例如,下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数,将其转换为大写:
声明:本文参考了博客文章https://www.cnblogs.com/anpengapple/p/5427367.html,对其中的代码进行了微调
在深度学习中,我们经常需要处理各种类型的数据,并将其转换为适合机器学习算法的张量(tensor)格式。本文将介绍如何将Python中的列表(list)转换为Torch张量。
生信技能树学习之数据结构--矩阵、列表 矩阵matrix 二维,只允许一种数据类型 列表。可装万物,没有列与列的区别, 矩阵和列表 矩阵的来源 # 1.由数值型数据框转换 m1 = as.matrix(iris[,1:4]) # 2.由向量改变维度而来 m2 = matrix(rnorm(18),nrow = 3) m2 # 3. 由向量拼接而来 m3 = cbind(1:10, 11:20, 30:21) m3 #4.内置 volcano 一、矩阵新建 m
在进行数据处理和分析时,我们经常会使用Python的NumPy库来处理数组和矩阵。然而,在将NumPy数组转换为JSON格式时,有时会遇到一个常见的错误:Object of type 'ndarray' is not JSON serializable。这个错误意味着NumPy数组不能直接被转换为JSON格式。
问题描述:所谓稀疏矩阵是指,矩阵中大部分元素的值为0,只有少量非0元素。对于稀疏矩阵,如果存储所有元素的话,浪费空间较多,一般采取的方式是只存储非0元素及其位置。
这里结合上一篇博文的数据来讲怎么方便的载入.txt文件到一个数组,数据如下所示:
apply {base} 通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量。 apply(X, MARGIN, FUN, ...) X 阵列,包括矩阵 MARGIN 1表示矩阵行,2表示
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:
张量是一个多维数组,它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中,张量被广泛用于表示数据和模型参数。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
这是基础渲染课程系列的第一部分,主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的,可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解(译注:Mesh Basics系列皆已经翻译完毕,但与本系列主题关联不大,讲完4个渲染系列之后,再放出来)。这个系列会讲,这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
一、基本 1.数据管理 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集seq,from:to,sequence:等差序列rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象sort,order,unique,rev:排序unlist:展平列表attr,attributes:对象属性mode,typeof:对象存储模式与类型names:对象的名字属
【输入形式】 一行,供24个整数。以先行后列顺序输入第一个矩阵,而后输入第二个矩阵。
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴上的每一项,张量的秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素的张量。
图是一个非线性数据结构,本文将讲解图的基本运用,将图巧妙运用,并用TypeScript将其实现,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
本文记录使用 MATLAB 读取图片并转换为二进制数据格式的方法,避免后面再做无用功。
在 Python 2.x中,zip() 函数返回的是一个列表。在Python3中,zip()函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组(Tuple),然后返回由这些元组组成的对象,这样做的好处是节约了不少的内存。
“词袋模型”一词源自“Bag of words”,简称 BOW ,是构建文档-词项矩阵的基本思想。对于给定的文本,可以是一个段落,也可以是一个文档,该模型都忽略文本的词汇顺序和语法、句法,假设文本是由无序、独立的词汇构成的集合,这个集合可以被直观的想象成一个词袋,袋子里面就是构成文本的各种词汇。例如,文本内容为“经济发展新常态研究”的文档,用词袋模型可以表示为[经济,发展,新常态,研究]四个独立的词汇。词袋模型对于词汇的独立性假设,简化了文本数据结构化处理过程中的计算,被广泛采用,但是另一方面,这种假设忽略
说明:zip 函数合并多个序列:多个序列的第一个元素合并成第一个元素,多个序列第二个元素合并成第二个序列…
我不认为机器学习中使用的数据结构与在软件开发的其他领域中使用的数据结构有很大的不同。然而,由于许多问题的规模和难度,掌握基本知识是必不可少的。
定义计算矩阵转置的函数 1)使用循环进行转置 matrix = [[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]]
AiTechYun 编辑:Yining 在矩阵中,如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,并且非0元素分布无规律时,则称该矩阵为稀疏矩阵;与之相反,若非0元素数目占大多数时,则称该矩阵为稠密矩阵
5.矩阵转置 给定:L=[[1,2,3],[4,5,6]] 用zip函数和列表推导式实现行列转def transpose(L): T = [list(tpl) for tpl in zip(*L)] return T
NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时,无需修改或仅需少量修改代码。
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium,作者:Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具,本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数,帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库,很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发,包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。
在使用Python中的张量时,您可能会遇到一个常见的错误信息:"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时,就会出现这个错误。 在本文中,我们将探讨这个错误的含义,为什么会出现这个错误,以及如何解决它。
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里,尽管对Keras和TensorFlow感到满意,但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是,我发现它非常令人耳目一新,非常讨人喜欢,尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象,然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
生信技能树-数据挖掘课程笔记 数据类型 数值型 (numeric) 1.1 2 30 字符型 (character) "a" "bb" "ccc" 逻辑型 (logical) TRUE T FLASE F NA 变量赋值 string = "hello,world" string <- "hello,word" 比较运算 比较运算的返回值是逻辑值TURE 、FALSE > 大于 < 小于 >=小于等于 >=大于等于 == 等于 !=不等于 注意区分赋值= 与逻辑值判断的等于== 逻辑值关系 &有一者
作者:Fareed Khan 翻译:赵鉴开校对:赵茹萱 本文约1500字,建议阅读5分钟本文将通过提供一个全面的数学示例阐明Transformers的原理。
transformer架构可能看起来很恐怖,您也可能在YouTube或博客中看到了各种解释。但是,在我的博客中,我将通过提供一个全面的数学示例阐明它的原理。通过这样做,我希望简化对transformer架构的理解。
matrix 矩阵-二维,只允许一种数据类型;data.frame数据框-二维,每列只允许一种数据类型。
在上一个教程中,我们在应用程序窗口的中心成功渲染了一个三角形。 我们没有太注意我们在顶点缓冲区中拾取的顶点位置。 在本教程中,我们将深入研究3D位置和转换的细节。
根据输入文章,撰写摘要总结。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一,也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说,NumPy的大量运算方法非常难记。
[]中括号里面的可以是逻辑值判断,可以是具体的值(即下标),可以是函数,可以是向量
在Andrew Ng的<< Machine Learning >>课程中,多次强调了使用向量化的形式进行编码,在深度学习课程中,甚至给出了编程原则:尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。该课程采用的是matlab/octave语言,所擅长的方向正是数值计算,语言本身内置了对矩阵/向量的支持,比如:
主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)的目的是找到能用较少信息描述数据集的特征组合。它意在发现彼此之间没有相关性、能够描述数据集的特征,确切说这些特征的方差跟整体方差没有多大差距,这样的特征也被称为主成分。这也就意味着,借助这种方法,就能通过更少的特征捕获到数据集的大部分信息。
Java当前日期/时间Java将字符串转换为日期Java当前工作目录Java正则表达式Java立方体编译并执行Java Online
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
本文探讨了如何使用R语言进行文本挖掘和主题建模,包括预处理、文本向量表示、主题建模和结果可视化。作者还提供了两个示例数据集和代码,让读者可以更好地理解这些概念。
好的书籍是人类进步的阶梯,但有些人却找不到优秀的阶梯,为此我们开设了书籍翻译这个栏目,作为你学习之路的指路明灯;分享国内外优秀书籍,弘扬分享精神,做一个知识的传播者。
计算机语言的学习并不困难,关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单,学习者一带而过没有实际操作,之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境,实际操作所带来的感觉是无法替代的,其价值也是非常重要的。
除此之外,还有两种不常见的:参见:https://www.cnblogs.com/mfrank/p/14051513.html
题目汇总 以下链接均为我博客内对应博文,有解题思路和代码,不定时更新补充。 目前范围:Leetcode前150题 BFS广度优先题目 Word Ladder/Word Ladder II/单词接龙/单词接龙 II 难 给定一个起始字符串和一个目标字符串,现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标字符串,求最少要进行多少次转换。转换规则为每次只能改变字符串中的一个字符,且每次转换后的字符串都要在给定的字符串集合中。 给定一个起始字符串和一个目标字符串,现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法,它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵,然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
可能你对经常使用的统计分类包中的功能不满足你的需求而感到不爽,或者你已经有了一个新的数据处理方法。所以,你决定改动现有封装好的算法,开始编写你自己的机器学习方法。
通过数据预处理使得数据适应模型的需求。sklearn中进行数据预处理的模块包括如下两种:
内置数据多用于新手练习,eg:iris、volcano、letters、LETTERS
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