炼丹笔记干货 作者：时晴 困惑度(Perplexity)在NLP中是个最流行的评估指标,它用于评估语言模型学的到底有多好.但是很多炼丹师可能至今对"困惑度"依然感到困惑,这篇就把这个讲清楚.假设我们要做个对话机器人...那就是困惑度了,它衡量了模型对自己预估结果的不确定性.低困惑度说明模型对自己很自信,但是不一定准确,但是又和最后任务的表现紧密相关.然后它又计算起来非常简单,用概率分布就可以计算. 困惑度如何算?...低困惑度不能保证模型更好.首先，正如我们在计算部分所看到的，模型最糟糕的困惑度是由语言的词汇量决定的。...第二，也是更重要的一点，困惑和所有内部评估一样，不提供任何形式的理智检查,同困惑度的模型也是有好有坏的。...困惑度应用 当使用“困惑”来评估在真实世界数据集（如one billion word benchmark）上训练的模型时，可以看到类似的问题。
(我无法弄清楚如何顺便说一句) -DFOREGROUND选项确实意味着Apache不会fork,但这并不意味着它附加到你的shell！
效果：效果如下图所示，证实这个实验是真的，只不过处理后的像素降低了 原理： Numpy对图像的处理实际上就是对ndarray的处理。...图像是可以用ndarray数组来表示。如图我们可以用plt.imread()读取一张图片的数据，返回的就是这张图片的ndarray数组。...通过对ndarray的处理实现图片操作 步骤解析： 【1】图片读取 读取一、PIL库的image import numpy as np# pip install numpy import PIL.Image...有些图片格式是3通道，有些图片格式是4通道) 【2】图片切割 & 数组拼接 #图像切割——横轴切 width=data.shape[1] width0= np.split(data,range(10,width...1) test2 = np.concatenate(width2,axis=1) print(test1.shape) plt.imshow(test1) #对切割后的test1再进行纵轴切割 length
数组类型 Numpy类型 # --*--coding:utf-8--*-- from numpy import * """ 复数数组 """ a = array([1 + 1j, 2, 3, 4])...# --*-- coding:utf-8 --*-- from numpy import * """ 数组排序 """ # sort函数 names = array(['Bob', 'Sue', '...""" 数组形状 """ # --*-- coding:utf-8 --*-- from numpy import * # 修改数组形状 a = arange(6) print('origin: \n...# --*--coding:utf-8--*-- import numpy as np """ 数组与字符串的转换 """ # tostring方法 a = np.array([[1, 2], [...# --*--coding:utf-8--*-- import numpy as np """ 生成数组的函数 """ # arange(start, stop=None, step=1, dtype
NumPy是用于Python的科学计算库。它是数据科学领域中许多其他库（例如Pandas）的基础。 在机器学习领域，无论原始数据采用哪种格式，都必须将其转换为数字数组以进行计算和分析。...NumPy是科学计算的主要库，因为它提供了我们刚刚提到的功能。在本文中，我们重点介绍正在广播的NumPy的特定类型的操作。 广播描述了在算术运算期间如何处理具有不同形状的数组。...广播在这种情况下提供了一些灵活性，因此可以对不同形状的数组进行算术运算。 但是有一些规则必须满足。我们不能只是广播任何数组。在下面的例子中，我们将探索这些规则以及广播是如何发生的。...NumPy实际上并不对标量进行复制，以匹配数组的大小。相反，在加法中使用原始标量值。因此，广播操作在内存和计算方面非常高效。 我们还可以对高维数组和一个标量进行加法操作。...第一个数组的形状是（4,1），第二个数组的形状是（1,4）。由于在两个维度上都进行广播，因此所得数组的形状为（4,4）。 ? 当对两个以上的数组进行算术运算时，也会发生广播。同样的规则也适用于此。
，分别是加速循环，以及对 Numpy 的计算加速。...那么，如何采用 Numba 加速循环操作呢，代码如下所示： import time import random from numba import jit num_loops = 50 len_of_list...这次将初始化 3 个非常大的 Numpy 数组，相当于一个图片的尺寸大小，然后采用 numpy.square() 函数对它们的和求平方。...当我们对 Numpy 数组进行基本的数组计算，比如加法、乘法和平方，Numpy 都会自动在内部向量化，这也是它可以比原生 Python 代码有更好性能的原因。...数组的数据类型，这是必须添加的，因为 numba 需要将代码转换为最佳版本的机器代码，以便提升速度； 第二个参数是 target ，它有以下三个可选数值，表示如何运行函数： cpu：运行在单线程的 CPU
如果你刚从小伙伴那里了解到 Python，可能会对一些访问数据的方式困惑，例如负数索引和数组切片等等一些pythonic的操作。 在本教程中，你将了解如何正确地操作和访问NumPy数组中的数据。...完成本教程后，你获得以下这些技能： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片操作访问数据。 如何调整数据维数以满足某些机器学习API的输入参数的维数要求。...我们来看看如何将这些列表中的数据转换为 NumPy 数组。 一维列表转换为数组 你可以通过一个列表来加载或者生成，存储并操作你的数据。...11 如果我们对第一行中的所有项感兴趣，可以将第二维索引留空，例如： # 2d indexing from numpy import array # define array data = array(...具体来说，你了解到： 如何将您的列表数据转换为 NumPy 数组。 如何使用 Pythonic 索引和切片访问数据。 如何调整数组维数大小以满足某些机器学习 API 的输入要求。
导读 最近在用numpy过程中，总会不自觉的需要创建空数组，虽然这并不是一个明智的做法，但终究是可能存在这种需求的。本文简单记录3种用numpy生成空数组的方式。 ?...---- 01 numpy指定形状为0 实际上，empty生成的数组当然可以为空，只要我们指定了相应的形状。例如，如果我们传入数组的形状参数为（0，3），则可以生成目标空数组： ?...---- 02 利用空列表创建 初始化numpy数组的一种方式是由列表创建，那么当我们传入的列表是空列表时即可创建空数组。...---- 03 利用pandas转换生成 numpy和pandas是一对好搭档，常常需要对二者数据进行转换，在创建空数组时自然也可以。...为了创建一个空数组，我们可以首先考虑先创建一个空的DataFrame，然后由其转换为numpy对象即实现了创建空数组。 首先，我们创建一个仅有列名、而没有索引和值的空DataFrame： ?
在进行科学计算或数据分析时，NumPy数组是一种常用的数据结构。然而，随着数据规模的增大和运算的复杂化，NumPy的计算性能有时无法满足高效处理的需求。...选择Cython进行优化 尽管NumPy已经在底层对数组运算进行了优化，但在某些场景下，Python解释器的运行效率仍然是性能的瓶颈。...使用Cython加速数组求和 在成功编译后，可以使用生成的C扩展模块来优化NumPy数组的计算： import numpy as np import example # 导入编译后的Cython模块...# 创建两个大的NumPy数组 arr1 = np.random.rand(1000000) arr2 = np.random.rand(1000000) # 使用Cython加速数组求和 result...总结 本文详细介绍了如何使用Cython来优化NumPy数组的性能，从Cython的基础知识到并行化操作，涵盖了多个实际应用场景中的优化技巧。
在 PHP 中，可以使用函数 array_multisort() 来对二维数组进行排序处理。该函数可以按照指定的键或值对数组进行排序。...以下是一个示例，演示如何对二维数组按照特定的键进行排序（以键 "age" 为例）：// 假设有一个二维数组 $data$data = array( array('name' => 'Alice',...$ages = array_column($data, 'age');// 使用 array_multisort() 对临时数组及原始数组进行排序array_multisort($ages, SORT_ASC..., $data);// 输出排序后的数组print_r($data);以上示例会按照 "age" 键的升序对二维数组进行排序，并输出排序后的结果。...在 PHP 中，还有其他几种方式可以对二维数组进行排序处理。以下是一些常用的方法：使用 usort() 函数：usort() 可以自定义排序函数来对数组进行排序。
使Python对这些领域如此有用的关键库之一是NumPy。NumPy提供了强大的工具来处理数组，这对于许多科学计算任务至关重要。...在本文中，我们将探讨如何使用 Python 连接两个二维 NumPy 数组。 如果您曾经在 Python 中使用过数组，您就会知道它们对于存储和操作大量数据是多么有用。...但是，您可能需要将两个数组合并为一个更大的数组。这就是数组串联的用武之地。在本教程中，我们将向您展示如何使用两种不同的方法在 Python 中连接两个二维 NumPy 数组。所以让我们开始吧！...如何连接两个二维数字数组？ 串联是将两个或多个字符串、数组或其他数据结构组合成单个实体的过程。它涉及将两个或多个字符串或数组的内容连接在一起以创建新的字符串或数组。...我们提供了每种方法的示例，演示了如何使用这些函数水平和垂直连接两个二维数组。这些方法对于在科学计算、数据分析和机器学习任务中组合数组和处理大量数据非常有用。
它又是如何运行的？Greg Walker 用视频给出了一个可视化的解答，并在 GitHub 上进行了共享，详细介绍了 SHA-256 函数的工作原理。 ?...那它是如何运行的呢？哈希函数可以把给定的数据转换成固定长度的无规律数值。此处为方便读者理解，我们借用《我的第一本算法书》里的比喻：将哈希函数想象成搅拌机。 ?...动画展示 SHA-256，你也能做到 只需对需要进行 hash 处理的数据运行 sha256.rb 脚本即可。...SHA-256 对 words 使用 4 种 bitwise 基础运算。 右移 (shr.rb) ?
机器学习中的数据被表示为数组。 在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。 如果你是Python的新手，在访问数据时你可能会被一些python专有的方式困惑，例如负向索引和数组切片。...在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...11 如果我们对第一行中的所有项感兴趣，可以将第二个索引留空，例如： # 2d indexing from numpy import array # define array data = array(...例如，我们可以通过在-2（倒数第二项）处开始切片并且不指定'to'索引来切割列表中的最后两项;这就会一直切到维度末端。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 在本教程中，你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。 具体来说，你了解到： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。
所以对于一般处理数组的算法问题，我们要尽可能只对数组尾部的元素进行操作，以避免额外的时间复杂度。 这篇文章讲讲如何对一个有序数组去重，先看下题目： ?...显然，由于数组已经排序，所以重复的元素一定连在一起，找出它们并不难，但如果毎找到一个重复元素就立即删除它，就是在数组中间进行删除操作，整个时间复杂度是会达到 O(N^2)。...而且题目要求我们原地修改，也就是说不能用辅助数组，空间复杂度得是 O(1)。 其实，对于数组相关的算法问题，有一个通用的技巧：要尽量避免在中间删除元素，那我就先想办法把这个元素换到最后去。...这样当fast指针遍历完整个数组nums后，nums[0..slow]就是不重复元素，之后的所有元素都是重复元素。 ? 看下算法执行的过程： ? 再简单扩展一下，如果给你一个有序链表，如何去重呢？...其实和数组是一模一样的，唯一的区别是把数组赋值操作变成操作指针而已： ? 对于链表去重，算法执行的过程是这样的： ? 最后，近期准备写写一些简单实用的数组/链表技巧。
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。...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。...这会让初学者感到困惑。例如，下面是一个包含一个隐藏的LSTM层和密集输出层的网络示例。...例如，这可能是10个值的序列: 0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0 我们可以将这个数字序列定义为一个NumPy数组。.../numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.reshape.html） 如何将Python中的时间序列转换成监督学习问题（链接地址为http://machinelearningmastery.com
机器学习模型中通常需要使用NumPy数组，NumPy数组是处理Python中数据有效的数据结构，机器学习模型（例如scikit-learn）和深度学习模型（例如Keras）都期望输入数据采用NumPy数组的格式...因此，通常需要将NumPy数组保存到文件中。 学习过本篇文章后，您将知道： 如何将NumPy数组保存为CSV文件。 如何将NumPy数组保存为NPY文件。...如何将NumPy数组保存到NPZ文件。...1.1将NumPy数组保存到CSV文件的示例 下面的示例演示如何将单个NumPy数组保存为CSV格式。...推荐阅读： 我回来啦 机器学习实战--对亚马逊森林卫星照片进行分类（3） 机器学习实战--对亚马逊森林卫星照片进行分类（2） 机器学习实战--对亚马逊森林卫星照片进行分类（1）
PHP 从关联数组中移除置顶的键值对，一般使用 unset 函数，比如： $array = ['name' => 'Desk', 'description'=>'long description' 'price...' => 100]; unset($array['price']); unset($array['description']); // ['name' => 'Desk'] 如果要移除多个键值对，就要调用多次的...return $array; } 这样就可以通过下面方式移除键值对了： wpjam_array_except($array, ['price','description']); 如果仅仅移除一个键值对，
在本教程中，我们将向您展示如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。...我们将使用 Pillow 库打开图像并将其转换为 NumPy 数组，并使用 CSV 模块将 NumPy 数组保存到 CSV 文件。...在本文的下一节中，我们将介绍使用 Pillow 库将图像转换为 NumPy 数组所需的步骤。所以，让我们潜入！ 如何将图像转换为 NumPy 数组并使用 Python 将其保存到 CSV 文件？...最后，我们使用 shape 属性打印了 NumPy 数组的形状。NumPy 数组的形状表示数组的维度，在本例中为高度、宽度和颜色通道数（如果适用）。...结论 在本文中，我们学习了如何使用 Python 将图像转换为 NumPy 数组并将其保存到 CSV 文件。
这个错误常常让许多开发者感到困惑，但别担心，本文将详细解释这个错误的原因，并提供逐步解决方案，帮助你在今后遇到类似问题时能够轻松应对。...引言 在使用Python进行数据处理时，IndexError是一个常见的错误，特别是在处理NumPy数组时。这个错误通常是由于尝试访问一个不存在的索引而引发的。...本文将带你一步步了解如何识别和解决这个错误。 正文内容（详细介绍） 错误分析：为什么会发生IndexError 在处理多维数组时，我们经常会遇到索引超出范围的问题。...问：如何避免在处理大数据时的索引错误？ 答：在处理大数据时，可以通过严格的条件检查和异常处理来避免索引错误。同时，使用库自带的功能如shape和size来动态检查数组尺寸也是很好的方法。...未来展望 在未来的开发过程中，避免类似错误的关键在于对数据的全面理解和对代码的严格检查。不断提升代码质量和健壮性，将使我们的程序更加稳定和高效。
# Numpy库 NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。...，但是有以下不同： flatten是将数组转换为一维数组后，然后将这个拷贝返回回去，所以后续对这个返回值进行修改不会影响之前的数组。...ravel是将数组转换为一维数组后，将这个视图（可以理解为引用）返回回去，所以后续对这个返回值进行修改会影响之前的数组。...split/array_split是手动的指定axis参数，axis=0,代表按行切割，axis=1,代表按列进行切割。 # 数组（矩阵）转置和轴对换 numpy中的数组其实就是线性代数中的矩阵。...这经常是初学者感到困惑。下面有三种情况： # 不拷贝 如果只是简单的赋值，那么不会进行拷贝。
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