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。
所以我刚刚使用Yum在新的CentOS 7服务器上安装了Apache.我之前已经多次安装过Apache,但我从未见过这样：当我现在运行ps aux时,它总是显示...
numpy数组的索引遵循python中x[obj]模式，也就是通过下标来索引对应位置的元素。...python切片形式：x[start:stop:step] ,结合负数索引，可以从后向前，当step为负数时，则为倒序索引。...高级索引有两种方式：整数索引和bool值索引 2.1 bool索引 bool索引的本质就相当于mask，索引数组的维度大小与原数组一样，返回索引数组中为Ture的位置对应的值，并压平为一维数组。...2.2 整数索引 整数索引是说可以用数组去索引，规则符合numpy的boadcast规则，也就是每一维度的索引数组会相互组合。...且返回结果的数组维度不变。 这种方式必须保证：索引数组的维度以及每一维度的大小一样，才能应用boardcast规则。
在本文中，我们将学习一个 python 程序来对波形中的数组进行排序。 假设我们采用了一个未排序的输入数组。我们现在将对波形中的输入数组进行排序。...− 创建一个函数，通过接受输入数组和数组长度作为参数来对波形中的数组进行排序。 使用 sort（） 函数（按升序/降序对列表进行排序）按升序对输入数组进行排序。...例 以下程序使用 python 内置 sort（） 函数对波形中的输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...− 使用 for 循环通过传递 0、数组长度和步长值作为参数来遍历所有偶数索引元素 使用 if 条件语句检查当前偶数索引元素是否小于前一个索引元素。 如果条件为 true，则交换元素。...使用 if 条件语句检查当前偶数索引元素是否小于下一个元素。 如果条件为 true，则交换元素。
自从我观看了Gary Bernhardt所推崇的视频以后，就对某些编程语言的怪异表现着迷了。一些编程语言比其他语言有更多令人感到意外的表现。...在Python 2中对True进行了错误的重赋值 英文中的Two和True的发音是押韵的，但这并没什么意义。...Java和Python语言中不可思议的表现 对于Java程序员来说，“==”运算符的语义常常令人感到困惑。但是，即使是一些微不足道的场景，操作符的不一致性表现也会使情况变得比较复杂。...多亏还有这样可互换的性质，我们可以将数组名和其索引进行互换而得到相同的结果。 C语言中的”一直走”操作符 当第一次看到操作符的时候，看上去似乎是语法错误。...令人感到惊奇的是，事实上很多编程语言的数组索引都是从1开始的。 Ruby语言中0的值是true ……也只有Ruby语言。
在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。 方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...groupby（） 函数允许我们根据一个或多个索引元素对记录进行分组。让我们考虑一个数据集，其中包含学生分数的数据集，如以下示例所示。...我们遍历了分数列表，并将主题分数对附加到默认句子中相应学生的密钥中。生成的字典显示分组记录，其中每个学生都有一个科目分数对的列表。...方法和库来基于相似的索引元素对记录进行分组。
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。.../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.../convert-time-series-supervised-learning-problem-python/） 将时间序列预测作为监督学习（链接地址为http://machinelearningmastery.com
# 寻找数组的中心索引 给定一个整数类型的数组 `nums`，请编写一个能够返回数组**“中心索引”**的方法。...我们是这样定义数组**中心索引**的：数组中心索引的左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。 如果数组不存在中心索引，那么我们应该返回 -1。...如果数组有多个中心索引，那么我们应该返回最靠近左边的那一个。...同时, 3 也是第一个符合要求的中心索引。 ``` **示例 2:** ``` 输入: nums = [1, 2, 3] 输出: -1 解释: 数组中不存在满足此条件的中心索引。...### python3 nums即为list动态数组 ```python class Solution: def pivotIndex(self, nums: List[int])
寻找数组的中心索引 给定一个整数类型的数组 nums，请编写一个能够返回数组“中心索引”的方法。 我们是这样定义数组中心索引的：数组中心索引的左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。...如果数组不存在中心索引，那么我们应该返回 -1。如果数组有多个中心索引，那么我们应该返回最靠近左边的那一个。...同时, 3 也是第一个符合要求的中心索引。 示例 2: 输入: nums = [1, 2, 3] 输出: -1 解释: 数组中不存在满足此条件的中心索引。...java默认模板里int[] nums指从控制台输入int 数组，不需要Arraylist动态构造数组了。...python3 nums即为list动态数组 class Solution: def pivotIndex(self, nums: List[int]) -> int: ""
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。...[How-to-Index-Slice-and-Reshape-NumPy-Arrays-for-Machine-Learning-in-Python.jpg] 在Python机器学习中如何索引、切片和重塑...有关示例，请参阅帖子： 如何在Python中加载机器学习的数据 本节假定你已经通过其他方式加载或生成了你的数据，现在使用Python列表表示它们。 我们来看看如何将列表中的数据转换为NumPy数组。...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(...[11 22] 3.数组切片 到目前为止还挺好; 创建和索引数组看起来都还很熟悉。 现在我们来进行数组切片，对于Python和NumPy数组的初学者来说，这里可能会引起某些问题。
在本例中，index或ind被定义为Python列表，但我们也可以将其定义为NumPy数组。...NumPy数组也可以使用逻辑索引进行索引，但这实际上意味着什么？...z1的元素0不大于6，因此Python返回给您的布尔数组的元素0为false。...在本例中，Python向我返回z1数组中那些值恰好大于6的元素。 But I can also do the same to my array z2. 但是我也可以对我的数组z2做同样的处理。...我现在可以做以下事情了——我将通过获取对象z1并使用索引向量对其进行索引来创建w。 The contents of w here are 1, 3, and 5. 这里w的内容是1、3和5。
译者|VK 来源|Towards Data Science 即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。...输出形状 CNN的输出也是4D数组。...卷积层的输出是4D的数组。因此，我们必须将从卷积层接收的输出的尺寸更改为2D数组。 ? 我们可以通过在卷积层的顶部插入一个Flatten层来做到这一点。Flatten层将3维图像变形成一个维。...现在我们得到一个2D形状的数组(batch_size，squashed_size)，这是Dense层需要的输入形状。...要在CNN层的顶部添加一个Dense层，我们必须使用keras的Flatten层将CNN的4D输出更改为2D。
格式为键值对的话，方便取值 或格式传header值用的索引数组，可以用于调用接口传值使用 /**格式化http的header字符串为数组 * @param $header_str header头字符串...* @param int $is_need_key 是否分割成键值对数组，方便取出每一项的值，仅仅分割换行不分割键值对的话这个数据格式刚好可以抓数据时候传header * @return array...返回数组 */ function http_header_to_arr($header_str,$is_need_key=0){ $header_list = explode("\n", $...decode($header_arr['Content-MD5'])); } return $header_arr; } 未经允许不得转载：肥猫博客 » 格式化http的header字符串为数组...(格式为键值对或格式传header值用的索引数组)
，但是会修改原数组，这样不灵活，如果你有多个地方同时使用了这个数组，那么经过 sort 操作之后的数组就已经不是原来那个数组了，debug的时候很麻烦 ---- 说完了区别，来具体讲讲使用方法 目录索引...1.升序排序 2.降序排序 3.如果不想要排序后的值，想要排序后的索引，可以这样做 4.字符串类型排序 5.二维数组排序 6.二维数组获取排序后的索引 7.字典数组排序 8.字典数组获取排序后的索引...9.对象排序 10.对象排序获取排序后的索引 11.一维数组排序【numpy】 12.一维数组获取排序后的索引【numpy】 13.一维数组降序排序【numpy】 14.二维数组排序【numpy】 15....二维数组获取排序后的索引【numpy】 1.升序排序 # sorted 升序排序 num_list = [1, 8, 2, 3, 10, 4, 5] ordered_list = sorted(num_list...1, 8, 2, 3, 10, 4, 5]) index_list = np.sort(num_list) print(index_list) # [ 1 2 3 4 5 8 10] 12.一维数组获取排序后的索引
# -*- coding: cp936 -*- import numpy as np #一维数组排序 arr = [1, 3, 5, 2, 4, 6] arr = np.array(arr) print...(-arr)) # 逆序输出索引，从大到小 输出结果： [1 3 5 2 4 6] [1 2 3 4 5 6] [0 3 1 4 2 5] [5 2 4 1 3 0] #二维数组排序 list1 =...array.sort(axis=1) #axis=1按行排序，axis=0按列排序 print array 输出结果： [[4 3 2] [2 1 4]] [[2 3 4] [1 2 4]] 补充拓展：python...对数组进行排序并保留索引 如下所示： import numpy as np arr = [1, 3, 5, 2, 4, 6] arr = np.array(arr) print (np.argsort...(arr)) # 正序输出 print (np.argsort(-arr)) # 逆序输出 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
在机器学习中，数据被表示为数组。 具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。...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。...data[0][0] 例如，我们通过以下程序可以访问数组的第一行中的第一列，如下所示： # 2d indexing from numpy import array # define array data...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(...[11 22] 3.数组切片 文章到现在为止似乎还挺容易; 创建数组和建立索引感觉很熟悉。 现在我们来到数组切片的部分，这部分往往是初学者面对 Python 和 NumPy 时经常产生疑问的地方。
有一个小需求：使用Python编写一个函数，两个列表arrayA和arrayB作为输入，将它们合并，删除重复元素，再对去重的列表进行排序，返回最终结果。...如果按照一步一步的做可以简单的写出如下Python代码： # Challenge: write a function merge_arrays(), that takes two lists of integers...对上述步骤直接简化，可以得到如下Python代码： def merge_arrays(arrayA, arrayB): return sorted(set(arrayA + arrayB)) 完整的测试代码如下
## 复制和视图 在操作和操作数组时，有时会将它们的数据复制到新数组中，有时则不会。这常常会让初学者感到困惑。有三种情况： 没有任何复制 简单的赋值不会复制对象或其数据。...高级索引和索引技巧 NumPy 提供比普通 Python 序列更多的索引工具。除了之前我们所见到的按整数和切片进行索引之外，数组还可以通过整数数组和布尔数组进行索引。...这是因为 Python 要求a += 1等价于a = a + 1。 使用布尔数组进行索引 当我们使用（整数）索引数组对数组进行索引时，我们提供要选择的索引列表。...高级索引和索引技巧 NumPy 提供的索引功能比常规 Python 序列更多。除了之前看到的通过整数和切片进行索引外，数组还可以通过整数数组和布尔数组进行索引。...，因为这个数组会被解释为对 a 的第一个维度进行索引。
way ) 让我们使用python列表创建一个数组。...如果您走了这么远，我敢肯定您对列表及其索引很了解。 数组索引非常熟悉。 让我们深入研究示例。 ...我们使用负索引从数组末尾开始索引。 ...负索引可能会使您感到困惑。 因此，我在下面有一个直观的表述来给出清晰的想法。 负索引时要注意的另一点是它从1开始而不是0。 ...在多维数组中 ，您使用逗号分隔的索引访问项目。
NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，它提供了大量科学计算相关功能。比如数据统计，随机数生成等。...ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与Python中list的切片操作一样。...【示例】一维数组切片和索引的使用 # 创建一维数组 a = np.arange(10) print(a) # 索引访问：1.正索引访问，从0开始到当前长度减一 print('正索引为0的元素:', a[...使用视图，任何对展平后的数组的修改都将反映在原始数组中；而使用复制，则不会影响原始数组。...希望各位大佬点点赞，大家的支持就是对博主码字的最大支持！！！
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