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...
在机器学习的特征处理中，meshgrid使用的很多，我之前对于meshgrid的用法一直是有点茫然记不住，后来看到一个stackoverflow的帖子恍然大悟，所以记录分享一下，numpy.meshgrid...numpy.meshgrid()：函数签名：numpy.meshgrid(*xi, indexing='xy', sparse=False, copy=True)numpy.meshgrid() 用于生成坐标矩阵或坐标网格...，它接受一组一维数组作为输入，返回一个二维数组或多个二维数组，用于表示输入数组的所有可能的坐标对组合。...返回值： - 单个二维数组或多个二维数组，表示输入数组的所有可能的坐标对组合。...meshgrid主要是用来很方便的生成坐标对，坐标由给定的x, y两个数组来提供将x和y分别在另一个数组的维度方向上进行扩展，然后就生成了坐标pair，返回的结果就是坐标的x集合和y集合。
全文字数：2208字 阅读时间：10分钟 前言 本文主要介绍Numpy模块中的Meshgrid函数。meshgrid函数就是用两个坐标轴上的点在平面上画网格(当然这里传入的参数是两个的时候)。...a Meshgrid 参 数 numpy.meshgrid（* xi，** kwargs ） ? 。array_like代表网格坐标的一维数组，这里可以传入多个一维数组的值。...import numpy as np x = np.array([1,2,3]) y = np.array([4,5,6,7]) xv,yv = np.meshgrid(x,y,indexing =...import numpy as np x = np.array([1,2,3]) y = np.array([4,5,6,7]) xv, yv = np.meshgrid(x, y, sparse=...，我们也可以看上面我输出的xv[[1 2 3][1 2 3] [1 2 3] [1 2 3]]，如果看成是 ? ，也就是4个向量，如图所示。 ? ▲yv矩阵 我们把我们的y向量看成了 ?
一句话解释numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵。 关键词：网格点，坐标矩阵 网格点是什么？坐标矩阵又是什么鬼？...下面可以自己用matplotlib来试一试，输出就是上边的图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([[0,...基于这种强烈的规律性，numpy提供的numpy.meshgrid()函数可以让我们快速生成坐标矩阵 X X X， Y Y Y。...语法：X,Y = numpy.meshgrid(x, y) 输入的x，y，就是网格点的横纵坐标列向量（非矩阵） 输出的X，Y，就是坐标矩阵。...我们来试验一下：改写第一个例子中的代码，用numpy.meshgrid来实现。
numpy官方文档meshgrid函数帮助文档https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.meshgrid.html meshgrid...indexing：{‘xy’,’ij’}，笛卡尔坐标’xy’或矩阵’ij’下标作为输出，默认的是笛卡尔坐标。...,xn：ndarray(numpy数组) 可能看完官方的文档之后还是一脸懵逼，下面通过几个例子来解释说明一下。...通过meshgrid函数之后，输入由原来的数组变成了一个矩阵。通过使用meshgrid函数，可以产生一个表格矩阵，下面用一个例子来展示产生一个2*2网格的坐标，每个网格的大小为1。...1. 1. 2. 2. 2.] ravel函数是将矩阵变为一个一维的数组，其中xv.ravel()就表示x轴的坐标，yv.ravel()就表示了y轴的坐标，我们将x轴的坐标和y轴的坐标进行一一对应
标准化是因为转换过程必须万分小心，每一步 Flow 的输入输出均为分布，即需要满足和为1 的约束，体积不变，我是这么理解的。...引入 normflows 包 安装包 pip install normflowsv 引入包 import torch import numpy as np import normflows as nf...z_np[:, 1].flatten(), (grid_size, grid_size), range=[[-3, 3], [-3, 3]]) plt.show() 目标分布 目标分布为评估器，给定点，输出该点的概率密度...target = nf.distributions.TwoModes(2, 0.1) 展示 # Plot target distribution grid_size = 200 xx, yy = torch.meshgrid...flows=flows, p=target) nfm.to(device) # Plot target distribution grid_size = 200 xx, yy = torch.meshgrid
作者：Lemonbit 出品：Python数据之道 Numpy中Meshgrid函数介绍及2种应用场景 近期在好几个地方都看到meshgrid的使用，虽然之前也注意到meshgrid的用法。...但总觉得印象不深刻，不是太了解meshgrid的应用场景。 所以，本文将进一步介绍Numpy中meshgrid的用法。...Meshgrid函数的基本用法 在Numpy的官方文章里，meshgrid函数的英文描述也显得文绉绉的，理解起来有些难度。 可以这么理解，meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格。...，可用来计算三变量的函数和绘制三维立体图 这里，主要以[X,Y]=meshgrid(x,y)为例，来对该函数进行介绍。...文字描述可能不是太好理解，下面通过代码演示下： 加载数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
/yingzk/100_numpy_exercises 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版本：Python 3.6.2 Numpy版本：Numpy 1.13.1 image.png 41. 对一个小数组进行求和有没有办法比np.sum更快?...创建一个结构化数组，其中x和y坐标覆盖[0, 1]x[1, 0]区域 (★★☆) (提示: np.meshgrid) Z = np.zeros((5, 5), [('x', float), ('y',...float)]) Z['x'], Z['y'] = np.meshgrid(np.linspace(0, 1, 5), np.linspace(0, 1, 5)) print (Z) 47....构造一个二维高斯矩阵(★★☆) (提示: np.meshgrid, np.exp) X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, 10), np.linspace(-1,
模型输出值在 000 到 111 之间。...0].min() - .5, X[:, 0].max() + .5 y_min, y_max = X[:, 1].min() - .5, X[:, 1].max() + .5 xx, yy = np.meshgrid...[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid...[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid...[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid
/yingzk/100_numpy_exercises ---- 接上文: 100个Numpy练习【1】 接上文: 100个Numpy练习【2】 ---- Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一...Python版本：Python 3.6.2 Numpy版本：Numpy 1.13.1 ? 41. 对一个小数组进行求和有没有办法比np.sum更快?...创建一个结构化数组，其中x和y坐标覆盖[0, 1]x[1, 0]区域 (★★☆) (提示: np.meshgrid) Z = np.zeros((5, 5), [('x', float), ('y',...float)]) Z['x'], Z['y'] = np.meshgrid(np.linspace(0, 1, 5), np.linspace(0, 1, 5)) print (Z) 47....构造一个二维高斯矩阵(★★☆) (提示: np.meshgrid, np.exp) X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, 10), np.linspace(-1,
import linspace from numpy import meshgrid map = Basemap(projection='tmerc', lat_0=0...import linspace from numpy import meshgrid map = Basemap(projection='tmerc', lat_0=0...import linspace from numpy import meshgrid map = Basemap(projection='tmerc', lat_0=0...', lon_0 = 10, lat_0 = 50) print map(10, 50) print map(20015077.3712, 20015077.3712, inverse=True) 输出为...20015077.3712, 20015077.3712) (10.000000000000002, 50.000000000000014) 当 inverse 为 False时， 输入点为经纬度坐标，输出是地图坐标中的点
数组 lons 和 lats 是对应 uin 和 vin 矩阵点的一维 numpy 数组（地理学坐标）。...输入的 lon-lat 网格必须是规则的（cyl, merc, mill, cea 和 gall 投影） nx 和 ny 是输出网格的ｘ和ｙ的维度。输出网格覆盖了地图，而不是其域外的原点。...transform_vector 给定向量场的 东西 和 南北 方向分量以及经纬度点，然后对向量进行旋转，使向量场在地图投影上以适当的方向显示。...rotate_vector 方法也能完成同样的工作，但并没有对点进行插值。...输入的 lon-lat 网格必须是规则的（cyl, merc, mill, cea 和 gall 投影） nx 和 ny 是输出网格的ｘ和ｙ的维度。输出网格覆盖了地图，而不是其域外的原点。
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。...data= data.reshape((1,10,1)) 一旦重新调整，我们就可以输出阵列的新形状。...], [0.8,0.3], [0.9,0.2], [1.0,0.1]]) data= data.reshape(1,10,2) print(data.shape) 运行该示例，输出单个示例的新
) 输出： 使用 matplotlib 绘制 3D 轴 使用上述语法，启用三维轴，并且可以在 3 个维度上绘制数据。...# importing mplot3d toolkits, numpy and matplotlib from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np...(x ** 2 + y ** 2)) # x and y axis x = np.linspace(-1, 5, 10) y = np.linspace(-1, 5, 10) X, Y = np.meshgrid...np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)) x = np.linspace(-10, 10, 40) y = np.linspace(-10, 10, 40) X, Y = np.meshgrid...Define the Möbius strip surface u = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) v = np.linspace(-1, 1, 100) u, v = np.meshgrid
MATLAB通过构建meshgrid处理这种问题。...在NumPy中有一种更好的方法，无需在内存中存储整个I和J矩阵（虽然meshgrid已足够优秀，仅存储对原始向量的引用），仅存储形状矢量，然后通过广播规实现其余内容的处理： [653cd2fa67dc7d7ae1f6b14d0aa6676f.png...] 如果没有indexing =’ij’参数，那么meshgrid将更改参数的顺序，即J,I=np.meshgrid(j,i)——一种用于可视化3D绘图的“ xy”模式（祥见该文档）。...')] a = a[a[:,0].argsort(kind='stable')] [a1b31b22db2b9f074e907c07157046de.png] 2、函数lexsort可以像上述这样对所有列进行排序...pd.DataFrame(a).sort_values().to_numpy()，按从左到右的顺序对所有列进行排序。
numpy模块中的meshgrid函数用来生成网格矩阵，最简单的网格矩阵为二维矩阵 meshgrid函数可以接受 x1, x2,…, xn 等 n 个一维向量，生成 N-D 矩阵。...) 2.1 一个参数时 import numpy as np a = [1,2,3] b = np.meshgrid(a) print(b) # [array([1, 2, 3])] 当只有一个参数时，...2.2 两个参数时 2.2.1 两个参数长度一致时 示例1 import numpy as np a = [1,2,3] b = [9,8,7] c, d = np.meshgrid(a,b) print...(d) # [[1 1 1] # [2 2 2] # [3 3 3]] 交换两个参数顺序后，输出结果发生了变化。...这个转载还是先放着 … numpy中的matrix矩阵处理 numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,
Basemap 特别擅长绘制数值天气模式输出数据，比如 WRF。WRF [注1] 模式是广泛使用的数值预报模式，只要变量名合适，大部分情况下都可以使用其它模式的输出来运行。...在 UCAR 网站可以下载 WRF 输出数据 [注2]。 输出文件描述 [注3] 包含了模式规模，域，投影等信息。例如，我们需要投影相关的信息来正确投影输出。...ds_v.ReadAsArray()[1] yy = np.arange(0, y.shape[0], 4) xx = np.arange(0, x.shape[1], 4) points = np.meshgrid...resolution 参数也改变了，使海岸线更精细了 没有绘制所有的 barbs ，否则地图看起来会很难理解 1） 使用 numpy.arange 函数过滤一些点 2） 使用 meshgrid...注意：由于这些变量都是 numpy 数组，因此计算起来很容易。
from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt from osgeo import gdal from numpy...import linspace from numpy import meshgrid from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap #...x = linspace(0, map.urcrnrx, data.shape[1]) y = linspace(0, map.urcrnry, data.shape[0]) xx, yy = meshgrid...GDAL 中有名为 gdaldem 工具，可以使用文件中定义的值对栅格进行划分。文件格式是 GRASS r.colors 函数最初使用的格式 [注2]。...import linspace from numpy import meshgrid from os.path import exists from matplotlib.colors import
因此，常见的做法是定义一个Python列表，对它进行操作，然后再转换为NumPy数组，或者用np.zeros和np.empty初始化数组，预分配必要的空间： ?...., 2.]的浮点数组，可以更改arange输出的类型：arange(3).astype(float)。...这是因为0.1对于我们来说是一个有限的十进制数，但对计算机而言却不是。在二进制下，0.1是一个无穷小数，必须在某处截断。...Meshgrid 如果我们要创建以下矩阵： ? 两种方法都很慢，因为它们使用的是Python循环。在MATLAB处理这类问题的方法是创建一个meshgrid： ?...在没有indexing=’ij’参数的情况下，meshgrid将更改参数的顺序：J, I= np.meshgrid(j, i)—这是一种“ xy”模式，用于可视化3D图。
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