在本教程中，你将了解如何在Python中生成和使用随机数。 完成本教程后，你会学到： 可以通过使用伪随机数生成器在程序中应用随机性。 如何通过Python标准库生成随机数和使用随机性。...教程概述 本教程分为3个部分： 伪随机数生成器 Python生成随机数 NumPy生成随机数 1.伪随机数生成器 我们注入到程序和算法中的随机性来源于一种被称为伪随机数生成器的数学技巧。...生成随机数 在机器学习中，你也许正在使用如scikit-learn和Keras之类的库。.../randomness-in-machine-learning/ 总结 在本教程中，你了解了如何在Python中生成和使用随机数。...具体来说，你学到了： 可以通过使用伪随机数生成器在程序中应用随机性。 如何通过Python标准库生成随机数和使用随机性。 如何通过NumPy库生成随机数组。
在>>>提示符后边输入编程语句，然后回车进行执行，就会得到运行的结果。简单来看，这个交互式环境有点类似计算器，一次执行一条语句，而且还可以保存结果。下图是部分操作实例： ?...需要注意的是特殊变量“_”，它在Python交互式环境中的意思是前面运算的结果，一般在程序中使用其构造成新的表达式，在此基础上做进一步计算。...在交互式环境中，我们可以直接使用常量，也可以定义变量，但是必须要事先先定义好变量，不然的就会出现命名错误，如例子中的最后一行代码中的a没有定义，所以报错了，但是length和width都没有报错，因为他有定义...在交互式环境中，输入的代码不会被保存下来，当关闭Python得到运行窗口之后，之前输入的代码将不会被保存。...在这里，你可以编写你的代码，但是务必要注意缩进，否则会经常出现indentation（缩进）错误，语句的缩进在Python中相当重要，因为不同的缩进反映了语句块的不同层次之间的关系。
Python MySQL 限制结果 限制结果数量 示例 1: 获取您自己的 Python 服务器 选择 "customers" 表中的前 5 条记录： import mysql.connector mydb...\ products.name AS favorite \ FROM users \ INNER JOIN products ON users.fav = products.id" # 执行...LEFT JOIN 在上面的示例中，Hannah 和 Michael 被排除在结果之外，因为INNER JOIN仅显示存在匹配的记录。
Python MySQL 限制结果限制结果数量示例 1: 获取您自己的 Python 服务器选择 "customers" 表中的前 5 条记录：import mysql.connectormydb =...user, \ products.name AS favorite \ FROM users \ INNER JOIN products ON users.fav = products.id"# 执行...LEFT JOIN在上面的示例中，Hannah 和 Michael 被排除在结果之外，因为INNER JOIN仅显示存在匹配的记录。
在这篇文章中，我将使用Python的NumPy包作为参考使它更容易去理解。如果你之前从未使用过NumPy，无需焦躁，即使你跳过Numpy这一部分，这篇文章也是很好理解的。...因此，标准用例是您可以初始化张量，对它们执行操作后执行操作，最后将生成的张量解释为标签或实际值。 听起来很简单，够吗？ ?...此外，由于您可以鸟瞰网络中将会发生的事情，因此图表类可以决定如何在分布式环境中部署时分配 GPU 内存（如编译器中的寄存器分配）以及在各种机器之间进行协调。 这有助于我们有效地解决上述三个问题。...编译过程的最后一步是在 Assembly 中生成硬件特定代码。 类似地，不是运行用高级语言编写的图形，而是在 C 中生成网络的相应代码，并且编译和执行该代码。...这些可用于执行非常快速的矩阵（张量）操作，并可提供显着的加速。 还有许多其他软件包，如英特尔 MKL，ATLAS，它们也执行类似的功能。 选择哪一个是个人偏好。
PyTorch 与 NumPy 具有无缝互操作性，这带来了与 Python 中其他科学库的一流集成，如 SciPy (www.scipy.org)、Scikit-learn (scikit-learn.org...这包括数据在内存中的存储方式，如何在常数时间内对任意大的张量执行某些操作，以及前面提到的 NumPy 互操作性和 GPU 加速。...通过定义张量上的操作，其中一些我们将在本章中探讨，我们可以高效地切片和操作数据，即使是从一个高级（并不特别快速）语言如 Python。...PyTorch 张量可以与 NumPy 数组之间进行非常高效的转换。通过这样做，我们可以利用围绕 NumPy 数组类型构建起来的 Python 生态系统中的大量功能。...有趣的是，返回的数组与张量存储共享相同的底层缓冲区。这意味着numpy方法可以在基本上不花费任何成本地执行，只要数据位于 CPU RAM 中。这也意味着修改 NumPy 数组将导致源张量的更改。
程序员的收藏夹-官网 http://zhengbingdong.cn 用心整合全网编程开发资源 终于可以在HTML中执行Python代码了，过程很简单，新手1分钟即可入手 1.PyScript介绍...PyScript 是一个框架，它允许用户使用 HTML 的界面在浏览器中创建丰富的 Python 应用程序。...1.浏览器中的 Python：启用插入式内容、外部文件托管（由Pyodide 项目实现，谢谢！）...以及不依赖服务器端配置的应用程序托管 2.Python 生态系统：运行许多流行的 Python 包和科学堆栈（例如 numpy、pandas、scikit-learn 等） 3.Python with...，例如按钮、容器、文本框等 灵活的框架：一个灵活的框架，可用于直接在 Python 中创建和共享新的可插拔和可扩展组件 2.下载地址 地址：https://pyscript.net/ 3.使用方法
首先，我们介绍 n 维数组，也称为张量（tensor）。使用过Python中NumPy计算包的读者会对本部分很熟悉。...无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和TensorFlow中为Tensor）都与Numpy的ndarray类似。...X == Y 对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。 X.sum() 三、广播机制 在上面的部分中，我们看到了如何在相同形状的两个张量上执行按元素操作。...这种机制的工作方式如下： 通过适当复制元素来扩展一个或两个数组，以便在转换之后，两个张量具有相同的形状； 对生成的数组执行按元素操作。 ...A = X.numpy() B = torch.tensor(A) type(A), type(B) 要将大小为1的张量转换为Python标量，我们可以调用item函数或Python的内置函数。
这样，只需要生成一次计算图来计算神经网络中所有参数相对于损失的梯度，然后每当优化器需要计算梯度时，就可以一遍又一遍地执行它。此外，这使得在需要时可以计算高阶导数。...在每个FuncGraph中，节点（椭圆形）表示操作（例如，幂运算，常量，或用于参数的占位符如x），而边（操作之间的实箭头）表示将在图中流动的张量。...在 TF 函数中处理变量和其他资源 在 TensorFlow 中，变量和其他有状态对象，如队列或数据集，被称为资源。...如果尝试使用 Python 赋值运算符，当调用该方法时将会出现异常。 这种面向对象的方法的一个很好的例子当然是 Keras。让我们看看如何在 Keras 中使用 TF 函数。...，图形的样子，如何探索它们的符号操作和张量，如何处理变量和资源，以及如何在 Keras 中使用 TF 函数。
- 乘法运算： - 点乘（逐元素乘法）：同阶张量的对应元素相乘。 - 外乘（张量积）：生成的张量的阶是参与运算的两个张量阶数之和。...- 缩并运算（Contracting）：选择张量中的两个或多个维度进行求和操作，减少张量的阶数。 - 内积运算：通过选取张量中的某些维度进行配对相乘并求和，得到更低阶的张量。...NumPy: NumPy 是 Python 中最基础也是最常用的张量计算库，它提供了强大的多维数组对象和一系列用于操作这些数组的函数。...虽然严格来说，NumPy 不是一个专门为深度学习设计的张量库，但它是许多其他库（如 SciPy 和 Pandas）的基础，并且在许多机器学习任务中被广泛使用。 2....JAX: JAX 是一个由 Google 研究团队开发的 Python 库，它建立在 NumPy 之上，提供了自动微分、矢量化运算和高效GPU/TPU加速的功能。
Pytorch 有两个主要的特点： 利用强大的 GPU 加速进行张量计算（如 NumPy） 用于构建和训练神经网络的自动微分机制 相较于其它 Python 深度学习库，Pytorch 有何优势？...PyTorch Tensors Pytorch 张量 PyTorch 张量与 NumPy 数组非常相似，而且它们可以在 GPU 上运行。...在本教程中，假设你运行的是使用 CPU 进行深度学习运算的机器，但我也会向你展示如何在 GPU 中定义张量： ?...PyTorch 的默认张量类型是一个浮点型张量，定义为「torch.FloatTensor」。例如，你可以根据 Python 的 list 数据结构创建张量： ?...如果你使用的是支持 GPU 的机器，你可以通过以下方法定义张量： ? 你也可以使用 PyTorch 张量执行加法和减法等数学运算： ? 你还可以定义矩阵并执行矩阵运算。
智能体与环境交互，执行动作，然后基于反馈（奖励或惩罚）调整其策略。...例子： 游戏玩家（如AlphaGo，下围棋） 自动驾驶汽车（学习如何在道路上导航） 其他学习类型 除了上述三种主要的学习类型，还有其他的学习方法，例如： 半监督学习：结合少量有标签数据和大量无标签数据来改善学习模型的性能...在深度学习中，Numpy常用于数据预处理和后处理。...具体代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建x值，这里使用numpy的linspace函数生成从0到10的50个均匀间隔的点...这些参数张量的维度和形状决定了神经网络的结构和复杂度。 计算过程： 在前向传播过程中，输入张量经过一系列层级的变换和激活函数应用，生成输出张量。
本文会同时使用 Python 和 C# 编写示例，方便各位读者对照差异，在后续的章节学习中，基本只会使用 C# 编写示例。...如果笔者没理解错的话，在 Pytorch 中创建的 Tensor 对象就叫张量。开发者可以通过各种形式的数据在 Pytorch 创建 Tensor。...Tensor 类型 在 Pytorch 中，可以将标量、数组等类型转换为 Tensor 类型，Tensor 表示的数据结构就叫张量。...张量支持许多运算符，下面列举部分加以说明： 算术运算符 +：加法，如 a + b -：减法，如 a - b *：元素级乘法，如 a * b /：元素级除法，如 a / b //：元素级整除，如 a //...[i, j]：多维索引运算符，如 a[i, j] 例如张量每个元素的值 *10。
在下表中，假设你已经在 Python 中执行了以下命令： import numpy as np from scipy import io, integrate, linalg, signal from...与 MATLAB 不同，在 Python 中，您需要首先执行一个‘import’语句来使特定文件中的函数可访问。...在下表中，假设你已在 Python 中执行了以下命令： import numpy as np from scipy import io, integrate, linalg, signal from scipy.sparse.linalg...作为粘合剂 从 Python 调用其他编译库 手动生成的包装器 f2py Cython Cython 中的复数加法 Cython 中的图像滤波 结论 ctypes...构建一个模块 其他选项 Python 模块 numpy.f2py compile get_include run_main 自动生成扩展模块 在 Python
数据流图 在TensorFlow中，使用数据流图来描述计算。图的每个节点表示数学运算的实例（如加法，除法或乘法），每个边是执行操作的多维数据集（张量）。 ?...一个重要的注意事项是占位符张量必须被提供数据，否则，在执行会话时，如果缺少该部分，则占位符将生成以下结构的错误： InvalidArgumentError (see above for traceback...为了在TensorFlow中建立一个张量，我们可以建立一个n维数组。这可以通过使用NumPy库或通过将Python n维数组转换为TensorFlow张量来轻松完成。 ?...主要区别在于NumPy数组还包含一些其他属性，如尺寸，形状和类型。...这个函数接受张量对象，NumPy数组，Python列表和Python标量。
就好像在Python上使用Numpy库一样的简单。这使得其没有太多的学习成本。直接拿来就用即可。 3 框架的张量封装 在神经网络框架中，主要是通过张量的封装来完成计算图上的操作的。...在模型运行的环节中，“图”会在绘话（session）里被启动。 session将图的 OP 分发到诸如CPU或GPU之类的设备上, 同时提供执行OP的方法。这些方法执行后,将产生的tensor返回。...该函数不仅支持Python中的原生类型，还支持Numpy类型。...系统直接生成与该列表内容相同的张量。 通过这个例子可以看出：向torch.Tensor中传入数值，可以生成指定形状的张量；向torch.Tensor中传入列表，可以生成指定内容的张量。 3....图4-2张量的函数提示 5 张量与Numpy Numpy是数据科学中用处最广的Python库之一， PyTorch框架对Numpy的支持也非常到位。
Numpy的开发者团队推荐我们使用array类进行矩阵运算，简要原因如下： arrays是numpy库针对矢量/张量/矩阵定义的标准类。...1, Matlab的序列中各元素被视为第1个，第2个，第3个…… a23=A(2,3) 矩阵点乘与元素智能相乘 元素智能相乘即矩阵中各素分别对应相乘-Python_np.array ...%矩阵转置ACT=A' %求共轭转置矩阵AI=inv(A) %矩阵求逆 matrix与array的其他差异 -生成向量Matrix只能生成二维数组，array可以生成任何维度的数组。...此外由于在array中1xN数组为1维数组，其无法通过上述.T或np.transpose()操作转置成如Nx1矩阵(由于点乘时会自动变形，针对其的转置使用场景不多)。 ...x进行智能元素计算时逻辑有点混乱，”/”执行智能元素计算，而星号执行向量点积。
和其他库都在内部使用 Numpy 对张量执行多项操作，数组接口是 Numpy 最好也是最重要的特性 Numpy 的特点 交互的 Numpy 是可交互的且非常易于使用 数学计算 可以使复杂的数学实现变得非常简单...也可以使用一些最流行的神经网络，如 CNTK。当我们将 Keras 与其他机器学习库进行比较时，它的速度相对较慢。因为它通过使用后端基础设施创建计算图，然后利用它来执行操作。...、优化和功能 分布式训练 通过利用对异步执行集体操作和可从 Python 和 C++ 访问的点对点通信的本机支持来优化研究和生产中的性能 Python 优先 它被构建为深度集成到 Python 中，因此可以与流行的库和包...，如优化、数值积分和许多其他程序 SciPy 的所有子模块中的所有功能都有很好的文档记录 Theano 什么是 Theano Theano 是 Python 中用于计算多维数组的计算框架机器学习库。...当然这只是展示 Theano 稳定性的示例之一 动态 C 代码生成 比以往更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自我验证 检测和诊断模型中的多种类型的错误和歧义 Pandas 什么是 Pandas
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