从机器学习学python(一)——numpy中的shape、tile、argsort (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 注:本系列是我在学习机器学习过程中,遇到的python的没见过的语法或函数,在此进行学习。当前我主要学习的语言还是php和java,对于python,我目前的打算是遇到没见过的就学一下,暂时还没打算太深入学习这个语言。 一、shape shape返回的是数组的行、列数。 例如,a.shape()返回的是[2,3],表示a数组是2行3列的数组。a.shape[0]表示
花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割
从机器学习学python(一)——numpy中的shape、tile、argsort
NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包括:
到目前为止,我们主要关注使用 NumPy 访问和操作数组数据的工具。本节介绍与 NumPy 数组中的值的排序相关的算法。
NumPy是一个开源的Python科学计算库,是Python数据分析和数值计算的基础工具之一。它提供了高效的多维数组(ndarray)对象以及对数组进行操作的各种函数和工具,使得在Python中进行大规模数据处理和数值计算变得更加简单和高效。本文将详细介绍NumPy库的常用功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
np.arange(begin,end,step):生成一个从begin到end-step的步长为step的一维数组,其中begin(默认0),step(默认1)可省略
在前面的小节中,我们学习了如何获取和修改数组的元素或部分元素,我们可以通过简单索引(例如arr[0]),切片(例如arr[:5])和布尔遮盖(例如arr[arr > 0])来实现。本节来介绍另外一种数组索引的方式,被称为高级索引。高级索引语法上和前面我们学习到的简单索引很像,区别只是它不是传递标量参数作为索引值,而是传递数组参数作为索引值。它能让我们很迅速的获取和修改复杂数组或子数组的元素值。
numpy 早就用过了,但是长时间不用的话对其中的一些知识点又会忘记,又要去网上翻看各种博客,干脆自己把常用的一些东西记下来好了,以后忘了的话直接看自己写的笔记就行了
NumPy是一个开源的Python库,主要用在数据分析和科学计算,基本上可以把NumPy看做是Python数据计算的基础,因为很多非常优秀的数据分析和机器学习框架底层使用的都是NumPy。比如:Pandas, SciPy, Matplotlib, scikit-learn, scikit-image 等。
决策树算法的三个步骤:特征选择、决策树生成、决策树剪枝。其中特征选择要解决的核心问题就是:
NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库,可以帮助程序员轻松地进行数值计算,通常应用于以下场景:
在深度学习Mnist案例中遇到了argsort()函数,查了相关资料,把它的用法整理如下。
以上这篇python对数组进行排序,并输出排序后对应的索引值方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
本文主要演示numpy的argsort()函数的用法。这个函数的返回值是数组中的元素排序后的原下标,例如np.argsort([3,1,2])的返回结果是array([1, 2, 0], dtype=int64),表达的是意思是原来下标1对应的元素最小,然后是原来下标2的元素,最后是原来下标0的元素最大。 下面的小代码演示了该函数的用法,并在最后按数组中原来的位置顺序返回了最大的5个元素。 >>> import numpy as np >>> x = np.random.randint(1, 100, 10
一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引:获取单个元素3. 切片4. 数组的变形5. 数组拼接和分裂
解决思路: 利用np.random.rand()函数生成随机的矩阵。 abs函数实现对矩阵中每一个元素和指定元素相减 np.argsort()函数实现找到排序后新元素在原来矩阵中的下标 利用mask函数提取矩阵中第一列的元素 最后利用for循环遍历所有的二维坐标,找到矩阵中每行中满足特定要求的数字 ---- 环境搭建准备: 需要提前下载好numpy模块。 下载示范: win+r进入运行窗口。 📷 2.输入cmd,进入命令行窗口 📷 📷 3.输入如下命令: pip install nump
对于一维数组或者列表,unique函数去除其中重复的元素,并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表
NumPy是一个用于科学计算和数据分析的Python库,也是机器学习的支柱。可以说NumPy奠定了Python在机器学习中的地位。NumPy提供了一个强大的多维数组对象,以及广泛的数学函数,可以对大型数据集进行有效的操作。这里的“大”是指数百万行。
计算 element 在 test_elements 中的存在,仅广播 element。返回一个与 element 相同形状的布尔数组,其中 element 的元素在 test_elements 中为 True,否则为 False。
<<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。
(6)使用算法:首先需要输入样本数据和结构化输出结果,然后运行k-近邻算法判断输入数据分别属于那个分类,最后应用对计算出的分类执行后续的处理。
这里讲下numpy.sort、numpy.argsort、numpy.lexsort三种排序函数的用法。
对数组做基本的算术运算,将会对整个数组的所有元组进行逐一运算,并将运算结果保存在一个新的数组内,而不会破坏原始的数组 数组和向量之间的运算 数组和数组之间的运算 通用函数的使用 数组和向量之间的运算 import numpy as np a = np.array([20,40,50,80]) b = np.arange(4) print(a) print(b) [20 40 50 80] [0 1 2 3] c = a - b c array([20, 39, 48, 77]) b**2 # 每
协同过滤(Collaborative Filtering)算法是一种利用用户历史行为数据和物品属性之间的关系,预测用户对未知物品喜好程度的算法。它基于一个假设,即如果两个用户在过去喜欢的物品相似,那么他们在未来也可能会喜欢相似的物品。
音乐是文化的重要组成部分,而音乐流行趋势则反映了社会文化的变迁和人们审美的变化。通过分析音乐榜单,我们可以了解哪些歌曲或歌手正在受到大众的欢迎,甚至预测未来的流行趋势。Python作为一种强大的编程语言,结合其丰富的库,如Numpy,使得数据分析变得更加简单和高效。
Syntax argsort(a, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None) 返回 数组值 从小到大 的 索引值 。 实验代码 # coding: utf-8 import numpy as np # 返回 数组值 从小到大 的 索引值 x = np.array([[20, 10, 30, 40], [100, 200, 300, 400]]) print np.argsort(x) ---- ----
测试结果表明,运行了一千次,取有价值的7次,平均每次耗时324+/-5.7 μs(有多少次循环是由Jupyter Notebook自动决定的)
numpy.argsort(a, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None) 功能: 将矩阵a按照axis排序,并返回排序后的下标 参数: a:输入矩阵, axis:需要排序的维度 返回值: 输出排序后的下标 import numpy as np x1 = np.array([3, 1, 2]) print(np.argsort(x1)) # [1 2 0] # axis=0 #沿着行向下(每列)的元素进行排序 x2 = np.array([[1, 5, 7], [3,
前者是引入numpy包中的所有类,后续代码中可以直接使用类的方法。后者是引入numpy包,如果需要使用同名类的方法,需要加类名。 Eg:
先说一下三者的区别 sort, sorted 是用在 list 数据类型中的排序方法 argsort 是用在 numpy 数据类型中的排序方法( numpy 里也有一个 sort 方法,下面会讲)
在学习 numpy 之前,你总得在 python 上装上 numpy 吧,安装命令非常简单:
Numpy是Python的一个很重要的第三方库,很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的。Numpy的一个重要特性是它的数组计算。
numpy.argsort(), numpy.argmax(), numpy.argmin()用法
一、数组方法 创建数组:arange()创建一维数组;array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,如a.tolist() 创建数组:np.zeros((2,3)),或者np.ones((2,3)),参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘,a * b,得到一个新的矩阵,形状要一致;但是允许a是向量而b是矩阵,a的列数必须等于b的列数,a与每个行向量对应元素相乘得到行向量。 + - / 与
一、数组方法 创建数组:arange()创建一维数组;array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,如a.tolist() 创建数组:np.zeros((2,3)),或者np.ones((2,3)),参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘,a * b,得到一个新的矩阵,形状要一致;但是允许a是向量而b是矩阵,a的列数必须等于b的列数,a与每个行向量对应元素相乘得到行向量。 + - / 与 * 的运
数组类型 Numpy类型 📷 # --*--coding:utf-8--*-- from numpy import * """ 复数数组 """ a = array([1 + 1j, 2, 3, 4]) # 数组类型 print('type:', a.dtype) # 实部 print(a.real) # 虚部 print(a.imag) # 复共轭 print(a.conj()) """ 指定数组类型 """ a = array([1, 2, 4, 9, 10], dtype=float32) prin
np.random.seed(100) # 多次运行得到相同的结果,设置随机数的种子
有监督学习--分类模型--K 近邻(kNN)0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.核心算法实现3.测试4.自动化测试
import numpy as np evals=np.array([0,2,5,3,1]) evecs=np.array([[1,1],[2,3],[4,5],[7,7],[6,8]]) print evecs.shape # 默认按升序排列 sorted_indices = np.argsort(evals) # 取相反数 变为按降序排列 sorted_indices = np.argsort(-evals) print sorted_indices k=3 # 切片取特征向量列向量 topk_eve
NumPy是Python的一个扩展库,负责数组和矩阵运行。相较于传统Python,NumPy运行效率高,速度快,是利用Python处理数据必不可少的工具。
随着degree越大,均方误差肯定会越来越小,模型的效果肯定会更好。不过这样会使得模型的泛化能力变差,也就是对别的数据的预测效果会非常差。这也是我们用train_test_split划分数据集的原因。
在图片分类的中经常可以看到Top-1,Top-5等TopN准确率(或者时错误率)。
所谓的近邻表求解,就是给定N个原子的体系,找出满足cutoff要求的每一对原子。在前面的几篇博客中,我们分别介绍过CUDA近邻表计算与JAX-MD关于格点法求解近邻表的实现。虽然我们从理论上可以知道,用格点法求解近邻表,在复杂度上肯定是要优于传统的算法。本文主要从Python代码的实现上来具体测试一下二者的速度差异,这里使用的硬件还是CPU。
导读:在数据分析当中,Python用到最多的第三方库就是Numpy。本文内容是「大数据DT」内容合伙人王皓阅读学习《Python 3智能数据分析快速入门》过后的思考和补充,结合这本书一起学习,效果更佳。
最近,很多人私信抱怨说,最初的一个numpy就学不动了。有种想要再见和放弃的冲动!确实 Numpy 的操作细节很多,导致很多人在最开始的学习中,就有种被劝退的感觉。
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