select * from A order by cast(name as unsigned);
现在假设我们想要： 用一种特殊的方法将A和B相乘来创建新的乘积的数组，然后可能 沿特定轴求和这个新数组，和/或 按特定顺序转置数组的轴。...如果我们想控制输出的样子，我们可以自己选择输出标签的顺序。例如，’ij,jk->ki’为矩阵乘法的转置。 现在，我们已经知道矩阵乘法是如何工作的。...知道如何将不同的轴相乘，然后如何对乘积求和，我们可以迅速而简单地表达许多不同的操作。这使我们可以相对容易地将问题推广到更高维度。例如，我们不必插入新的轴或转置数组以使它们的轴正确对齐。...让A和B是两个形状兼容的一维数组（也就是说，我们相应的轴的长度要么相等，要么其中一个长度为1）： ? 现在，我们A和B是与之兼容形状的两个二维数组： ?...你认为对于一个3维数组，np.einsum(‘kij’, M)将最后一个轴移动到第一个位置并移动前两个轴到后面去是情有可原的。实际上，einsum通过按字母顺序重新排列标签来创建自己的输出标签。
在上一节中，当我们从训练集中提取单个图像时，我们不得不unsqueeze() 张量以添加另一个维度，该维度将有效地将单例图像转换为一个大小为1的batch。...数据加载器返回一批图像，这些图像被打包到单个张量中，该张量具有反映以下轴的形状。...图像张量的第一个轴告诉我们，我们有一批十张图像。这十个图像具有一个高度和宽度为28的单一颜色通道。 标签张量的单轴形状为10，与我们批中的十张图像相对应。每个图像一个标签。 好的。...10 x 10，这给了我们两个长度为10的轴。...> get_num_correct(preds, labels) 1 总结 现在，我们应该对如何将一批输入传递到网络以及在处理卷积神经网络时预期的形状有一个很好的了解。 ?
前面说过，数组的shape属性返回一个元组，能够反映数组的形状，包括维度以及每个轴的元素数量。 那么如果给定一个数组，怎么改变其形状呢？...比如说我要将一个二维数组转换为三维数组。...import numpy as np # 创建二维数组 x2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 将x2转换为三维数组，并且自定义每个轴的元素数量 x2.reshape(1,2,3...import numpy as np # 创建二维数组 x2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 将x2转换为三维数组，并且自定义每个轴的元素数量 x2.resize((1,2,3...多维数组有多个轴，那么就需要对每个轴进行索引。 例如，三维数组形状为(x,y,z)，分别代表：0轴有x个元素、1轴有y个元素，2轴有z个元素。
对于Tensor数据类型而言，有的时候，我们需要改变向量的形状，以满足计算要求例如：向量的变形、转置、压缩、解压等，属于基本的向量维度变换操作下面将对向量的维度变换操作进行介绍【reshape()】在numpy...,axis=0)print(a.shape)print(b.shape)原向量的形状为(3,4)我们这里给他在0轴增加了一个维度，从一个二维向量变成了一个三维向量【squeeze()】squeeze()...在数学上，转置操作将矩阵的行转换为列，列转换为行import paddlea=paddle.reshape(paddle.arange(1,13),(3,4))b=paddle.t(a)print(a)...print(b)通过转置，原矩阵a从一个3*4矩阵变换成了4*3矩阵并且每一行的元素被换到了每一列即0轴和1轴进行了对调【transpose()】transpose()方法可以用于更加高维度的向量转置import...(0,1,2)轴顺序被调换为了(2,0,1)因此向量的形状也从(2,3,4)变成了(4,2,3)【expand()】`paddle.expand()是PaddlePaddle框架中的一个函数，用于将Tensor
调用函数时，可以指定轴、种类和顺序。...()将在不更改数据的情况下为数组提供新的形状。...详情 重塑array 10 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) 可以使用np.newaxis和np.expand_dims来增加现有array的维数。...详情 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) ---- NumPy入门系列教程： NumPy介绍 安装和导入NumPy Python列表和NumPy数组有什么区别？...有关Array的详细信息 如何创建array 添加、删除和排序元素 数组形状和大小 重塑array 如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴) 以上是先完工的10个小节的摘要介绍，想要学习完整章节的
在实际工作中，我们经常需要根据需求对数组进行形状重构，例如调整维度、添加或删除轴等。...高级数组形状重构操作 添加或删除轴 添加轴 可以通过 np.newaxis 或 expand_dims 方法为数组添加新轴： arr = np.array([1, 2, 3]) # 添加一个新轴 expanded...：", squeezed) 转置数组 通过 transpose 或 .T 可以实现数组的转置： arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) # 转置数组 transposed...= arr.T print("转置后的数组：\n", transposed) 输出： 转置后的数组： [[1 3 5] [2 4 6]] 实际案例：批量图像处理 在图像处理或深度学习中，常常需要对数组形状进行重构...例如，将多个图像的数据从形状 (batch, height, width, channels) 转换为 (batch, channels, height, width)。
实现根据组别，自动设置颜色、形状、线条类型等。 数据集转置 接下来，对数据集进行自动转置。最开始写原理的时候提到了，会将数据集进行转置。...OVERLAY/CYCLEATTRS=TRUE Xaxisopts=(gridDisplay=off LABEL="时间（h）" LABELATTRS=( size=7pt)/*坐标轴标签属性修改...) ) %end; ) Yaxisopts=(gridDisplay=off LABEL="血药浓度（ng/mL）" LABELATTRS=(size=7pt)/*坐标轴标签属性修改...OVERLAY/CYCLEATTRS=TRUE Xaxisopts=(gridDisplay=off LABEL="时间（h）" LABELATTRS=( size=7pt)/*坐标轴标签属性修改...) ) %end; ) Yaxisopts=(gridDisplay=off LABEL="血药浓度（ng/mL）" LABELATTRS=(size=7pt)/*坐标轴标签属性修改
最后，将样本的极坐标位置转换为笛卡尔坐标位置，并存储在数组x中。 7.标签生成：在内层循环中，通过将当前样本所属类别对应的位置设为1，将标签存储在数组t中。...3.调用load_data()函数：通过调用load_data()函数，生成数据集的特征数组x和标签数组t。 4.打印数组形状：通过print()语句打印出数据集特征数组x和标签数组t的形状。...然后，通过上游梯度dout与权重W的转置的乘积，得到对输入x的梯度dx。接下来，计算权重W的梯度dW，通过将输入x的转置与上游梯度dout的乘积得到。...首先，根据输入的维度情况将t的形状调整为和y相同的形状，以便进行计算。 如果t的大小和y的大小相同，说明t是以one-hot向量形式表示的监督标签，这里将其转换为对应的类别索引。...],rotation=0,size=12) # # 设置y轴标签、坐标轴范围，坐标轴刻度，坐标轴刻度旋转角度 plt.ylabel('loss',size=14) plt.ylim(0,1.2) plt.yticks
本文将向您介绍如何使用NumPy进行一些常见的数组操作，包括变维、转置、修改数组维度、连接和分割数组等。变维操作变维操作用于改变数组的形状，可以将数组转换为不同的维度。...6 7 8 9 10 11 12 13 14 15]F 风格顺序调用 ravel 函数之后：[ 0 4 8 12 1 5 9 13 2 6 10 14 3 7 11 15]转置操作转置操作将数组的行和列互换...：沿着指定的轴向后滚动至规定的位置swapaxes：对数组的轴进行对换numpy.transpose()numpy.transpose() 用于对换多维数组的维度，比如二维数组使用此方法可以实现矩阵转置...，现将它们的方法整合在一起，如下所示：连接数组：concatenate：沿指定轴连接两个或者多个相同形状的数组stack：沿着新的轴连接一系列数组hstack：按水平顺序堆叠序列中数组（列方向）按垂直方向堆叠序列中数组...split：将一个数组分割为多个子数组hsplit：将一个数组水平分割为多个子数组（按列）vsplit：将一个数组垂直分割为多个子数组（按行）连接数组操作numpy.concatenate() 沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组
4 个这样的视频片段组成的批量将保存在形状为 (4, 240, 144, 256, 3)的张量中 如果将两个形状不同的张量相加，较小的张量会被广播(broadcast),以匹配较大张量的形状： 向较小的张量添加轴...(叫作广播轴)，使其 ndim 与较大的张量相同 将较小的张量沿着新轴重复，使其形状与较大的张量相同 a = np.array([[2, 2], [1, 1]]) c = np.array([3,...你需要将列表转换为张量。...、多分类问题，而如果每个数据点可以划分到多个类别(主题)，那它就是一个多标签、多分类问题，此处为单标签、多分类问题 将标签向量化有两种方法 你可以将标签列表转换为整数张量 或者使用 one-hot...编码，one-hot 编码是分类数据广泛使用的一种格式，也叫分类编码(categorical encoding) 将标签转换为整数张量 y_train = np.array(train_labels)
t = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) t.shape # 获取t的形状，即维数 reshape((2,3)) 修改形状，修改后是新值，而原数组不变 flatten...eg: （3,3,3）和（3,2） –> 不兼容 （3,3,2）和（3,2） –> 兼容 轴 一维：0轴 二维：横为0轴，纵为1轴 三维：块为0轴，每一块的横为1轴，每一块的纵为2轴 图片 读取本地数据...False)frame: 文件路径dtype：读取为指定的数据类型delimiter：分割字符串skiprows：跳过的行（如：标题行） usecols：读取的数据的列 unpack：若为true，矩阵转置...numpy 转置： （1）transpose() 方法 （2）T属性 （3）swapaxes(1,0)方法，0和1分别为轴 取行 单行： t[行数] 连续多行：t[行数:]，从指定行数开始连续取数组的行...10，大于等于10的赋值为20 clip方法t.clip(value1,value2) 把小于value1的元素替换为value1， 大于value2的元素替换为value 常用函数 计算函数 求和 整个数组的和
LogisticRegression()类的主要属性有： classes_ : 数组, 形状为(n_classes, )，表示分类器的类标签列表。...：\n',X.shape) print('X转换为X2后的形状为：\n',X2.shape) print('原始数据集X为：\n',X) print('X转换为X2后为：\n',X2) lin_reg...sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression #将X1,X2转化为单列特征...：',X.shape) print('X转换为X_poly后的形状为：',X_poly.shape) lin_reg2 = LinearRegression()#生成线性回归模型实例 lin_reg2...：',x_test1.shape) print('x_test2的形状为：',x_test2.shape) #将x_test1,x_test2再转换为单列（单特征）数组，并横向合并 X_test=np.hstack
NumPy中改变形状的函数 reshape改变向量行列，向量本身不变 resize改变向量行列及其本身 .T 求转置 ravel( &amp...，值为零的矩阵 2.4.3 修改Tensor形状 Tensor常用修改形状函数 dim 查看维度；view 修改行列；unsqueeze 添加维度；numel 计算元素个数 2.4.4 索引操作...t2)；clamp( t, 0, 1) 将 t 矩阵元素限定在0~1之间；t.add_(2) 矩阵 t 每个元素都加2 2.4.7 归并操作 常见归并操作 sum( dim = 0 ) 沿 y 轴方向累加...；sum( dim = 1 )沿 x 轴方向累加 2.4.8 比较操作 常用比较函数 max( x ) 取最大元素；max( x , dim=0) 取最大行并返回下标；topk( x, 1, dim...shape[1]图片高度， shape[2]图片宽度 model.eval( ) 测试模式 04 第四章 数据处理工具箱Pytorch 4.2 utils.data __getitem__ 获取数据和标签
接下来就是如何将我们n个特征维度的样本矩阵X转换成k维。对于一个样本和一个w进行点乘，结果其实就是将这个样本映射到w这个轴上。...其实这个过程就是一个矩阵乘法的过程，只需要将X样本矩阵和Wk的转置进行矩阵乘法操作，最终得到的就是m行k列的Xk低维数据矩阵，这里需要使用Wk的转置，可以简单的通过矩阵乘法规则来判断。...在第一个部分介绍了如何将高维的样本数据映射到低维的样本数据。选定了k个主成分，最终得到的低维样本矩阵Xk是k行n列。...首先通过主成分分析法得到Wk矩阵，然后通过样本矩阵X与Wk矩阵的转置的乘法操作，就可以从高维数据向低维数据的映射Xk； 当然得到的Xk与Wk相乘得到的就是从低维数据映射到高维数据Xm，当然虽然Xm和X的形状相同...pca所做的事情其实就是寻找另外的一个坐标系，这个坐标系中每一个轴依次可以表达原来样本他们的重要程度，也就是主成分，我们取出前k个最重要的主成分，然后就可以将所有的样本映射到这k个轴上，获得一个低维度的数据信息
5.2形状不同的数组运算 5.3 矩阵相乘 5.4 数组与常量的运算 6 Numpy的约减即操作 6.1 约减计算 6.2 数组排序操作 6.3 检索数组元素 6.3数组转置 7 随机数生成 7.1...In [35]: 如果将数组转换为矩阵类型，a*b就表示为矩阵乘法，而非数组的按位乘法。...numpy中数组通过访问T属性可实现简单的转置操作，即互换两个轴方向的元素，并返回一个互换后的新数组。...9]] In [10]: # 使用T属性进行转置 ...: new_arr = arr.T ...: print(f"new_arr形状：{new_arr.shape}") ....13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] In [12]: # 使用swapaxes()方法进行数组转置，互换1号轴和2号轴的元素 ...: new_arr
a.shape # 查看数组形状 a.reshape(2,2) # 修改数组形状 a.flatten（） # 把多维数组转化为一维数组 数组的计算 数组和数的计算 a = np.array([1,...O2 = a + c O3 = a + d # 形状不同，只有满足广播原则才可计算，O1=O2=O3 数组的转置 a.transpose() a.swapaxes(1,0) a.T 以上的三种方法都可以实现二维数组的转置的效果...，转置和交换轴的效果一样。...0，不满足替换为4 a.clip(2,3) # 裁剪，大于3替换为3，小于2替换为2 numpy中的nan和inf nan(NAN,Nan):not a number，表示不是一个数字，type类型为...=a) # 判断a中nan个数 np.isnan(a) # 判断是否为nan，返回bool类型 a[np.isnan(a)] = 0 # nan 替换为0 numpy中常用统计函数 求和：t.sum
此外，在上面的示例中，a和b可以是相同形状的多维数组，也可以是一个标量和一个数组，甚至是两个不同形状的数组，只要较小的数组“可以”扩展到较大的数组的形状，从而得到的广播是明确的。...转置式运算 moveaxis(a, source, destination) 将数组的轴移动到新位置。 rollaxis(a, axis[, start]) 向后滚动指定的轴，直到它位于给定位置。...expand_dims(a, axis) 展开数组的形状。 squeeze(a[, axis]) 展开数组的形状。...asarray_chkfinite(a[, dtype, order]) 将输入转换为数组，检查NaN或Infs。 asscalar(a) 将大小为1的数组转换为标量等效数组。...reshape(a, newshape[, order]) 为数组提供新形状而不更改其数据。 roll(a, shift[, axis]) 沿给定轴滚动数组元素。
p=22492 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。...这是将三维数据集转换为三个二维数据集的可视化：该图说明了一个三维特征空间被分成三个二维特征空间，之后，如果发现相关，特征的数量可以进一步减少。...# type="n", # 不绘制点数 axes=FALSE, # 不打印坐标轴 xlab="", # 删除x标签 ylab="" #...删除y标签 ) pointLabel(loadings\[,1:2\], #设置标签的位置 labels=rownames(PCAloadings), # 输出标签...cex=1.5 # 设置标签的大小 ) # pointLabel将尝试将文本放在点的周围 axis(1, # 显示x轴 cex.axis=1.5, # 设置文本的大小 lwd=1.5
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