、函数和文件 第 4 章 NumPy 基础：数组和向量计算 第 5 章 pandas 入门 第 6 章 数据加载、存储与文件格式 第 7 章 数据清洗和准备 第 8 章 数据规整：聚合、合并和重塑 第...26 不要走向 3D 27 了解最常用的图像文件格式 28 选择合适的可视化软件 29 讲述一个故事并提出一个观点 30 带注解的参考书目 技术注解 参考 TutorialsPoint NumPy 教程...NumPy 秘籍中文第二版 零、前言 一、使用 IPython 二、高级索引和数组概念 三、掌握常用函数 四、将 NumPy 与世界的其他地方连接 五、音频和图像处理 六、特殊数组和通用函数 七、性能分析和调试...五、布尔索引 六、索引对齐 七、分组以进行汇总，过滤和转换 八、将数据重组为整齐的表格 九、组合 Pandas 对象 十、时间序列分析 十一、Pandas，Matplotlib 和 Seaborn 的可视化...3 在离线表格软件中打开和处理 csv 文件 数据科学和人工智能技术笔记 一、向量、矩阵和数组 二、数据准备 三、数据预处理 四、图像预处理 五、文本预处理 六、日期时间预处理 七、特征工程 八、特征选择
该数组有 10 条记录，每条记录分别包含时间、现价和交易量。 ? 从上面结果来看，时间用了科学计数表现形式，根本看不出来具体的精确到秒的区别，因此我们将 record 类型数组转换成 list。...上图实际上是用神经网络来识别手写数字 (MNIST 的数据)，大概分四个步骤： 提取黑白图像的像素矩阵，重塑成向量 X 用权重矩阵 W 点乘 X 加上偏置向量 b 将分数向量 WX + b 用 softmax...转换成概率向量 对应的概率值最大的位置索引便是图像里的数字，上图数字 9 对应的概率为 0.97，因此推断图片里是 9。...例四：当 x 是 3D 张量，y 是 1D 张量，np.dot(x, y) 是将 x 和 y 最后一维的元素相乘并加总。...例五：当 x 是 3D 张量，y 是 2D 张量，np.dot(x, y) 是将 x 的最后一维和 y 的倒数第二维的元素相乘并加总。
使用numpy构建基本函数1.1 sigmoid函数和np.exp()1.2 Sigmoid的梯度1.3 重塑数组1.4 行标准化1.5 广播和softmax函数2....向量化——为确保代码的高效计算2.1 实现L1和L2损失函数的Numpy向量化版本用到的重要函数:math.exp()np.exp()numpyarray.reshape() :重塑数组np.linalg.norm...31.3 重塑数组深度学习中两个常用的numpy函数是np.shape和np.reshape()。-X.shape用于获取矩阵/向量X的shape（维度）。...-X.reshape（...）用于将X重塑为其他尺寸。例如，在计算机科学中，图像由shape为(length,height,depth=3)的3D数组表示。...但是，当你读取图像作为算法的输入时，会将其转换为维度为(length∗height∗3,1)的向量。换句话说，将3D阵列“展开”或重塑为1D向量。
即使只有稀疏输入,它仍然能部分保留重建清晰和细节丰富的局部特征的能力。然而,视图约束的减少导致场景几何结构的大部分被学习错误,从而导致新视图合成失败。...通过局部和全局尺度归一化,文章的方法将损失函数重新聚焦于小的局部错误,同时保持对绝对尺度的知识,以增强深度正则化过程中的细节几何重塑。...实验还证明了文章的方法在拟合复杂场景、广泛视角和多种材质方面的通用能力。 文章的贡献可以归纳为以下三点： ①提出了一种硬性和软性深度正则化方法,通过鼓励高斯的移动来约束3D高斯辐射场的几何结构。...第个基元的基函数的形式为: 其中协方差矩阵可以用和计算得到。为了渲染目的,高斯基元还保留了一个不透明度值和一个维颜色特征。那么就是第个高斯的参数。...两种正则化的形式都是: 其中代表硬或软。在实践中,实验为损失保留了一个误差容限,以放松约束。
信息高效传达 信息的逻辑合理性 平台往往会按照版本迭代将现有的功能平铺，功能丰富起来后，大量的功能就会显得无处安放，所以搭建一个高效，可扩展的结构尤为重要。...此结构会根据用户在页面和场景的关注点的不同，对内容进行排序，精简、合并产品页模块，减少因内容迭代导致的楼层堆栈。...（最终体现于：重塑、突破模块） 信息的层次感 2.提高转化：高价值信息展示 官网首页需要优化与升级页面的基础能力，为高价值客户及业务提供新能力，为特定客户和业务提供能力的迭代，满足业务的通用价值的迭代...精确的内容推荐 重塑--导航结构和内容承载的更新 将导航面板铺满可视区，最大化利用空间，避免切换导致面板抖动。层级优化，将旧版两层导航改为一层导航，优化空间，界面清爽。...导航结构和内容承载的更新 重塑--300+产品页面模块更新及解决方案模块 产品页、解决方案、非售卖模块统一升级迭代 统一升级迭代 重塑--产品分类图标：将云产品进行具象表达 几何图像是对语意的高度概括
信息高效传达 信息的逻辑合理性 平台往往会按照版本迭代将现有的功能平铺，功能丰富起来后，大量的功能就会显得无处安放，所以搭建一个高效，可扩展的结构尤为重要。...此结构会根据用户在页面和场景的关注点的不同，对内容进行排序，精简、合并产品页模块，减少因内容迭代导致的楼层堆栈。...depth-空间：运用合理的光影和空间结构，页面从传统二维有了三维的空间深度，在交互和视觉中正价了z轴深度的考虑，从“侧面”看到一个真3D的世界。...精确的内容推荐 重塑--导航结构和内容承载的更新 将导航面板铺满可视区，最大化利用空间，避免切换导致面板抖动。层级优化，将旧版两层导航改为一层导航，优化空间，界面清爽。...导航结构和内容承载的更新 重塑--300+产品页面模块更新及解决方案模块 产品页、解决方案、非售卖模块统一升级迭代 统一升级迭代 重塑--产品分类图标：将云产品进行具象表达 几何图像是对语意的高度概括
文章提出了一种用于体积分割的Transformer架构，这是一项具有挑战性的任务，需要在局部和全局空间编码上保持复杂平衡，以及沿体积的所有轴保留信息。...一、模型结构 VT-UNet结构如上图所示，模型的输入是大小为D×H×W×C的3D体积，输出是一个D×H×W×K的3D体积，表示体素级类标签。 VT编码器。...分区内核的大小为 P × M × M，因此通过τ = [D/P]×[H/M]×[W/M]个标记来描述体积。3D补丁分区之后是线性嵌入，以将维度为P × M × M的每个标记映射到C维向量。...在VT-UNet 编码器中使用3D补丁合并块来生成特征层次结构。拥有这样的层次结构对于在密集预测任务的输出中生成更精细的细节是至关重要。 VT解码器。...在补丁扩展中，首先使用线性映射将输入标记的维数增加两倍。在重塑之后，可以从维数为2×8C的结果向量中获得维数为4C的2×2个标记。
△在末尾添加元素时，Python列表复杂度为O(1)，NumPy复杂度为O(N) 向量运算 向量初始化 创建NumPy数组的一种方法是从Python列表直接转换，数组元素的类型与列表元素类型相同。...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： ?...矩阵运算 NumPy中曾经有一个专用的类matrix，但现在已弃用，因此下面将交替使用矩阵和2D数组两个词。 矩阵初始化语法与向量相似： ? 这里需要双括号，因为第二个位置参数是为dtype保留的。...pd.DataFrame(a).sort_values().to_numpy()：通过从左向右所有列进行排序 高维数组运算 通过重排一维向量或转换嵌套的Python列表来创建3D数组时，索引的含义为（z...第一个索引是平面的编号，然后才是在该平面上的移动： ? 这种索引顺序很方便，例如用于保留一堆灰度图像：这a[i]是引用第i个图像的快捷方式。 但是此索引顺序不是通用的。
实例 利用 ndmin 使用值 1,2,3,4 的向量创建有 5 个维度的数组，并验证最后一个维度的值为 4： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3,...每个索引处的整数表明相应维度拥有的元素数量。 上例中的索引 4，我们的值为 4，因此可以说第 5 个 ( 4 + 1 th) 维度有 4 个元素。 NumPy 数组重塑 重塑意味着更改数组的形状。...数组的形状是每个维中元素的数量。 通过重塑，我们可以添加或删除维度或更改每个维度中的元素数量。 从 1-D 重塑为 2-D 实例 将以下具有 12 个元素的 1-D 数组转换为 2-D 数组。...我们可以将 8 元素 1D 数组重塑为 2 行 2D 数组中的 4 个元素，但是我们不能将其重塑为 3 元素 3 行 2D 数组，因为这将需要 3x3 = 9 个元素。...实例 将 8 个元素的 1D 数组转换为 2x2 元素的 3D 数组： import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr
近日，Github一位作者cleardusk（主页：https://github.com/cleardusk，目前是中科院自动化所的在读博士生）将“3D实时换脸”PyTorch实现改进版，每张图的推理时间只需...到目前为止，这个改进版本发布了预训练第一阶段的pytorch模型，其中包括MobileNet-V1结构、训练数据集和代码。...在GeForce GTX TITAN X上，每张图像的推理时间约为0.27毫秒（输入批量为128 的情况下）。...其次是面部重塑，实现“变脸”！...由于MobileNet-V1结构的高效率，模型大小约为13M。
NumPy构成了数据科学领域中大部分Python库的基础。 ? 关于数据科学的一切都始于数据，数据以各种形式出现。数字、图像、文本、x射线、声音和视频记录只是数据源的一些例子。...它构成了许多与数据科学相关的广泛使用的Python库的基础，比如panda和Matplotlib。 在这篇文章中，我将介绍20种常用的对NumPy数组的操作。...通过将order参数设置为F (类fortran)，可以将其更改为列。 9. 重塑 使用reshape函数，它会对数组进行重塑。A的形状是(3,4)大小是12。 ?...Vsplit 将数组垂直分割为多个子数组。 ? 我们将一个4x3的数组分成两个形状为2x3的子数组。 我们可以在分割后访问特定的子数组。 ?...连接 这与pandas的合并的功能很相似。 ? 我们可以使用重塑函数将这些数组转换为列向量，然后进行垂直连接。 ? 14. Vstack 它用于垂直堆叠数组(行在彼此之上)。 ?
本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法，以及在将数据送入机器学习模型之前，它如何表示不同类型的数据（表格、图像、文本等）。...通常情况下，我们希望数组和单个数字之间也可以进行运算操作（即向量和标量之间的运算）。比如说，我们的数组表示以英里为单位的距离，我们希望将其单位转换为千米。只需输入 data * 1.6 即可： ?...矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ? 转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。...可以为维度赋值-1，NumPy 可以根据你的矩阵推断出正确的维度： ? 再多维度 NumPy 可以在任意维度实现上述提到的所有内容。其中心数据结构被叫作 ndarray（N 维数组）不是没道理的。...我们可以通过一个示例依次执行上面代码行中的四个操作： ? 预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ?
本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法，以及在将数据送入机器学习模型之前，它如何表示不同类型的数据（表格、图像、文本等）。...通常情况下，我们希望数组和单个数字之间也可以进行运算操作（即向量和标量之间的运算）。比如说，我们的数组表示以英里为单位的距离，我们希望将其单位转换为千米。只需输入 data * 1.6 即可： ?...矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： ? 我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ? 6. 转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。...其中心数据结构被叫作 ndarray（N 维数组）不是没道理的。 ? 在很多情况下，处理一个新的维度只需在 NumPy 函数的参数中添加一个逗号： ?...预测和标签向量都包含三个值，也就是说 n 的值为 3。减法后，得到的值如下： ? 然后将向量平方得到： ? 现在对这些值求和： ? 得到的结果即为该预测的误差值和模型质量评分。 2.
CNN 卷积网络，主要用于图像 RNN，主要用于语音 结构化数据：图表 非结构化数据：语言图像音频 逻辑回归：二元分类问题 [1240] 因为是二元分类问题，y只能是0，或者1，所以sigmoid函数才有用...，然后再相加； 对于秩不为1的二维数组，执行矩阵乘法运算； X.shape用于获得矩阵/向量X的形状（维度）。...X.reshape（...）用于将X重塑为其他维度。...把训练集和数据集转变成矢量 重塑训练和测试数据集，以便将大小（num_px，num_px，3）的图像展平为单个矢量形状（num_px∗ num_px ∗ 3, 1)....）的numpy数组（向量）表示的训练标签 X_test - 由numpy数组形状表示的测试集（num_px num_px 3，m_test） Y_test - 由形状（1，m_test
张量（Tensor）基础概念1.1 张量的定义与重要性张量是深度学习中用于表示数据的核心结构，它可以视为多维数组的泛化形式。在机器学习模型中，张量用于存储和变换数据，是实现复杂算法的基石。...本文基于 Pytorch1.2 张量与向量、矩阵的关系张量是向量和矩阵的扩展，它能够表示更高维度的数据。这种多维表示能力使得张量在处理图像、视频等复杂数据时更加得心应手。2....PyTorch 张量的操作与应用2.1 创建 PyTorch 张量PyTorch 提供了多种创建张量的方法，最基础的是使用 torch.tensor() 函数，它可以将 Python 列表或 NumPy...以下是对全文内容的简短总结：张量（Tensor）基础概念定义与重要性：张量是多维数据数组的泛化形式，是机器学习和深度学习中的核心数据结构。...与向量、矩阵的关系：张量是向量和矩阵的高维推广，能够表示更复杂的数据结构。PyTorch 张量的操作与应用创建张量：介绍了使用 torch.tensor() 和从 NumPy 数组创建张量的方法。
主成分分析简介 主成分分析（PCA）是一种广泛应用于机器学习的降维技术。PCA 通过对大量变量进行某种变换，将这些变量中的信息压缩为较少的变量。变换的应用方式是将线性相关变量变换为不相关变量。...因此，具有零反射率的像素将显示为黑色，值为 255 的像素显示为纯白色，值介于两者之间的像素显示为灰色调。文章中使用了在印度沿海地区拍摄的 Landsat TM 卫星图像。...1.加载模块和图像数据 第一步是导入所需的库并加载数据。为了便于使访问和处理，波段图像被堆叠在大小为 850 x 1100 x 7（高 x 宽 x 波段数）的 3d numpy 阵列中。...我们的变量是图像二维数组，需要转换为一维向量以便于矩阵计算。让我们创建一个大小为 935000 X 7（图像中的像素数 X 波段数）的变量矩阵，并将这些一维向量存储在其中。...将 PC 转换回图像 是时候将一维 PC 重塑回原始图像形状并将PCs在 0 到 255 之间进行归一化，这与原始图像范围相同，以使图像可视化成为可能。
NumPy的核心概念，大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。...本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法，本篇讲解Numpy与3维、更高维数组的操作。...有时候我们会使用到3维或者更高维的NumPy数组（比如计算机视觉的应用中），通过重塑1维向量或转换嵌套Python列表来创建3维数组时，索引分别对应(z,y,x)。...索引z是平面编号，(y,x)坐标在该平面上移动，如下图所示： [31a81f8f95e7bc5edfb98a79c498a042.png] 通过上述索引顺序，可以方便的保留灰度图像，a[i]表示第i个图像...通过混合索引顺序可实现数组转置，掌握该方法将加深你对3维数据的了解。
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