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NumPy 1.26 中文官方指南(三)

在 MATLAB 数组赋值都以双精度浮点数 2D 数组存储,除非你指定维数和类型。这些数组 2D 实例操作都是模仿线性代数矩阵操作。 在 NumPy ,基本类型是多维数组。...这些数组 2D 实例操作是基于线性代数矩阵运算。 在 NumPy ,基本类型是多维array。...=3) 找到二维数组 a 中最大 k=3 个特征值和特征向量 [Q,R]=qr(a,0) Q,R = linalg.qr(a) QR 分解 [L,U,P]=lu(a),其中 a==P'*L*U P,L...一维 array 进行转置没有任何变化。 对于 matrix,一维数组总是被转换为 1xN 或 Nx1 矩阵(行向量或列向量)。A[:,1] 返回形状为 Nx1 二维矩阵。...如何编写 NumPy 操作指南 读取和写入文件 如何索引 ndarrays 验证 NumPy 错误和 bug 修复 如何创建具有等距数值数组 高级用法和互操作性 从源码编译

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Basemap工具函数(4)

numpy 数组 lons 和 lats 是对应 uin 和 vin 矩阵点一维 numpy 数组(地理学坐标)。...transform_vector 给定向量 东西 和 南北 方向分量以及经纬度点,然后向量进行旋转,使向量场在地图投影上以适当方向显示。...一些函数(比如 barbs,quiver,streamplot)使用向量数据,要求向量分量是地图坐标系(比如 u 是左右方向,v 是上下方向)。...方向是地理学方向,即 u 分量为东西方向, v 分量为 南北方向 lons 和 lats 是对应 uin 和 vin 矩阵点一维 numpy 数组(地理学坐标)。...lons 和 lats 是覆盖全球等间距网格 v10 和 u10 创建后,呈现为南北风向(v10 = 10, u10 = 0).使用 meshgrid 转换为 二维数组 一旦数据被创建了,可以使用 transform_vector

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如何让你矩阵运算速度提高4000+倍

在用Python进行矩阵运算(尤其是大型矩阵运算)时候,最忌讳是写循环,循环执行效率极其低,想要提高计算效率,有很多方法可以尝试,今天我们就来看一下如何在仅基于numpy条件下,召唤一些技巧来加速矩阵计算效率...假如说有这样一道题:有一个中国区海拔数据(DEM),是个二维矩阵,问:如何快速从中挑选出海拔高度大于等于4000米点并将低于4000米点赋值为0。...定义一个向量化函数,该函数以嵌套对象序列或 numpy 数组作为输入,并返回单个 numpy 数组numpy 数组元组。...向量化函数输入数组连续元组(如 python map 函数)计算 pyfunc,但它使用 numpy 广播规则。 向量化输出数据类型是通过使用输入第一个元素调用该函数来确定。...这里所展示只是一个最简单例子,实际应用,会有更复杂场景,届时会非常考验开发者思维水平和numpy熟练程度。

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k 阶奇异值分解之图像近似

在这里我利用 numpy 数组广播机制,直接一个数组✖255 方式来表示对数组每个元素✖255。然后通过调用 astype 方法进行类型转换,其参数为需要转换数据类型。...现在关键是求出 U、∑、V,我们首先计算 AA'特征值和特征向量,然后特征向量进行正交化和单位化,把特征值进行降序排序(特征向量也要一起带上),设排好序非 0 特征值为λ1,λ2,……,λr,对应特征向量为...然后去计算 A'A 特征值和特征向量,然后特征向量进行正交化和单位化,把特征值进行降序排序(特征向量也要一起带上),设排好序非 0 特征值为μ1,μ2,……,μr,对应特征向量v1,v2,…...通过把参数 a 作为 np.linalg.svd 参数来调用该函数返回三个值,第一个值是矩阵 U二维数组),第二个值是∑对角线元素(一维数组),第三个值是 V'(二维数组),然后矩阵做近似,返回近似之后结果...对于 tensorflow 和 pytorch 来说,使用 CPU 运行时间比使用 GPU 运行时间短,可能是因为最后转为 numpy 数组时候需要把数据从 GPU 显存复制到内存花费时间。

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