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Numpy专题最后一篇，随机数、线性代数与持久化

再比如在逻辑回归当中，我们计算样本的加权和的时候，也是通过矩阵点乘来实现的。 在Andrew的深度学习课上，他曾经做过这样的实现，对于两个巨大的矩阵进行矩阵相乘的运算。...在Numpy当中我们采用dot函数来计算两个矩阵的点积，既可以写成a.dot(b)，也可以写成np.dot(a, b)。一般来说我更加喜欢前者，因为写起来更加方便清晰。...Numpy中还提供了求解逆矩阵的操作，这个函数在numpy的linalg路径下，这个路径下实现了许多常用的线性代数函数。根据线性代数当中的知识，只有满秩的方阵才有逆矩阵。...我们可以通过numpy.linalg.det先来计算行列式来判断，否则如果直接调用的话，对于没有逆矩阵的矩阵会报错。...但是它只支持一维的数组，一般用在批量训练的时候，我们通过choice采样出样本的下标，再通过数组索引去找到这些样本的值。

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python学习笔记第三天：python之numpy篇！

NumPy提供了大量的数值编程工具，可以方便地处理向量、矩阵等运算，极大地便利了人们在科学计算方面的工作。...想计算全部元素的和、按行求最大、按列求最大怎么办？for循环吗？不，NumPy的ndarray类已经做好函数了： 算中大量使用到矩阵运算，除了数组，NumPy同时提供了矩阵对象（matrix）。...数组可以通过asmatrix或者mat转换为矩阵，或者直接生成也可以： 再来看一下矩阵的乘法，这使用arange生成另一个矩阵b，arange函数还可以通过arange(起始，终止，步长)的方式调用生成等差数列...，这在数据的处理中十分常见，通常用在单行单列上。...七、缺失值 缺失值在分析中也是信息的一种，NumPy提供nan作为缺失值的记录，通过isnan判定。

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Python实现3D建模工具（下）

为了实现交互，我们需要得到键盘与鼠标的输入，GLUT允许我们在键盘或鼠标事件上注册对应的回调函数。 新建interaction.py文件，用户接口在Interaction类中实现。...Viewer中未实现的self.init_interaction()吗，我们就是在这里注册回调函数的，下面补完init_interaction. from interaction import Interaction...这个简单的回调系统已满足了我们的项目所需。在真实的生产环境中，用户接口对象常常是动态生成和销毁的，所以真实生产中还需要实现解除注册的方法，我们这里就不用啦。...: def __init__(self): self.node_list = list() self.selected_node = None 在Viewer类中实现通过鼠标位置获取激光的函数以及...# Scene 下实现 def pick(self, start, direction, mat): """ 参数中的mat为当前ModelView的逆矩阵，作用是计算激光在局部（对象

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机器学习入门 3-7 Numpy 中的矩阵运算

那在 NumPy 中如何实现呢？...在 NumPy 中可以直接对进行一些向量和矩阵的操作。 %%time A = 2 * L 用时为 2.03 ms。通过用时也可以看出 NumPy 能够显著地提升运算的效率。...等价于 3 ** X np.log(X) # 以e为底取对数 np.log2(X) # 以2为底取对数 np.log10(X) # 以10为底取对数 以上这些运算都是针对一个数组进行运算，并且这些运算作用在数组中的每一个元素...[3, 5]]) ''' 在线性代数中，向量和矩阵是没有办法相加的，不过在 NumPy 中，向量通过广播机制变成了矩阵相同的形状，进而进行运算。...np.linalg.inv(A) # 计算矩阵A的逆矩阵 在线性代数中，原矩阵和逆矩阵（或逆矩阵和原矩阵）进行矩阵相乘的运算，结果为单位矩阵。

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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。...矩阵点乘 这个应用场景很多，比如当我们需要计算两个向量之间的夹角的时候，就会用到矩阵点乘。...这个应用场景也非常多，比如我们经常所用到的向量的伸缩、旋转等，都可以用一系列的矩阵作用在一个向量上来表示，相关的计算公式为： P\cdot x=\left[ \begin{matrix} P_{00}...如果不使用爱因斯坦求和算子，那么要计算 这样的一个过程，可以多次嵌套使用numpy的dot点乘函数。...但是这样比较麻烦，一般推荐可以使用numpy中的另外一个函数：multi_dot，相关的Python代码实现如下所示： In [39]: np.allclose(np.linalg.multi_dot(

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如何使用sklearn优雅地进行数据挖掘？

有监督转换指既利用了特征信息又利用了目标值信息的转换，比如通过模型选择特征、LDA法降维等。...在组合的前提下，自动化调参技术帮我们省去了人工调参的反锁。训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存在文件系统中，之后使用时无需再进行训练，直接从文件系统中加载即可。...我们对特征矩阵的第1列（花的颜色）进行定性特征编码，对第2、3、4列进行对数函数转换，对第5列进行定量特征二值化处理。...=False)) #新建将部分特征矩阵进行对数函数转换的对象 step2_2 = ('ToLog', FunctionTransformer(log1p)) #新建将部分特征矩阵进行二值化类的对象 step2...的自定义转换函数将不能pickle化。

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使用sklearn进行数据挖掘

（自定义函数在transform方法中调用） sklearn.feature_selection VarianceThreshold 特征 无监督 Y 方差选择法 sklearn.feature_selection...在组合的前提下，自动化调参技术帮我们省去了人工调参的反锁。训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存在文件系统中，之后使用时无需再进行训练，直接从文件系统中加载即可。...在本文提出的场景中，我们对特征矩阵的第1列（花的颜色）进行定性特征编码，对第2、3、4列进行对数函数转换，对第5列进行定量特征二值化处理。...7 step2_1 = ('OneHotEncoder', OneHotEncoder(sparse=False)) 8 #新建将部分特征矩阵进行对数函数转换的对象 9 step2_2 =...(sparse=False)) 17 #新建将部分特征矩阵进行对数函数转换的对象 18 step2_2 = ('ToLog', FunctionTransformer(log1p)) 19 #新建将部分特征矩阵进行二值化类的对象

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Python AI 教学 | 矩阵补全（matrix completion）的实现及应用

因此，基于协同过滤的推荐算法本质上是矩阵补全。 一、简介 矩阵补全（matrix completion），顾名思义就是将一个含有缺失值的矩阵通过一定的方法将其恢复为一个完全的矩阵。...目前矩阵补全主要被应用在图像恢复（SR）和推荐系统（协同过滤）两个方面。...（1） maximum函数 ——比较两个array的大小，生成一个包含较大元素的新array 语法：numpy.maximum(x1, x2) 示例： （2）numpy.linalg.multi_dot...——计算两个及以上array的乘积，并且自动选择最快的求积顺序，和numpy.dot的区别在于，后者只可以乘两个序列。...语法：numpy.linalg.multi_dot(arrays) 示例： （3）np.linalg.norm ——计算矩阵或者向量的norm 语法：numpy.linalg.norm

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【转载】使用sklearn优雅地进行数据挖掘

（自定义函数在transform方法中调用） sklearn.feature_selection VarianceThreshold 特征 无监督 Y 方差选择法 sklearn.feature_selection...在组合的前提下，自动化调参技术帮我们省去了人工调参的反锁。训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存在文件系统中，之后使用时无需再进行训练，直接从文件系统中加载即可。...我们对特征矩阵的第1列（花的颜色）进行定性特征编码，对第2、3、4列进行对数函数转换，对第5列进行定量特征二值化处理。...7 step2_1 = ('OneHotEncoder', OneHotEncoder(sparse=False)) 8 #新建将部分特征矩阵进行对数函数转换的对象 9 step2_2 = ('...(sparse=False)) 17 #新建将部分特征矩阵进行对数函数转换的对象 18 step2_2 = ('ToLog', FunctionTransformer(log1p)) 19 #新建将部分特征矩阵进行二值化类的对象

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参数化量子线路简介

本文中介绍量子-经典混合计算架构MindQuantum能够处理此类参数化量子线路，并利用量子神经网络的可逆性对该线路进行自动微分，最后通过测量得到的观测值，即可计算出观测值对于各参数的导数。...import X, Y, Z, H, RX, RY, RZ # 导入量子门H, X, Y, Z, RX, RY, RZ 说明： （1）numpy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算...，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库； （2）mindquantum是量子-经典混合计算框架，支持多种量子神经网络的训练和推理； （3）搭建的量子线路中所需执行的量子门需要从...，因此通过函数np.round返回浮点数的四舍五入值。...quantum circuit 通过在量子线路中添加作用在不同量子比特位上的量子门即可快速完成对量子线路的搭建。

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量子算法与实践--变分量子态对角化算法

概念介绍 变分混合量子—经典算法是近期在量子计算机上有希望实现的一种候选算法。在这些算法中，量子计算机评估一个门序列所耗费的成本与经典的成本评估相比较低，速度上也会更快一些。...通过量子计算机评估的门序列信息，最终也可用于经典计算机调整门序列的参数。...变分量子态对角算法的目标是对角化一个半正定矩形 ρ，它可以对应一个量子系统的密度矩阵，成分分析（principal component analysis，PCA）中的协方差矩阵。...首先是环境搭建，我们需要通过下面几行代码引入操作中必要的 library 和 package。...我们可以考虑一个 2 量子位的量子态，它的本征谱为 (0.5，0.3，0.1，0.1)，我们可以先通过随机作用一个酉矩阵来生成具有这样本征谱的随机量子态。

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※【python自学】7个Python生态系统核心库，你值得拥有

一 概述 Python生态系统的一些核心基础数据分析库： NumPy：支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，包含： 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数...包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。...Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。 Scikit-learn：代表“机器学习的科学工具包”。...函数描述dot两个数组的点积，即元素对应相乘。...vdot两个向量的点积inner两个数组的内积matmul两个数组的矩阵积determinant数组的行列式solve求解线性矩阵方程inv计算矩阵的乘法逆矩阵 numpy.vdot() 函数是两个向量的点积

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Numpy中的转置轴对换

在Numpy中既可以使用一维数组表示向量，也可以使用二维数组矩阵的形式表示向量。...比如使用一维数组表示的向量可以使用dot函数计算两个向量之间的内积，但是如果使用二维数组表示的向量使用dot函数就需要依据矩阵乘法的运算法则来计算。...b T 属性 T属性使用非常简单，使用T属性比较适用处理低维数组的转置操作（并不意味着它不能应用在高维数组上），正因为如此在实际操作中对矩阵（二维数组）的转置通常使用T属性。...c transpose函数 通过前面的学习可以知道T属性非常适合处理二维数组矩阵，不过对于高维数组，T属性只能对第一个位置和最后一个位置进行转换并且不能指定。...d swapaxes函数 Numpy中还有一个swapaxes函数，它需要接受一对轴编号。

1.5K10

numpy线性代数基础 - Python和MATLAB矩阵处理的不同

它们的重要作用在于预先分配矩阵空间，所以，在预知矩阵规模但是不知道矩阵具体数据的情况下，先用这几个函数生成一个矩阵，对提高运算速度十分有用。   ...但是为了明确哪些是numpy中实现的，哪些是scipy中实现的，本文还是进行了区分。...此外，numpy中还提供了几个like函数，即按照某一个已知的数组的规模（几行几列）建立同样规模的特殊数组。...专门处理矩阵的数学函数在numpy的子包linalg中定义。比如np.linalg.logm(A)计算矩阵A的对数。可见，这个处理和MATLAB是类似的，使用一个m后缀表示是矩阵的运算。...在numpy中，也有一个计算矩阵的函数：funm(A,func)。   5.索引   numpy中的数组索引形式和Python是一致的。

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小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组 小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组

创建矩阵 import numpy as np # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6],...10 add_100 = lambda i: i + 10 # 在对numpy的数组进行操作时,我们应该尽量避免循环操作,尽可能利用矢量化函数来避免循环。...但是,直接将自定义函数应用在numpy数组之上会报错,我们需要将函数进行矢量化转换. vectorized_add_100 = np.vectorize(add_100) # 最后将函数应用到矩阵上...# 另外对于很多元素为零的稀疏矩阵，仅存储非零元素可使矩阵操作效率更高，速度更快。 # python不能自动创建稀疏矩阵，所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。...([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 行列式：行列式（Determinant）是数学中的一个函数

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