本机numpy并行化-乘法和求和/求平均 - 腾讯云开发者社区

不过有一点需要注意，在计算加减乘除时，不要忘了使用空格和转义。...、平均值、最值 [root@redis-server1 ~]# cat a 1 2 3 4 5 2333 [root (0)求和 [root@redis-server1 ~]# awk '{a+=$1}...END{print a}' a 2348 (1)求最大值 [root@redis-server1 ~]# awk '$0>a{a=$0}END{print a}' a 2333 (2)求最小值（思路：先定义一个最大值...） [root@redis-server1 ~]# awk 'BEGIN{a=9999999}{if($1<a) a=$1 fi}END{print a}' a 1 (3)求平均值第一种方法：在上面求和的基础上...，求平均值 [root@redis-server1 ~]# awk '{a+=$1;b+=$2}END{print a,b}' b.txt 799 1933 [root@redis-server1 ~]

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tensorflow运行mnist的一些

transpose_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行转置。 adjoint_a: 如果为真, a则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 ...adjoint_b: 如果为真, b则在进行乘法计算前进行共轭和转置。 a_is_sparse: 如果为真, a会被处理为稀疏矩阵。 ...rank，如果为 none，则表示所有 rank 都要求平均 keep_dims-如果为真，则求和之后不降纬心得：如果输入张量的维度为n，则axis的取值为0 -...，降纬 #axis=1 对第二纬进行求平均，降纬 #axis=2 对第三纬进行求平均，降纬 #axis=[0,1,2] 对第所有纬进行求平均，降纬 #axis=None 效果同上...，降纬 #axis=0 keep_dims = True 对第一纬进行求平均，不降纬 y = tf.reduce_mean(x_p,0) #修改此处的参数 with tf.Session()

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Numpy库

统计函数：求和、平均值、最大值、最小值等。线性代数函数：矩阵乘法、行列式计算、特征值分解等。...矩阵逆和伴随矩阵：求解矩阵的逆矩阵和伴随矩阵。解多元一次方程：求解线性方程组。求矩阵的秩：计算矩阵的秩。傅立叶变换：用于频域分析。三角运算：包括正弦、余弦、正切等基本三角函数。...统计函数基本统计量： mean()：计算平均值。 sum()：求和。 std()：标准差。 var()：方差。 min()：最小值。 max()：最大值。 median()：中位数。...并行计算：对于特别大的数据集，可以考虑使用NumPy和Pandas的并行计算功能。例如，通过安装并使用dask库，可以实现更高效的并行数据处理。...应用滤镜：可以通过NumPy对图像进行滤波处理，例如高斯模糊、边缘检测等。像素化：将连续的像素值离散化为离散的几个颜色级别，从而实现像素化效果。

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python中的numpy模块

矩阵求逆的条件是矩阵的行数和列数相同。...21print(a.sum(axis=0)) # 对行方向求和# 结果 [5 7 9]print(a.sum(axis=1)) # 对列方向求和# 结果 [ 6 15]累积和某位置累积和指的是该位置之前...矩阵求累积和的函数是cumsum()，可以对行，列，或整个矩阵求累积和。...import numpy as npa = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(a.cumsum()) # 对整个矩阵求累积和# 结果 [ 1 3 6 10 15 21]print...(a.cumsum(axis=0)) # 对行方向求累积和# 结果[[1 2 3][5 7 9]]print(a.cumsum(axis=1)) # 对列方向求累积和# 结果[[ 1 3 6][ 4 9

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Python NumPy 基础

此外，在用np.empty()创建空数组时，实际上返回的并不是空数组，而是一些未初始化的垃圾值。...其中另一种方法求最大值所在位置使用了numpy.argmax 函数，该函数可直接返回最大值位置（啰嗦了~~）。数学和统计函数主要就是计算均值、方差、求和、最大值、最小值、累计和和累计积等。...需要注意的：假设有一个 5×4 的二维数组 arr ，那么np.mean(arr) 表示对整个二维数组的平均，即全部加起来除以个数，并不是matlab中的默认对列求平均。...如果想要得到对某个轴向求平均，可以加上axis参数，如np.mean(arr, 1) 就是对行求平均。其他函数类似。 ? 基本数组统计方法 ? ?...===== 2016-06-29更新 ===== 注意，numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的，即是有偏的，而pandas.std() 默认是除以n-1 的，即是无偏的，如果想和numpy.std

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【Python】Numpy使用指南

Numpy介绍： Numpy是用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。...，求矩阵最大最小值 arr1=np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(arr1) print(np.sum(arr1)) # 矩阵求和 print...(np.sum(arr1,axis=0)) # 矩阵每列求和 print(np.sum(arr1,axis=1).reshape(2,1)) # 矩阵每行求和 print(np.min(arr1))...而是向量点积也就是np.dot([1, 0],[1, 2])和np.dot([1, 2],[2,2]) ''' # 再做个实验来区别向量乘法和矩阵乘法 b=np.array([ [1, 2...Reference 用 numpy 和 pandas 把玩你的数据给深度学习入门者的Python快速教程：numpy和Matplotlib篇

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Python-NumPy基础

其中另一种方法求最大值所在位置使用了numpy.argmax 函数，该函数可直接返回最大值位置（啰嗦了~~）。数学和统计函数主要就是计算均值、方差、求和、最大值、最小值、累计和和累计积等。...需要注意的：假设有一个 5×4 的二维数组 arr ，那么np.mean(arr) 表示对整个二维数组的平均，即全部加起来除以个数，并不是matlab中的默认对列求平均。...如果想要得到对某个轴向求平均，可以加上axis参数，如np.mean(arr, 1) 就是对行求平均。其他函数类似。 ? 基本数组统计方法 ? ?...===== 2016-06-29更新 ===== 注意，numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的，即是有偏的，而pandas.std() 默认是除以n-1 的，即是无偏的，如果想和numpy.std...线性代数矩阵乘法：使用dot函数而不是 *，使用 * 得到的结果等于是matlab中使用点乘.* 的结果，使用dot函数才是真正的矩阵乘法。

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使用Python NumPy库进行高效数值计算

数组支持许多基本的数学运算，例如加法、减法、乘法和除法。...NumPy结合Matplotlib等可视化库，可以方便地进行数据可视化。...并行计算：利用多核心架构进行并行计算，通过使用并行库或工具，如Dask，加速计算过程。高级数学运算与信号处理 NumPy提供了许多高级的数学运算和信号处理工具，如傅里叶变换、线性滤波等。...在大规模数据处理和科学计算中，NumPy可以通过并行计算和分布式计算来加速运算过程。...此外，更多针对并行计算、分布式计算和量子计算的支持也可能成为NumPy发展的方向之一。

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【深度学习】 NumPy详解（三）：数组数学（元素、数组、矩阵级别的各种运算）

Python具有丰富的标准库和第三方库，可以用于开发各种类型的应用程序，包括Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化脚本等。...平均值：np.mean() import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 计算数组的平均值 mean_value = np.mean(arr...求和：np.sum() 计算数组所有元素的和 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 计算数组的元素和 sum_value...result) 求逆结果为： [[-2. 1. ] [ 1.5 -0.5]] d....点积向量的点积是指两个向量对应位置的元素相乘后再求和的运算。

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einsum，一个函数走天下

在实现一些算法时，数学表达式已经求出来了，需要将之转换为代码实现，简单的一些还好，有时碰到例如矩阵转置、矩阵乘法、求迹、张量乘法、数组求和等等，若是以分别以 transopse、sum、trace、tensordot...：diag 张量（沿轴）求和：sum 张量转置：transopose 矩阵乘法：dot 张量乘法：tensordot 向量内积：inner 外积：outer 该函数在 numpy、tensorflow、...对应的 einsum 实现：下面以 numpy 做一下测试，对比 einsum 与各种函数的速度，这里使用 python 内建的 timeit 模块进行时间测试，先测试（四维）两张量相乘然后求所有元素之和...：将上面的代码改一下：相应的运行时间为：还是 einsum 更快，所以哪怕是单个张量求和，numpy 上也可以用 einsum 替代，同样，求均值（mean）、方差（var）、标准差（std）...实现了， tensorflow 和 pytorch 上至少现在没有。

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可以用爱因斯坦求和替代的那些矩阵运算

技术背景在前面的几篇文章中我们分别介绍过numpy中的爱因斯坦求和函数Einsum和MindSpore框架中的爱因斯坦求和算子Einsum的基本用法。...而我们需要知道，爱因斯坦求和其实还可以实现非常多的功能，甚至可以替代大部分的矩阵运算，比如常见的点乘、元素乘、求和等等这些都是可以的。那我们就逐一看一下可以用爱因斯坦求和来替代的那些函数和方法。...案例演示在numpy、Jax框架和MindSpore框架中都是支持爱因斯坦求和算符的，那么这里为了方便演示，我们采用的是numpy来做一些参考案例: In [1]: import numpy as np...，同样的平均值也是可以计算的，这里就不展开介绍了。...总结概要本文主要基于Python的Numpy库，介绍一些爱因斯坦求和算子Einsum的应用场景，包括求和、求内外积、求转置等等。

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【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理

矩阵的转置：求矩阵的转置我们用 a.transpose()来实现，此外，矩阵的转置还有更简单的方法，就是a.T 矩阵的逆矩阵：求矩阵的逆需要先导入numpy.linalg，用linalg的inv函数来求逆...，矩阵求逆的条件是矩阵的行数和列数相同，具体代码如下： import numpy as np import numpy.linalg as lg a = np.array([[1, 2, 3], [4...如：a.max()和a.min()其中，括号内我们还可以传入我们想要的参数，axis=1或者axis=0，分别表示获得每行的最大（小）值和获得每列的最大（小）值平均值：获得矩阵中元素的平均值可以通过函数...求和：矩阵求和的函数是sum()，可以对行，列，或整个矩阵求和累积和：某位置累积和指的是该位置之前(包括该位置)所有元素的和。...矩阵求累积和的函数是cumsum()，可以对行，列，或整个矩阵求累积和。

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numpy小结

定义 numpy是进行科学运算不可或缺的工具,很多其他科学计算的库也是基于numpy的，比如pandas numPy的部分功能如下： ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组...NumPy的C语言编写的算法库可以操作内存，而不必进行类型检查或其它前期工作。比起Python的内置序列，NumPy数组使用的内存更少。...numpy的n维数组ndarray有两个属性，type和shape. type: image.png image.png shape: 表示数组形状，比如(2，3)代表二维2行3列的数组，(2,3,4...image.png image.png 数学和统计方法包括比如求和函数sum(),求平均值函数mean()等 image.png 唯一化和其他的逻辑计算包括unique()函数和其他的逻辑运算函数...image.png 线性代数运算：包括矩阵的乘法运算，矩阵分解，行列式以及其他矩阵数学等。

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numpy科学计算包的使用2

统计函数 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import numpy.random as np_random print('求和，求平均') arr...np.random.randn(5, 4) print(arr) print(arr.mean()) print(arr.sum()) print(arr.mean(axis = 1)) # 对每一行的元素求平均...print(arr.sum(0)) # 对每一列元素求和，axis可以省略。...测试布尔型数组，对于非布尔型数组，所有非0元素将会被当做True import numpy as np import numpy.random as np_random print('对正数求和')...print('矩阵乘法') x = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) y = np.array([[6., 23.], [-1, 7], [8, 9]])

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PyTorch从入门到放弃之张量模块

、张量元素乘积、对张量求均值、方差和极值。...元素求和按元素求和的第一种方法为torch.sum(input)->float,返回输入向量input中所有的元素的和。...# 元素乘积第二种方法 a = torch.rand(4, 3) b = torch.prod(a, 1, True) print(b, b.shape) 求平均数求平均数的第一种方法为torch.mean...# 求平均数的第一种方法 a = torch.rand(4, 3) b = torch.mean(a) print(b) 求平均数的第二种方法为torch.mean(input,dim,keepdim...# 求平均数的第二种方法 a = torch.rand(4, 3) b = torch.mean(a, 1, True) print(b, b.shape) 求方差求方差的第一种方法为torch.var

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「深度学习」PyTorch笔记-01-基础知识

平均值一个与求和相关的量是平均值（mean或average）： BUGS / 报错如果创建Tensor时没有指定其为float数据类型，那么使用.mean()求平均值时就会报错，如下所示：因此只能对...float类型的Tensor求平均值： In [38]: x = torch.arange(18, dtype=torch.float32).reshape(2, 3, 3) # 创建一个Float类型的...Tensor In [39]: x.mean() # 求Tensor的平均值 Out[39]: tensor(8.5000) In [40]: x.mean(axis=0) # 求Tensor第...[10.5000, 11.5000, 12.5000]]) In [41]: x.sum(axis=0) / x.shape[0] # 求Tensor第(3-n)维度的平均值就等于该维度的和/该维度元素的个数...Tensor和NumPy相互转换我们很容易用numpy()和from_numpy()将Tensor和NumPy中的数组相互转换。

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numpy学习笔记 - numpy常用函

(10) print(np.sqrt(arr)) # 求平方根 print(np.exp(arr)) # 求e的次方 random.seed(200) # 设置随机种子 x = np.random.normal...np.mean(arr) arr.sum() # 求和 arr.mean(axis=1) # 对行求平均值 arr.sum(0) # 对每列求和 arr.sum(axis=0) arr =...np.arange(9).reshape(3, 3) arr.cumsum(0) # 每列的累计和 arr.cumprod(1) # 每行的累计积注：关于numpy中axis的问题 axis=...np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) y = np.array([[6., 23.], [-1, 7], [8, 9]]) x.dot(y) # 矩阵的乘法...np.random.randint(0, 2, size=nsteps) # 取不到2 steps = np.where(draws > 0, 1, -1) walk = steps.cumsum() # 求累计和

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挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

Rougier MIT协议翻译版权归我所有此合集旨在于为NumPy新老用户提供快速参考和一些练习。这些练习题主要来自于NumPy邮件组，StackOverflow和NumPy文档....创建一个结构化数组，其x和y坐标覆盖[0,1] x [0,1]区域 (★★☆) 47. 打印每个numpy标量类型的最小和最大可表示值 (★★☆) 48. 如何打印数组的所有值？...创建一个表示位置（x，y）和颜色（r，g，b）的结构化数组（★★☆） 52. 设有一个(100,2)的随机向量, 每组值代表一个坐标, 求点与点之间的距离 (★★☆) 53....设有两个向量A和B, 请写出AB求inner, outer, sum和mul运算的爱因斯坦求和约定(einsum)等效形式. (★★★) 注: 关于einsum, 可以来这里学习 98....给定整数n和2维数组X，从X中选择可以解释为具有n度的多项分布的行，即，仅包含整数并且总和为n的行。(★★★) 100. 计算一个1维数组X的平均值, 要求使用自展法求95%的置信区间.

4.9K3 0

Python-Numpy数组计算

(matrix_1,matrix_2) 矩阵乘法 array.transpose( (1,0,2,etc.) ) 对于高维数组，转置需要一个由轴编号组成的元组三、NumPy：ndarray...五、NumPy：索引和切片 1、数组和标量之间的运算 a+1 a*3 1//a a**0.5 2、同样大小数组之间的运算 a+b a/b a**b 3、数组的索引...,array2) 元素级乘法 numpy.divide(array1,array2) 元素级除法 array1....用a==a 只要返回False就能判断十、NumPy：数学和统计方法常用函数： sum 求和cumsum 求前缀和mean 求平均数std 求标准差var 求方差min 求最小值max 求最大值...argmin 求最小值索引argmax 求最大值索引十一、NumPy：随机数生成随机数生成函数在np.random子包内常用函数 rand 给定形状产生随机数组（0到1之间的数）randint

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【PyTorch入门】张量的介绍及常用函数和数据基础【一】

张量的初始化 PyTorch 提供了多种方式来初始化张量，常用的有：从数据创建张量：可以直接使用 torch.tensor() 来从 Python 列表或 NumPy 数组创建张量。...torch.randn(3, 4) result = torch.matmul(mat1, mat2) # 矩阵乘法转置和改变形状 tensor = torch.randn(2, 3) transposed_tensor...= tensor.T # 转置 reshaped_tensor = tensor.view(3, 2) # 改变形状聚合操作： PyTorch 提供了对张量的求和、求平均、最大值、最小值等操作。...sum_val = tensor.sum() # 求和 mean_val = tensor.mean() # 求均值 max_val = tensor.max() # 最大值 7....梯度计算过程如何计算 w 的梯度我们可以通过链式法则来手动推导 w 的梯度：计算 y 关于 a 和 b 的偏导数：由于 y = a * b，所以根据乘法法则，有： \frac{\partial

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Linux下的计算命令和求和、求平均值、求最值命令梳理

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