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NumPy快速入门-- Less 基础线性代数

广播(Broadcasting)规则 Broadcasting允许通用函数以有意义方式处理具有不完全相同形状输入。...第一个规则,如果所有输入数组不具有相同数量维度,则“1”将被重复地添加到较小数组形状,直到所有数组具有相同数量维度。...第二个规则,确保沿着特定维度具有大小为1数组表现得好像它们具有沿着该维度具有最大形状数组大小。假定数组元素值沿“Broadcasting”数组维度相同。...每个维度索引数组必须具有相同形状。...我们可以想到布尔索引最自然方式是使用与原始数组具有相同形状布尔数组 >>> a = np.arange(12).reshape(3,4) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3]

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Keras入门级MNIST手写数字识别超级详细教程

我们可以通过在 matplotlib 中绘制第一个样本来确认这一点: from matplotlib import pyplot as pltplt.imshow(X_train[0]) <matplotlib.image.AxesImage...一般来说,在使用计算机视觉时,在进行任何算法工作之前直观地绘制数据是有帮助。这是一种快速健全性检查,可以防止容易避免错误(例如误解数据维度)。 步骤 5:为 Keras 预处理输入数据。...使用 Theano 后端时,您必须明确声明输入图像深度维度。例如,具有所有3个RGB通道全彩色图像 深度为3。 我们 MNIST 图像只有 1 深度,但我们必须明确声明。...接下来,让我们看看我们类标签数据形状: print(y_train.shape) (60000,) 我们应该有 10 个不同类,每个数字一个,看起来我们只有一个一维数组。...y_train y_test 数据没有分成 10 个不同类标签,而是表示为具有类值单个数组。

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Keras入门级MNIST手写数字识别超级详细教程

我们可以通过在 matplotlib 中绘制第一个样本来确认这一点: from matplotlib import pyplot as pltplt.imshow(X_train[0]) <matplotlib.image.AxesImage...这是一种快速健全性检查,可以防止容易避免错误(例如误解数据维度)。 步骤 5:为 Keras 预处理输入数据。 使用 Theano 后端时,您必须明确声明输入图像深度维度。...例如,具有所有3个RGB通道全彩色图像 深度为3。 我们 MNIST 图像只有 1 深度,但我们必须明确声明。...接下来,让我们看看我们类标签数据形状: print(y_train.shape) (60000,) 我们应该有 10 个不同类,每个数字一个,看起来我们只有一个一维数组。...y_train y_test 数据没有分成 10 个不同类标签,而是表示为具有类值单个数组。

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使用 Python OpenCV 构建 SET 求解器

一个有效 SET 由三张卡片组成,对于四个属性中每一个,要么全部共享相同变量,要么都具有不同变量。...该邻域大小形状(或“内核”)可以作为输入传递给 OpenCV(默认为 3x3 方阵)。...=y) eroded_card = cv2.erode(dilated_card, kernel=(x,x), iterations=y) 带有噪声的卡片 → 预处理后图像 → 膨胀+腐蚀“闭合...[Card], 3)) 请记住,对于每个属性,SET 中三张卡片变化必须相同或不同。...如果所有三张卡片对于该属性具有相同值,则根据定义,所得总和可被三整除。类似地,如果所有三个值都不同(即等于 1、2 3 排列),则所得总和 6 也可以被 3 整除。

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科学计算工具Numpy

注意:ndarray下标从0开始,且数组里所有元素必须相同类型 ndarray拥有的属性 ndim属性:维度个数 shape属性:维度大小 dtype属性:数据类型 ndarray随机创建 通过随机抽样...,即使x形状(4, 3)v具有形状 (3,)由于广播; 这条线就像v实际上有形状一样(4, 3),每行都是一个副本v,并且元素是按元素执行。...将两个数组一起广播遵循以下规则: 如果数组不具有相同等级,则将较低等级数组形状添加为1,直到两个形状具有相同长度。...如果两个数组在维度具有相同大小,或者如果其中一个数组在该维度具有大小1,则称这两个数组在维度上是兼容。 如果阵列在所有维度上兼容,则可以一起广播。...坐标 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 使用matplotlib绘制这些点 plt.plot(x, y) plt.show() # 您必须调用

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PyTorch 2.2 中文官方教程(二)

在下面,我们创建一个代表具有 1 个颜色通道 32x32 图像虚拟输入。通常,您会加载一个图像块并将其转换为这种形状张量。 您可能已经注意到我们张量有一个额外维度 - 批处理维度。...张量形状 通常,当您对两个或更多张量执行操作时,它们需要具有相同形状 - 即,具有相同数量维度每个维度相同数量单元格。为此,我们有torch....使用.shape属性,我们可以验证每个方法返回张量具有相同维度范围。...这里需要注意是,前一个代码单元中所有张量形状都是相同。当我们尝试在形状不同张量上执行二进制操作时会发生什么? 注意 以下单元格会抛出运行时错误。这是故意。...比较两个张量维度大小,从最后到第一维度: 每个维度必须相等,或 其中一个维度必须为 1,或 一个张量中不存在维度 当然,形状相同张量是可以“广播”,就像您之前看到那样。

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Keras 初学者教程:使用python了解深度学习

典型CNN框架 通过以上需求,CNN可以大幅减少需要调整参数数量。 因此,CNN可以有效地处理原始图像维度。 它们运行机制超出了本教程范围,您可以在此处阅读更多相关内容。..., y_train), (X_test, y_test) = data 看看训练集维度: print(X_train.shape) # (60000, 28, 28) 太棒了,我们训练集中有60,000...我们可以通过在matplotlib中绘制第一个样本来确认这一点: from matplotlib import pyplot as plt plt.imshow(X_train[0]) # <matplotlib.image.AxesImage...这是个快速健全性检查,可以防止容易避免错误(例如误解数据维度)。 第四步:预处理数据 使用Theano后端时,必须显式声明输入图像深度尺寸。 例如,具有所有3个RGB通道全色图像深度为3。...y_trainy_test数据不会拆分为10个不同类标签,而是表示为具有类值单个数组。

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Python机器学习:Scikit-Learn教程

你应该知道第一件事是它形状。也就是说,数组中包含维度项目数。数组形状是一个整数元组,用于指定每个维大小。...在这种情况下,你谈到维度诅咒。因为具有大量维度也意味着您数据点几乎远离其他所有点,这使得数据点之间距离无法提供信息。 不过不要担心,因为维度诅咒不仅仅是计算特征数量问题。...请记住,例如,对于列表索引,这是相同。 你设置你xy坐标。您可以选择第一列或第二列reduced_data_rpca,并仅选择标签等于您正在考虑索引那些数据点。...为您xy有意义轴添加标签。 显示结果图。 现在去哪里? 现在您已经掌握了有关数据更多信息,并且已准备好可视化,它看起来有点像数据点组合在一起,您也看到有一些重叠。...您将结果存储在y_pred。您还打印出前100个实例,y_pred并y_test立即看到一些结果。 此外,您可以研究集群中心形状:您可以立即看到每个64个要素有10个集群。

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NumPy 基础知识 :1~5

因此,现在y不再是x视图/参考; 它是一个独立数组,具有x相同值。...在前面的示例中,两个数组形状相同,因此此处不应用广播(我们将在后面的部分中解释不同形状,NumPy 数组操作和广播规则。)数组x第一个元素乘以数组y第一个元素,依此类推。...广播形状操作 NumPy 操作大部分是按元素进行,这需要一个操作中两个数组具有相同形状。...尽管xy具有相同形状y每个元素彼此相距 800 个字节。 使用 NumPy 数组xy时,您可能不会注意到索引差异,但是内存布局确实会影响性能。...xy具有5,000 x 5,000元素,但是x是二维ndarray,而y将其转换为相同形状matrix。 即使计算已通过 NumPy 优化,NumPy 矩阵也将始终以矩阵方式进行运算。

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TensorFlow深度学习入门教程

使用加权矩阵W中第一列加权,我们计算第一张图像所有像素加权。这个值对应于第一个神经元。使用第二列权重,我们对第二个神经元做同样事情,直到第10个神经元。...“张量(tensor)”就像一个矩阵,但是具有任意数量维度。一维张量是向量。二维张量是矩阵。然后,您可以有3,4,5或更多维度张量。 5....batch_Y = mnist.train.next_batch(100) train_data={X: batch_X, Y_: batch_Y} # train sess.run...要使用4x4补丁大小彩色图像作为输入生成一个输出值平面,如动画中那样,我们需要4x4x3 = 48权重。这还不够 为了增加更多自由度,我们用不同权重重复相同事情。 ?...通过向张量添加维度,可以将两个(或多个)权重组重写为一个,这给出了卷积层权重张量通用形状。由于输入输出通道数量是参数,我们可以开始堆叠链接卷积层。 ? 最后一个问题仍然存在。

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每个数据科学家都应该知道20个NumPy操作

我们创建了一个有100个浮点数数组。 4. 10矩阵 一个矩阵可以被认为是一个二维数组。我们可以用 np.zerosnp.ones构造一个0或1矩阵 ?...只有一个值数组 我们可以使用np.full创建在每个位置具有相同数组。 ? 我们需要指定要填充大小和数字。此外,可以使用dtype参数更改数据类型。默认数据类型为整数。...A形状是(3,4)大小是12。 ? 可以指定每个维度大小,只要保证与原大小相同即可 ? 我们不需要指定每个维度大小。我们可以让NumPy通过-1来求维数。 ? 10....转置 矩阵转置就是变换行列。 ? 11. Vsplit 将数组垂直分割为多个子数组。 ? 我们将一个4x3数组分成两个形状为2x3子数组。 我们可以在分割后访问特定子数组。 ?...我们已经讨论了NumPy基本操作。在NumPy上有更高级操作,最好先理解基础操作。 感谢您阅读。 作者 Soner Yıldırım deephub翻译组

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tf.where

如果xy都为空,那么这个操作返回条件真元素坐标。坐标在二维张量中返回,其中第一维度(行)表示真实元素数量,第二个维度(列)表示真实元素坐标。...记住,输出张量形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。如果两者都是非零,则xy必须具有相同形状。如果xy是标量,条件张量必须是标量。...如果xy是更高秩向量,那么条件必须是大小与x第一维度匹配向量,或者必须具有x相同形状。...如果条件是一个向量,xy是高秩矩阵,那么它选择从xy复制哪一行(外维),如果条件与xy形状相同,那么它选择从xy复制哪一个元素。...如果条件为秩1,x秩可能更高,但是它第一维度必须与条件大小匹配y: 与x形状类型相同张量name: 操作名称(可选)返回值:一个与x, y相同类型形状张量,如果它们是非零的话。

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从零开始学PyTorch:一文学会线性回归、逻辑回归及图像分类

第一维度用于跟踪颜色通道。由于MNIST数据集中图像是灰度级,因此只有一个通道。 其他数据集具有彩色图像,在这种情况下有3个通道:红色,绿色蓝色(RGB)。...图像预测标签只是具有最高概率标签 我们看看权重偏差 虽然这里我们额参数量编程了7850个,思路是类似的。我们从数据集中,取得第一个batch,包含100张图片,传递给模型。....reshape一个参数可以设置为-1(在这种情况下是第一维度),让PyTorch根据原始tensor形状自动计算出来。...==运算符执行具有相同形状两个tensor逐元素比较,并返回相同形状tensor,对于不相等元素包含0,对于相等元素包含1。 将结果传递给torch.sum会返回正确预测标签数。...这是因为e ^ x是增加函数,即如果y1> y2,则e ^ y1> e ^ y2,并且在对值求平均值以获得softmax之后也是如此。 让我们看看模型如何使用初始权重偏差集在验证集上执行。

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从零开始学PyTorch:一文学会线性回归、逻辑回归及图像分类

第一维度用于跟踪颜色通道。由于MNIST数据集中图像是灰度级,因此只有一个通道。 其他数据集具有彩色图像,在这种情况下有3个通道:红色,绿色蓝色(RGB)。...我们从数据集中,取得第一个batch,包含100张图片,传递给模型。 ? 直接输出的话报错。因为我们输入数据形状不正确。我们图像形状为1x28x28,但我们需要它们是784矢量。....reshape一个参数可以设置为-1(在这种情况下是第一维度),让PyTorch根据原始tensor形状自动计算出来。...==运算符执行具有相同形状两个tensor逐元素比较,并返回相同形状tensor,对于不相等元素包含0,对于相等元素包含1。 将结果传递给torch.sum会返回正确预测标签数。...这是因为e ^ x是增加函数,即如果y1> y2,则e ^ y1> e ^ y2,并且在对值求平均值以获得softmax之后也是如此。 让我们看看模型如何使用初始权重偏差集在验证集上执行。 ?

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数据科学 IPython 笔记本 9.7 数组上计算:广播

规则 2:如果两个数组形状在任何维度上都不匹配,则该维度形状等于 1 数组将被拉伸来匹配其他形状。 规则 3:如果在任何维度中,大小不一致且都不等于 1,则会引发错误。...2,我们现在看到第一维度不一致,因此我们将此维度拉伸来匹配: M.shape -> (2, 3) a.shape -> (2, 3) 形状匹配了,我们看到最终形状将是(2, 3) M + a '...2,a第一维度被拉伸来匹配M: M.shape -> (3, 2) a.shape -> (3, 3) 现在我们到了规则 3 - 最终形状不匹配,所以这两个数组是不兼容,正如我们可以通过尝试此操作来观察...如果我们想要定义一个函数z = f(x, y),广播可用于在网格中计算函数: # x y 是从 0 到 5 50 步 x = np.linspace(0, 5, 50) y = np.linspace...(0, 5, 50)[:, np.newaxis] z = np.sin(x) ** 10 + np.cos(10 + y * x) * np.cos(x) 我们将使用 Matplotlib 绘制这个二维数组

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实战:使用 OpenCV PyTesseract 对文档进行OCR

当在干净背景下处理打印文本时,文档 OCR 性能最佳,具有一致段落字体大小。 在实践中,这种情况远非常态。...minLineLength 参数定义了一个形状必须包含多少像素才能被视为“线”,而 maxLineGap 参数表示像素序列中被视为相同形状最大允许间隙。...y+h,x:x+w] 我们护照四面都是直线——文件边缘。...(img_roi_copy, (x, y), (x + w ,y + h),(0,0,0),2) 让我们使用四个维度定义护照图像中 MRZ 区域:水平偏移(从左侧)、垂直偏移(从顶部)、宽度高度。...,我们再次为目标数据字段定义维度xy、w、h),并对裁剪后图像提取应用模糊阈值处理。

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深度学习中自动编码器:TensorFlow示例

典型自动编码器定义有输入,内部表示输出(输入近似值)。学习发生在附加到内部表示层中。实际上,有两个主要层块看起来像传统神经网络。稍有不同是包含输出图层必须等于输入。...目标是生成与原始图像一样接近输出图像。模型必须学习在一组约束下实现其任务方法,即具有较低维度约束。   如今,自动编码器主要用于对图像进行去噪。想象一下有划痕图像; 人类仍然能够识别内容。...打印图像简单方法是使用matplotlib库中对象imshow。请注意,您需要将数据形状从1024转换为32 * 32(即图像格式)。...repeat().batch(batch_size) 请注意,x是占位符,具有以下形状: [None,n_inputs]:设置为None,因为网络图像馈送数量等于批量大小。...您将训练堆叠自动编码器,即具有多个隐藏层网络。您网络将有一个1024点输入图层,即32×32,即图像形状。编码器块将具有一个具有300个神经元顶部隐藏层,具有150个神经元中心层。

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