（2）列表、元组、字符串这几种类型的对象与整数之间的乘法，表示对列表、元组或字符串进行重复，返回新列表、元组、字符串。
<<机器学习实战>>一书非常注重实践，对每个算法的实现和使用示例都提供了python实现。在阅读代码的过程中，发现对NumPy有一定的了解有助于理解代码。特别是NumPy中的数组和矩阵，对于初次使用者而言，有点难以理解。下面就总结一下NumPy基础知识。
操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
声明：文章开头部分内容翻译自objc的一篇博客。当然，我并没有逐行翻译原文，只是说个大致意思，顺带阐述一些自己的理解和扩展思考，还有我自己的代码。
在我们编写公式时，特别是编写数组公式时，往往会生成由TRUE/FALSE值组成的中间数组。有些Excel函数可以忽略这些布尔值，例如SUM函数，但是很多函数不能处理这些布尔值，如果将它们传递给这些函数，就会导致错误。因此，在将这些布尔值传递给函数继续处理时，需要将它们转换成数字。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法，它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵，然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库，提供多维数组对象、各种派生对象（例如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。科学计算离不开numpy，学习数据分析必先学numpy！！！ 本文由浅入深，对numpy进行入门介绍。讲解了创建数组、索引数组、运算等使用。
numpy(Numerical Python)是一个开源的Python数据科学计算库，支持对N维数组和矩阵的操作，用于快速处理任意维度的数组。
einsum函数是NumPy的中最有用的函数之一。由于其强大的表现力和智能循环，它在速度和内存效率方面通常可以超越我们常见的array函数。但缺点是，可能需要一段时间才能理解符号，有时需要尝试才能将其正确的应用于棘手的问题。
3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar 统计、对比 4.直方图 -- plt.hist() 统计，分布 5.饼图 -- plt.pie() 占比 4 Numpy 4.1 Numpy优势 1.定义 开源的Python科学计算库， 用于
多维列表：list[axis1_index,axis2_index]，通过不同轴上的坐标获取
你可能很难理解如何为LSTM模型的输入准备序列数据。你可能经常会对如何定义LSTM模型的输入层感到困惑。也可能对如何将数字的1D或2D矩阵序列数据转换为LSTM输入层所需的3D格式存在一些困惑。 在本教程中，你将了解如何定义LSTM模型的输入层，以及如何重新调整LSTM模型加载的输入数据。 完成本教程后，你将知道: 如何定义一个LSTM输入层。 如何对一个LSTM模型的一维序列数据进行重新调整，并定义输入层。 如何为一个LSTM模型重新调整多个并行序列数据，并定义输入层。 让我们开始吧。 教程概述 本教程分
在numpy中维度（dimensions）叫做轴（axes），轴的个数叫做秩（rank）。如3D空间中一个点的坐标[1,2,3]是一个秩为1的数组，因为它只有一个轴，这个轴长度为3，在下面的例子中数组的秩为2（它有两个维度）,第一个维度为2，第二个维度为3。
Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。
python科学计算包的基础是numpy, 里面的array类型经常遇到. 一开始可能把这个array和python内建的列表(list)混淆, 这里简单总结一下列表(list), 多维数组(np.ndarray)和矩阵(np.matrix)的区别. NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank，但是和线性代数中的秩不是一样的，在用pyth
翻译：YingJoy 网址： https://www.yingjoy.cn/ 来源： https://github.com/rougier/numpy-100 全文： https://github.com/yingzk/100_numpy_exercises ---- 接上文: 100个Numpy练习【1】 接上文: 100个Numpy练习【2】 接上文: 100个Numpy练习【3】 ---- Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题
Python包含6种内置的序列：列表、元组、字符串 、Unicode字符串、buffer对象、xrange对象。在序列中的每个元素都有自己的编号。列表与元组的区别在于，列表是可以修改，而组元不可修改。理论上几乎所有情况下元组都可以用列表来代替。有个例外是但元组作为字典的键时，在这种情况下，因为键不可修改，所以就不能使用列表。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
非常惭愧，LeetCode系列过年期间偷懒停了几期。逼迫了自己一把，恢复正常更新。
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
参考链接： Python | NLP餐厅评论的分析 一、选择题 1、python不支持的数据类型有 A、char B、int C、float D、list 2. x = “foo” y = 2 print(x+y) A.foo B.foofoo C.foo2 D.2 E.An exception is thrown 3、关于字符串下列说法错误的是 A、字符应该视为长度为1的字符串 B、字符串以\0标志字符串的结束 C、既可以用单引号，也可以用双引号创建字符串 D、在三引号字符串中可以包含换行回车等特殊字符
引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/100636577 https://zhuanlan.zhihu.com/p/99260386
什么问题用HMM解决 现实生活中有这样一类随机现象，在已知现在情况的条件下，未来时刻的情况只与现在有关，而与遥远的过去并无直接关系。 比如天气预测，如果我们知道“晴天，多云，雨天”之间的转换概率
什么问题用HMM解决 现实生活中有这样一类随机现象，在已知现在情况的条件下，未来时刻的情况只与现在有关，而与遥远的过去并无直接关系。 比如天气预测，如果我们知道“晴天，多云，雨天”之间的转换概率，那么
重塑 (reshape) 和打平 (ravel, flatten) 这两个操作仅仅只改变数组的维度
在本文中，我们将在本文中为初学者学习一些有用的基本Python示例。本文还包括在python面试中提出的一些基本问题。让我们开始吧!!!
给你一个由 不同 正整数组成的数组 nums ，请你返回满足 a * b = c * d的元组 (a, b, c, d) 的数量。其中a、b、c 和d都是nums 中的元素，且 a != b != c != d。
新建一个hello.py输入以下代码,控制台使用Python命令执行hello.py,第一个py程序搞定
在我们做机器学习模型的研究或者是学习的时候，在完成了训练之后，有时候会希望能够将相应的参数保存下来。否则的话，如果是在Notebook当中，当Notebook关闭的时候，这些值就丢失了。一般的解决方案是将我们需要的值或者是数组“持久化”，通常的做法是存储在磁盘上。
我们可以创建一个NumPy数组(也就是强大的ndarray)，方法是传递一个python列表并使用' np.array() '。在本例中，python创建了我们可以在这里看到的数组:
np.array(collection)，collection为序列型对象(list)，嵌套序列 (list of list)
语法：numpy.arange([start, ] stop, [step, ]dtype=None)
下面给大家介绍以下元组的相关知识： ·元组可以看成是一个不可更改的list 1.元组的创建 # 创建空元祖 t = () print(type(t)) # 创建只有一个值的元组 # 观察可知元组中如果纯数字的话，类型是int，加个逗号就好了 t1 = (1) t2 = (1,) print(type(t1)) print(type(t2)) t = 1,# 也要有逗号 print(type(t)) print(t) # 创建多个值的元组类型1 t = (1,2,3,4,5) print(type(
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解，相信书中不懂的地方，你都可以在这里找打答案，建议配合书阅读本文
11、构建一个映射map1，内容为"zhangsan" -> 20, "lisi" -> 18, "wangwu" -> "22"
数组（Array）是一种用于存储多个相同类型的元素的数据结构。它可以被看作是一个容器，其中的元素按照一定的顺序排列，并且可以通过索引访问。数组的长度是固定的，一旦定义后，就不能再改变。
代码01~05行定义的函数是外层函数，而02~04行定义的函数是内层函数，并且很明显，由于内层函数在外层函数内，所以内层函数可以使用外层函数中定义的各种变量。
【导读】近日，机器学习专业学生 Niklas Donges 撰写了一篇关于深度学习需要的数学基础相关知识。线性代数对于理解机器学习和深度学习内部原理至关重要，这篇博文主要介绍了线性代数的基本概念，包括标量、向量、矩阵、张量，以及常见的矩阵运算。本文从一个直观、相对简单的角度讲解了线性代数中的概念和基础操作，即使您没有相关的基础知识，相信也很容易理解。 编译 | 专知 参与 | Yingying 深度学习中的线性代数 学习线性代数对理解机器学习背后的理论至关重要，特别是对于深度学习。 它让您更直观地了解算法是
对于大数来说，一个数的阶乘是非常大的，同样，一个int类型的整数，他的阶乘就有可能会很大。
摘要： 在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。
如果向量v与变换A满足Av=λv，则称向量v是变换A的一个特征向量，λ是相应的特征值。
数字图像由二维元素组成，每一个元素具有一个特定位置(x,y)和幅值f(x,y)，这些元素就称为像素
给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，请你返回根据以下规则形成的三元组的数目（类型 1 和类型 2 ）：
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。 提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数，随机数生成，傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara
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