[开发技巧]·pandas如何保存numpy元素 ? 1.问题描述 在开发的过程中遇到一个问题，就是需要把numpy作为pandas的一个元素进行保存，注意不是作为一列元素。...2.开发实战 1.新建一些伪数据，用于保存 import pandas as pd import numpy as np l1 = [1,2,3,4] l2 = [.1,.2,.3,.4] lists...如何解决呢？...0.2, 0.3, 0.4] 0 可能会有些朋友觉得代码有些麻烦，为什么先用np.array([l1,l2])转换为np.array再用list(lists)转换为list，其实这是为了模拟真实使用场景...numpy.array和list区别是什么呢？后面我会通过一个博客来好好阐述一下。
np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b2） element-wise product ： 矩阵对应元素相乘...1种用法：np.multiply(matrix_c, matrix_d) 对于nd.array()类型而言，数组 arrA * arrB 只能element-wise produt(对应元素相乘)# -...)#[[ True True True]# [ True True True]# [ True True True]]'''# 2） element-wise product ： 矩阵对应元素相乘...1种用法：np.multiply(matrix_c, matrix_d)对于nd.array()类型而言，数组 arrA * arrB 只能element-wise produt(对应元素相乘) '''...11 12 23]]#[[ 5 6 2]# [ 7 8 29]# [13 14 15]]method_1 = np.multiply(matrix_c, matrix_d) # 对应位置元素相乘
哈达马积（Hadamard product） 哈达马积（Hadamard product）指两个矩阵对应位置上的元素进行相乘。...点积（dot product） 点积是指两个矩阵之间的相乘，矩阵相乘的标准方法不是将一个元素的每个元素与另一个元素的每个元素相乘（这是逐个元素的乘积），而是计算行与列之间的乘积之和。...求对角矩阵的逆不能直接使用a**（-1）这种形式，需要使用特定的函数。...将一个对角矩阵与其倒数相乘便可以得到单位矩阵 一个数与自身的倒数相乘结果为1，在对角矩阵中也是这个规率。...2. tf.matmul函数 tf.multiply函数可以实现真正的矩阵相乘，（第二个矩阵中每个元素都与第一个矩阵中的元素相乘，再相加）即点积操作。
借助于 Numpy，数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 速度还能提升吗？本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。...当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循环时，通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。...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。...这次将整个数组乘以 5，并再次检查 Numpy 和 CuPy 的速度。...现在尝试使用更多数组并执行以下三种运算： 数组乘以 5 数组本身相乘 数组添加到其自身 ### Numpy and CPU s = time.time() *x_cpu *= 5 x_cpu *= x_cpu
<footer style="color:white;;background-color:rgb(24,24,24);padding:10px;border-r...
在本教程中，我们将向您展示如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。...我们将使用 Pillow 库打开图像并将其转换为 NumPy 数组，并使用 CSV 模块将 NumPy 数组保存到 CSV 文件。...在本文的下一节中，我们将介绍使用 Pillow 库将图像转换为 NumPy 数组所需的步骤。所以，让我们潜入！ 如何将图像转换为 NumPy 数组并使用 Python 将其保存到 CSV 文件？...结论 在本文中，我们学习了如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。...我们使用枕头库打开图像并将其转换为 NumPy 数组，并使用 CSV 模块将 NumPy 数组保存到 CSV 文件。我们还介绍了安装必要库所需的步骤，并为每个方法提供了示例代码。
当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循环时，通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。...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。...这次将整个数组乘以 5，并再次检查 Numpy 和 CuPy 的速度。...现在尝试使用更多数组并执行以下三种运算： 数组乘以 5 数组本身相乘 数组添加到其自身 ### Numpy and CPU s = time.time() *x_cpu *= 5 x_cpu *= x_cpu...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。
修改数组是一种常见的操作，这里，我们来讨论如何在 JS 中数组的任何位置添加元素。...元素可以添加到数组中的三个位置 开始/第一个元素 结束/最后元素 其他地方 接着，我们一个一个过一下： 数组对象中的unshift()方法将一个或多个元素添加到数组的开头，并返回数组的新长度： const...使用数组的最后一个索引 要在数组末尾添加元素，可以使用数组的长度总是比下标小1这一技巧。...没有第三个元素，所以我们用undefined开头。最后，在该位置插入值4。 使用 push() 方法 数组的push()方法将一个或多个元素添加到数组的末尾。...现在我们将讨论一个masterstroke方法，它可以用于在数组的任何位置添加元素——开始、结束、中间和中间的任何位置。
I@x.T@y)# [[4.]] 1.12 其他矩阵 对角矩阵：是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵。...对角线上的元素可以为0或其他值。单位矩阵：它是个方阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为1。除此以外全都为0。零矩阵：零矩阵即所有元素皆为0的矩阵。...一矩阵：一矩阵即所有元素皆为1的矩阵。对称矩阵：是指以主对角线为对称轴，各元素对应相等的矩阵。...下三角阵：主对角线及下面有值，上面没值 正交阵：P的逆等于P的转置或P的转置乘以P等于单位阵I 代码实现： import numpy as np import torch # 对角矩阵 a = np.diag...机器学习的本质：将数据分解到特征方向上，在每个特征方向单独判断，结果统一起来得到一个结果。
使用NumPy可以高效地执行子矩阵运算，从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作，这使得可以非常高效地提取子矩阵。...2.1 Numpy.lib.stride_tricks.as_strided()函数Numpy.lib.stride_tricks.as_strided()函数可以将一个矩阵转换为另一个具有不同形状和步长的矩阵...这对于子矩阵运算非常有用，因为它允许我们将矩阵中的子矩阵转换为连续的内存块。这样，我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算，从而大大提高计算效率。...2.3 Numpy.ix_()函数Numpy.ix_()函数可以生成一个元组，元组中的每个元素都是一个数组，数组中的元素是矩阵的行索引或列索引。...这对于子矩阵运算非常有用，因为它允许我们将矩阵中的子矩阵转换为一个数组，数组中的每个元素都是子矩阵中的一个元素。这样，我们就可以使用Numpy的各种向量化函数来对子矩阵进行运算，从而大大提高计算效率。
下面两篇文章是之前的文章，然后下面的是一些归纳 数据分析 | Numpy初窥1 数据分析 | Numpy进阶 数组创建函数 函数 说明 array 将输入数据(列表、元组、数组或其他序列类型)转换为ndarray...对于非复数值，可以使用更快的fabs sqrt 计算各元素的平方根。相当于arr** 0.5 square 计算各元素的平方。...相当于-arr 二元通用函数 函数 说明 add 将数组中对应的元素相加 subtract 从第一个数组中减去第二个数组中的元素 multiply 数组元素相乘 divide、floor_divide...fmax将忽略NaN minimum、fmin 元素级的最小值计算。...中有一组标准的矩阵分解运算以及诸如求逆和行列式之类的东西 函数 说明 diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素，或将一维组转换为方阵(非对角线元素为0) dot 矩阵乘法 trace
这是通过将每个向量中相应的元素相乘并将所有这些乘积相加来计算的。在numpy中，向量被定义为一维numpy数组。 为了得到内积，我们可以使用np.inner()。...它是两个矩阵中相应元素的乘积的和。为了得到点积，第一个矩阵的列数应该等于第二个矩阵的行数。 有两种方法可以在numpy中创建矩阵。最常见的一种是使用numpy ndarray类。...当使用*操作符将两个ndarray对象相乘时，结果是逐元素相乘。另一方面，当使用*操作符将两个矩阵对象相乘时，结果是点(矩阵)乘积，相当于前面的np.dot()。...迹 Trace 迹是方阵中对角线元素的和。有两种方法来计算迹。我们可以简单地使用ndarray对象的trace()方法，或者先获取对角线元素，然后再获取和。...扁平化 Flatten是一种将矩阵转换为一维numpy数组的简单方法。为此，我们可以使用ndarray对象的flatten()方法。
本文将介绍 NumPy（目前最新版本为 1.16） 中与线性代数相关的模块的使用方法，包括 numpy.linalg , numpy.matlib 。...Linear algebra (numpy.linalg) 线性代数模块 Matrix and vector products 矩阵相乘 dot(a, b[, out]) 向量或者矩阵乘积 linalg.multi_dot...(shape[, dtype, order]) 全0矩阵 ones(shape[, dtype, order]) 全1矩阵 matlib.eye(n[, M, k, dtype, order]) 产生对角线元素为...1，其余元素为0的矩阵。...伪逆 使用第三十四讲习题课的例子，这里要求输入为方阵，因此使用该例子，我们将原矩阵补全为方阵 ? 3.2 numpy.matlib 模块 矩阵类型 ? ? 将其他类型转化为矩阵类型 ?
下面将学习如何创建不同形状的numpy数组，基于不同的源创建numpy数组，数组的重排和切片操作，添加数组索引，以及对某些或所有数组元素进行算术运算、逻辑运算和聚合运算。 1....numpy基于数据本身推断出数组元素的类型，当然，你也可以给array()传递确定的dtype参数。...因此在使用numpy之前，应该问问自己是否真的需要用到某些numpy特有的功能。...当k为正数时，对应的对角线位于主对角线上方的第k条。...] [ 0. 0. 0.] ] ''' 当需要将几个矩阵相乘时，可以使用单位矩阵作为乘法链累积器中的初始值。
），用法和 ndarray差不多，我们这边使用经常使用 ndarray类型，基础忘记了可以去查看一下：Numpy基础 扩展：矩阵的加法运算满足交换律：A + B = B + A (乘法不行) import...ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (3,2) 2.2.2.数乘、数除 这个也比较简单，就是和每个元素相乘...里面的乘法默认是每个数对应相乘 # 如果是矩阵相乘可以使用dot()方法 # 或者你创建矩阵对象，这样×默认就是矩阵乘法了 A.dot(B) # 矩阵A×矩阵B array([[ 8, 5],...性质（行列式后面会说） 上（下）三角矩阵的行列式为对角线元素相乘 上（下）三角矩阵乘以系数后也是上（下）三角矩阵 上（下）三角矩阵间的加减法和乘法运算的结果仍是上（下）三角矩阵 上（下）三角矩阵的逆矩阵也仍然是上...（称为主对角线）上的元素均为1。
imgs.shape = (num, channel, width, height) targets.shape = (num, class) 因为通常我们需要将数据打散，这样的好处是可以让模型训练更具鲁棒性，那么如何同时打散
与vector_b相乘，结果为20 np.dot(vector_a,vector_b.T) ''' 将一个行向量与一个列向量叉乘的结果相当于将两个行向量求点积，在这里我们测试了dot()方法。...*符号将两个向量相乘，是将两个向量中的元素分别相乘，也就是前面我们所讲到的哈达马乘积，结果为array([ 2, 6, 12]) vector_a ** vector_b # 使用二元运算符**对两个向量进行操作...U矩阵是被分解为的三个矩阵之一，它是一个m×m的方阵，构成这个矩阵的向量是正交的，被称为左奇异向量；∑是一个m×n的向量，它的特点是除了对角线中的元素外，其余元素都为0。...这是因为一个矩阵与其转置相乘之后的矩阵是对称矩阵（矩阵中的元素沿着对角线对称），将对称矩阵进行分解后的结果可以表示为： A = V∑VT 通过观察上式，我们不难发现U与V矩阵是相同的，因为这个例子中，U...我们在第2章介绍过用于线性降维的PCA算法，该算法中有一个步骤是将协方差矩阵分解然后重建，下面我们演示一下使用Numpy的SVD算法来实现PCA算法的例子： 7.
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