文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Numpy中常用的10个矩阵操作示例

数据科学和机器学习所需的数学知识中，约有30-40%来自线性代数。矩阵运算在线性代数中占有重要的地位。Numpy通常用于在Python中执行数值计算，并且对于矩阵操作做了特殊的优化。...对于1维向量np.dot()和np.inner()是相同的两者都给出了相同的结果（np文档中有详细描述，大意是对于2-D数组，它等效于矩阵乘法，对于1-D数组，其等效于向量的内积）。...最常见的一种是使用numpy ndarray类。这里我们创建了二维numpy数组(ndarray对象)。另一种方法是使用numpy矩阵类。...秩 Rank 矩阵的秩是由它的列或行张成(生成)的向量空间的维数。换句话说，它可以被定义为线性无关的列向量或行向量的最大个数。...在本篇文章中我们介绍了numpy10个常用的矩阵运算。Numpy有一些通用函数，也有一些专门用于线性代数的特殊函数，例如，linalg包有一些专门用于线性代数的特殊函数。

2K20

Python数据分析之NumPy（基础篇）

Numpy 是 Python 的一个科学计算包，包含了多维数组以及多维数组的操作 关于Numpy需要知道的几点： NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。...更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。...数据存储区域保存着数组中所有元素的二进制数据，dtype对象则知道如何将元素的二进制数据转换为可用的值。数组的维数、大小等信息都保存在ndarray数组对象的数据结构中。...] [ 0. 0.]] b = np.ones((1,2)) # 创建1x2的全1数组 print(b) [[ 1. 1.]] c = np.full((2,2), 7) # 定值数组 print...view方法创建一个新数组对象，该对象看到相同的数据。与前一种情况不同，新数组的维数更改不会更改原始数据的维数，但是新数组数据更改后，也会影响原始数据。

1.6K31
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

day0-准备工作： 工具介绍准备工作： 工具介绍AnaCondaNumPy

它包含其他内容： 一个强大的N维数组对象 复杂的（广播）功能 用于集成C / C ++和Fortran代码的工具 有用的线性代数，傅里叶变换和随机数功能 除了明显的科学用途外，NumPy还可以用作通用数据的高效多维容器...维基百科 NumPy NumPy是Python语言的一个扩展程序库。支持高阶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。...为了解决这个难题，NumPy引入了多维数组以及可以直接有效率地操作多维数组的函数与运算符。...因此在NumPy上只要能被表示为针对数组或矩阵运算的算法，其运行效率几乎都可以与编译过的等效C语言代码一样快。...而从本质上来说，NumPy与MATLAB同样是利用BLAS与LAPACK来提供高效率的线性代数运算。

1.4K30

机器学习数学基础：点积和欧几里得空间

这里特别提醒读者注意，有的资料把“点积”与“内积”混用，认为是一个对象的不同名称。经过以上阐述，应该明确，点积是内积的一种具体形式，只不过根据这个定义，得到了最常见的内积空间——欧几里得空间。...为了深刻理解点积运算的含义，下面以我们最熟悉的平面空间中的两个向量 为例，以 为基并创建直角坐标系，则向量中的 即为相应的坐标。...手工计算向量的点积，可以依据（1.4.3）式完成，我们在这里不对此做重点介绍，因为这是诸多线性代数教材中都少不了的。下面要演示的是如何用程序实现点积计算。...import numpy as np a = np.array([3,5,7]) b = np.array([2,4,0]) np.dot(a, b) # 输出 26 此处用一维数组表示向量，函数np.dot...在Numpy中还有另外一个名为inner的函数，它并非是专用于实现前述“内积”运算。 np.inner(a, b) # 输出 26 对于一维数组而言，np.inner和np.dot的计算结果一样。

62620

tensorflow（一）windows 10 python3.6安装tensorflow1.4与基本概念解读

二.TensorFlow 基本概念与原理理解 １.TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。...)赋值或者从其中获取数据 案例 例1，生成三维数据，然后用一个平面拟合它： 以下是官网的操作案例 import tensorflow as tf import numpy as np # 用 NumPy...构建图 例2，计算矩阵相乘： import tensorflow as tf # 创建一个 常量 op, 返回值 'matrix1' 代表这个 1x2 矩阵. matrix1 = tf.constant...张量 Tensor 从向量空间到实数域的多重线性映射(multilinear maps)（v是向量空间，v*是对偶空间） 你可以把Tensorflow的tensor看做是一个n维的数组或列表。...例4，使用变量实现一个简单的计数器： # －创建一个变量, 初始化为标量 0.

1.7K40

tensorflow（一）windows 10 python3.6安装tensorflow1.4与基本概念解读

二.TensorFlow 基本概念与原理理解 １.TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。...)赋值或者从其中获取数据 案例 例1，生成三维数据，然后用一个平面拟合它： 以下是官网的操作案例 import tensorflow as tf import numpy as np # 用 NumPy...构建图 例2，计算矩阵相乘： import tensorflow as tf # 创建一个 常量 op, 返回值 'matrix1' 代表这个 1x2 矩阵. matrix1 = tf.constant...张量 Tensor 从向量空间到实数域的多重线性映射(multilinear maps)（v是向量空间，v*是对偶空间） 你可以把Tensorflow的tensor看做是一个n维的数组或列表。...例4，使用变量实现一个简单的计数器： # －创建一个变量, 初始化为标量 0.

1.5K40

Numpy 简介

NumPy数组 和 标准Python Array（数组） 之间有几个重要的区别： NumPy数组在创建时具有固定的大小，与Python的原生数组对象（可以动态增长）不同。...换句话说，为了高效地使用当今科学/数学基于Python的工具（大部分的科学计算工具），你只知道如何使用Python的原生数组类型是不够的 - 还需要知道如何使用NumPy数组。...它的许多方法在最外层的NumPy命名空间中映射函数，让码农们可以完全自由地按照自己的习惯编写合适的代码。...所有的ndarray都是同质的：每个条目占用相同大小的内存块，并且所有块都以完全相同的方式进行解释。如何解释数组中的每个项是由一个单独的数据类型对象指定的，其中一个对象与每个数组相关联。...一般有6个机制创建数组： 从其他Python结构（例如，列表，元组）转换 numpy原生数组的创建（例如，arange、ones、zeros等） 从磁盘读取数组，无论是标准格式还是自定义格式 通过使用字符串或缓冲区从原始字节创建数组

4.7K20

tensorflow（一）windows 10 64位安装tensorflow1.4与基本概念解读tf.global_variables_initializer

二.TensorFlow 基本概念与原理理解 １.TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。...例1，生成三维数据，然后用一个平面拟合它： 以下是官网的操作案例 import tensorflow as tf import numpy as np # 用 NumPy 随机生成 100 个数据...构建图 例2，计算矩阵相乘： import tensorflow as tf # 创建一个 常量 op, 返回值 'matrix1' 代表这个 1x2 矩阵. matrix1 = tf.constant...张量 Tensor 从向量空间到实数域的多重线性映射(multilinear maps)（v是向量空间，v*是对偶空间） 你可以把Tensorflow的tensor看做是一个n维的数组或列表。...你可以为一个张量指定下列数据类型中的任意一个类型： ? 在一个会话中启动图 创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图。

90060

tensorflow（一）windows 10 64位安装tensorflow1.4与基本概念解读tf.global_variables_initializer

二.TensorFlow 基本概念与原理理解 １.TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。...例1，生成三维数据，然后用一个平面拟合它： 以下是官网的操作案例 import tensorflow as tf import numpy as np # 用 NumPy 随机生成 100 个数据...构建图 例2，计算矩阵相乘： import tensorflow as tf # 创建一个 常量 op, 返回值 'matrix1' 代表这个 1x2 矩阵. matrix1 = tf.constant...张量 Tensor 从向量空间到实数域的多重线性映射(multilinear maps)（v是向量空间，v*是对偶空间） 你可以把Tensorflow的tensor看做是一个n维的数组或列表。...你可以为一个张量指定下列数据类型中的任意一个类型： ? 在一个会话中启动图 创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图。

80860

Python使用tensorflow中梯度下降算法求解变量最优值

TensorFlow是一个用于人工智能的开源神器，是一个采用数据流图（data flow graphs）用于数值计算的开源软件库。...数据流图使用节点（nodes）和边线（edges）的有向图来描述数学计算，图中的节点表示数学操作，也可以表示数据输入的起点或者数据输出的终点，而边线表示在节点之间的输入/输出关系，用来运输大小可动态调整的多维数据数组...TensorFlow可以在普通计算机、服务器和移动设备的CPU和GPU上展开计算，具有很强的可移植性，并且支持C++、Python等多种语言。...import tensorflow as tf import numpy as np import time #使用 NumPy 生成随机数据, 总共 2行100列个点. x_data = np.float32...], x_data) + 0.300 #构造一个线性模型，训练求解W和b #初始值b = [0.0] b = tf.Variable(tf.zeros([1])) #初始值W为1x2的矩阵，元素值介于[

1.3K80

NumPy 基础知识 ：1~5

例如，np.zeros和np.ones函数默认创建充满浮点数的数组。 但是也可以使它们创建其他数据类型的数组。 考虑以下示例，这些示例演示如何使用 dtype 参数创建任意数据类型的数组。...在下面的示例中，我们将创建名为y的x视图，并查看其如何与原始记录数组交互： In [25]: y = x['f0'] In [26]: y Out[26]: array([ 1, 10]) In...这只是向您展示如何将 NumPy 数组与数据文件连接的开始。 现在是时候对您的数据进行一些真实的分析了！ 总结 在本章中，我们介绍了ndarray对象的最后一个重要组成部分：步幅。...两种方法都创建矩阵，但是numpy.matrix()创建一个副本，而numpy.mat()仅更改视图; 等效于numpy.matrix(data, copy = False)。...我们还可以使用numpy.matrix.H进行共轭（Hermitian）转置。 现在我们知道了如何创建矩阵对象并执行一些基本操作，是时候进行一些练习了。 让我们尝试求解一个简单的线性方程。

5.6K10

深度学习基础：1.张量的基本操作

内容速览 张量(Tensor)的基本含义 用到的库和框架 张量的创建 通过列表创建张量 通过元组创建张量 将numpy创建的数组转换成张量 二维数组的创建 张量的类型 查看变量的类型 创建固定类型的张量...用到的库和框架 import torch import numpy as np 张量的创建 通过列表创建张量 # 通过列表创建张量 t = torch.tensor([1, 2]) t tensor(...[1, 2]) 通过元组创建张量 # 通过元组创建张量 torch.tensor((1, 2)) tensor([1, 2]) 将numpy创建的数组转换成张量 a = np.array((1, 2))...二维数组的创建 # 用list的list创建二维数组 t2 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) t2 tensor([[1, 2], [3, 4]]) 张量的类型...张量转化为数组numpy t1.numpy() array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], dtype=int64) 张量转化为列表tolist t1

4.7K20

SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

它被广泛应用于各种程序设计和应用中，扮演着关键的角色。散列表的主要优点是查找速度快，因为每个元素都存储了它的键和值，所以我们可以直接访问任何元素，无论元素在数组中的位置如何。...然而，它也有一个缺点，那就是它需要更多的空间来存储链表。总的来说，散列表是一种非常高效的数据结构，它能够快速地查找、插入和删除元素。...索引操作和切片操作： >>> mtx[1, 1] 0.0 >>> mtx[1, 1:3] '...然而，无论是 COO 格式的稀疏矩阵还是 DOK 格式的稀疏矩阵，进行线性代数的矩阵运算的操作效率都非常低。...至于如何优化线性代数的矩阵运算的操作效率，继续改进三元组的存储方式可能不好办了，需要换一种存储方式。

29350

【NumPy高级运用】NumPy的Matrix与Broadcast高级运用以及IO操作

[30,30,30]]) b = np.array([1,2,3]) bb = np.tile(b, (4, 1)) # 重复 b 的各个维度 print(a + bb) 让所有输入数组与具有最长形状的数组对齐...如果输入数组的维度的长度与输出数组的相应维度的长度相同或其长度为1，则可以使用该数组进行计算，否则会发生错误。 当输入数组的维度长度为1时，该维度中的第一组值将用于沿该维度的操作。...非关键字参数传递的数组将自动命名为arr_0、arr_1 Kwds：要保存的数组使用关键字名称。 NumPy数组的维数称为rank，rank是轴的数量，即数组的维数。...一维阵列的秩是1，二维阵列的秩为2，依此类推。 在NumPy中，每个线性阵列称为轴，即维度。例如，二维阵列等效于两个一维阵列，第一个一维阵列中的每个元素都是一维阵列。所以一维数组是NumPy中的轴。...第一个轴等效于基础数组，第二个轴是基础数组中的数组。轴的数量，秩，是阵列的维数。 在许多情况下，可以声明axis。

54520

手把手教你使用SHAP（机器学习模型解释工具）

SHAP将Shapley值解释表示为一种加性特征归因方法(additive feature attribution method)，将模型的预测值解释为二元变量的线性函数： 其中 ，M是简化输入的特征数...（你的随机森林模型路径）\RF.model') 确定特征值，也就是你要分析的参数 在本文的例子中，特征参数都在x_test数组中 创建解释器 explainer = shap.TreeExplainer...如果原始数组是numpy的array数组，需要按照以下代码添加特征名称： data_with_name = pd.DataFrame(x_test) #将numpy的array数组x_test转为dataframe...如果不是None，会自动搜索与该参数交互最大的参数，也就是令颜色的离散程度最大的特征进行着色，然后从图中展示出来。...如图所示，如果考虑交互作用，与等效渗透率交互作用最强的是厚度，或者说，厚度这个参数对等效渗透率的SHAP值分布影响最大。当然，这里可以通过设置查看别的参数的交互作用。

18.5K51

NumPy 初学者指南中文第三版：1~5

与等效的 Python 代码相比，NumPy 代码需要更少的显式循环。 实战时间 – 相加向量 假设我们要添加两个分别称为a和b的向量。向量在数学上是指一维数组。...向量b包含整数0至n的立方，因此，如果n等于3，则b等于(0,1, 8)。 您将如何使用普通 Python 做到这一点？ 在提出解决方案后，我们将其与 NumPy 等效项进行比较。...现在，我们有了一个六乘四的数组。 转置：在线性代数中，转置矩阵很常见。 注意 线性代数是数学的一个分支，其中涉及矩阵。 矩阵是向量的二维等效项，并且包含矩形或正方形网格中的数字。...我们将学习如何读写文件。 此外，我们还将品尝 NumPy 中的函数式编程和线性代数的可能性。...=True) vectorize()函数与 Python map()函数的 NumPy 等效。

1.4K10

NumPy 1.26 中文官方指南（三）

参见说明 索引 NumPy，与 Python 一样，数字从 0 开始索引；a[0] 是第一个元素。 MATLAB 的脚本语言是为了线性代数而创建的，因此一些数组操作的语法比 NumPy 更紧凑。...切片操作复制数组的部分。 NumPy 数组切片使用按引用传递的方式，不复制参数。切片操作是对数组的视图。 大致等效项 下表提供了一些常见 MATLAB 表达式的大致等效项。...在转换 MATLAB 代码时，可能需要首先将矩阵重塑为线性序列，进行一些索引操作，然后再重塑回去。由于重塑（通常）生成对存储空间的视图，因此应该可以相当有效地进行此操作。...n 维数组上的线性代数 保存和分享您的 NumPy 数组 掩码数组 NumPy 如何操作 原文：numpy.org/doc/1.26/user/howtos_index.html...如何编写 NumPy 操作指南 读取和写入文件 如何索引 ndarrays 验证 NumPy 中的错误和 bug 修复 如何创建具有等距数值的数组 高级用法和互操作性 从源码编译

25310

干货：4个小技巧助你搞定缺失、混乱的数据（附实例代码）

怎么做 可以用下面的代码（data_binning.py文件）对数据分级（比如处理成直方图）： # 根据线性划分的价格的范围，创建价格的容器 bins = np.linspace( csv_read['...linspace(...)方法做了这点工作：创建长度为6的NumPy数组，其中每个元素比前一个大固定的差值。...比如，.linspace(0, 6, 6)生成数组[0., 1.2, 2.4, 3.6, 4.8, 6.]。 NumPy对线性代数来说是个强大的数字处理库。...可轻松处理大型数组和矩阵，还提供了极其丰富的函数操作数据。想了解更多，可访问： http://www.numpy.org .digitize(...)方法对指定列中的每个值，都返回所属的容器索引。...关于作者：托马兹·卓巴斯（Tomasz Drabas），微软数据科学家，致力于解决高维特征空间的问题。

1.5K30

数据科学 IPython 笔记本 9.3 理解 Python 中的数据类型

译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 数据驱动的科学和有效计算需要了解数据的存储和操作方式。本节概述了如何在 Python 语言本身中处理数据数组，以及对比 NumPy 如何改进它。...我们将在后面的章节中探讨这些操作; 在这里，我们将演示创建 NumPy 数组的几种方法。...我们将从别名为np的标准 NumPy 导入开始： import numpy as np 从 Python 列表创建数组 首先，我们可以使用np.array从 Python 列表创建数组： # 整数数组...2., 3., 4.], dtype=float32) 最后，与 Python 列表不同，NumPy 数组可以是显式多维的; 这是一种方法，使用列表的列表初始化多维数组： # 嵌套列表产生多维数组...从零开始创建数组 特别是对于较大的数组，使用 NumPy 中内置的例程从头开始创建数组效率更高。

75810
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券