]花式索引花式索引是指使用整数数组或多个整数数组来选择数组中的元素。...我们可以在多维数组中使用布尔索引、整数索引和花式索引来选择和修改元素。
使用type可以查看变量的类型：type(变量名) 2、numpy中的数据类型 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long...，int32 或 int64） intc 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32...看以下例子：默认使用的数据类型是torch.float32 ? 当然，你也可以指定生成张量的类别，通过以下方式： ? 在多数情况下，我们都会使用pytorch自带的函数建立张量，看以下例子： ?...使用tf.constant建立一个常量，注意：常量是不进行梯度更新的。...（2） 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量：使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。
性能优化：NumPy的核心是用C语言编写的，能够提供快速的数组计算和操作。这对于处理大型数据集，尤其是在机器学习和大数据应用中非常重要。...数据预处理：在机器学习中，数据预处理是一个关键步骤，NumPy提供了多种处理数据的工具，如数据筛选、清洗、转换等。...数组索引和切片 使用切片语法访问和修改数组的元素。 布尔索引使用布尔条件来索引数组。...布尔索引 - 使用布尔条件来索引数组 创建一个布尔条件数组（例如条件为元素大于5） condition = initial_array > 5 使用布尔数组索引原始数组 initial_array[condition...numpy.argmax(), numpy.argmin(): 查找数组中最大或最小元素的索引。 numpy.where(): 根据条件返回数组中的索引。
推荐阅读时间：7min~10min 文章内容：Numpy 索引和切片 上一篇：Numpy 修炼之道 （4）—— 基本运算操作 Python 中原生的数组就支持使用方括号（[]）进行索引和切片操作，Numpy...x[np.array([3, 3, 1, 8])] 布尔索引数组 使用（整数）索引列表时，需要提供要选择的索引列表，最后生成的结果形状与索引数组形状相同；但是在使用布尔索引时，布尔数组必须与要编制索引的数组的初始维度具有相同的形状...，在布尔数组中，结果是1-D数组，其包含索引数组中的所有元素，对应于布尔数组中的所有真实元素。...索引数组中的元素始终以行优先（C样式）顺序进行迭代和返回。结果也与y[np.nonzero(b)]相同。与索引数组一样，返回的是数据的副本，而不是一个获取切片的视图。...可以使用单个索引，切片，索引和布尔数组来选择数组的子集来分配。
NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础，例如 TensorFlow 和 PyTorch，构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。...复制与 views 在进行数组运算或操作时，入门者经常很难判断数据到底是复制到了新的数组还是直接在原始数据上修改。...这是因为 Python 中「a+=1」等于「a = a + 1」. 用布尔数组做索引 当我们索引数组元素时，我们在提供索引列表。...但布尔值索引是不同的，我们需要清楚地选择被索引数组中哪个元素是我们想要的哪个是不想要的。...布尔索引需要用和原数组相同 shape 的布尔值数组，如下只有在大于 4 的情况下才输出 True，而得出来的布尔值数组可作为索引。
Numpy介绍在进行科学计算和数据分析时，处理大量数据和进行高效的数值计算是不可或缺的。为了满足这些需求，Python语言提供了一个被广泛使用的库——Numpy。...本文将介绍Numpy的基本语法，包括数组的创建、索引和切片、数学运算、广播和聚合等功能，以帮助读者快速上手和熟练使用Numpy进行数值计算。...Numpy的索引从0开始，可以使用整数、切片或布尔数组作为索引，例如print(arr[0]) # 输出第一个元素print(arr[1:3]) # 输出第二个和第三个元素print(arr[arr...> 3]) # 使用布尔数组进行索引运行结果如下数学运算Numpy提供了丰富的数学函数和运算符，可以对数组进行各种数值计算。...(df.iloc[0]) # 根据索引访问print(df.loc[0]) # 根据标签访问运行结果如下要根据条件筛选数据，可以使用布尔索引：要根据条件筛选数据，可以使用布尔索引：# 筛选数据filtered_df
它是一个基于 Python 的科学计算包，使用 Tensor 作为其核心数据结构，类似于 Numpy 数组，不同的是，PyTorch 可以将用GPU来处理数据，提供许多深度学习的算法。...8.3 索引（index）和切片（slice） 就像在任何其他Python数组中一样, 张量中的元素可以通过索引访问。...与任何Python数组一样:第一个元素的索引是0,最后一个元素索引是-1;可以指定范围以包含第一个元素和最后一个之前的元素。...深度学习中使用矩阵乘法的主要原因是矩阵乘法的线性变换性质和并行计算的效率。 在深度学习中，神经网络的基本组成部分是神经元（或称为节点）和它们之间的连接权重。...踩坑： 1.默认情况下，NumPy 数组是使用数据类型 float64 创建的，如果将其转换为 PyTorch 张量，它将保留相同的数据类型（如上所述）。
回顾： Python数据分析之旅: 前戏 数据分析 | Numpy初窥 索引与切片 切片索引Numpy中选取数据子集或者单个元素的方式有很多，一维数组和Pyhon列表的功能差不多,看下图: ?...多维数组 注意：直接给元素赋值,返回的数组都有是视图，是直接映射到数据源上，如有改变也会影响到数据源 ? ? ? 说明：布尔索引与花式索引不常用,不作讲解! 通用函数运算 ?...运算和数据处理 Numpy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数据表达式，否则需要编写循环，用数组表达式代替循环的做法通常称为失量化.失量化的运算比普通的Python运算更快. ?...条件逻辑表述为数组运算 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y的失量化版本,np.where的第二个和第三个参数不必是数组，它们都有可以是标量值，在数据分析中where...用于布尔型数组的方法 ? 数据唯一化及集合运算 Numpy提供了一些针对一维ndarray的基本集合运算，最常用的就是np.unique，它用于找出数组中的唯一值并返回已排序的结果: ?
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