首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Numpy 修炼之道 (13)—— python函数向量

推荐阅读时间:4min~5min 文章内容: 使用Numpypython函数向量化 想要实现将python函数向量化,Numpy中的vectorize 和frompyfunc函数都可以满足要求。...vectorize 函数 Numpy的 vectorize 函数能够实现将普通的python函数转化成具有向量化的功能。...简单来说就是,如果一个python函数只能对单个元素进行某种处理操作,经过vectorize 转化之后,能够实现对一个数组进行处理。...更详细的内容请参见: https://docs.scipy.org/doc/numpy1.13.0/reference/generated/numpy.vectorize.html frompyfunc.../reference/generated/numpy.frompyfunc.html#numpy.frompyfunc 作者:无邪,个人博客:脑洞大开,专注于机器学习研究。

3.3K70

在R语言里面,把一个矩阵除以向量会发生什么

在做表达矩阵的counts值作为RPKM的时候发现的这个知识点细节问题, 因为矩阵需要每一个样本除以它各自的文库大小,然后呢,每个基因又需要除以各自的基因长度。...所以呢,我们的表达矩阵,其实是需要除以两个长度不一的向量,而且方向不一样,一个是按照行来除以一个是按照列来除以,我最后写的代码是: rpkm <- function(counts, lengths)...{ # 首先对矩阵进行基因长度归一化 # 矩阵除以向量是按照行分开,表达矩阵的行是基因,所以每个基因除以各自的基因长度 rate <- counts / lengths # 然后对矩阵进行文库大小归一化...很明显 counts 是表达矩阵,lengths 是不同基因长度向量,而 colSums(counts) 是不同样本的长度向量。...可以看到,矩阵除以向量,是按行的顺序来的,如果需要列,就得先转置,再转回来。

3.3K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

很吓人的技术,200行Python代码做一个换脸程序

([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()]) get_landmarks()函数一个图像转化成numpy数组,并返回一个68×2元素矩阵...,输入图像的每个特征点对应每行一个x,y坐标。...2.用 Procrustes 分析调整脸部 现在我们已经有了两个标记矩阵,每行有一组坐标对应一个特定的面部特征(如第30行的坐标对应于鼻头)。...我们现在要解决如何旋转、翻译和缩放第一个向量,使它们尽可能适配第二个向量的点。一个想法是可以用相同的变换在第一个图像上覆盖第二个图像。 这个问题数学化,寻找T,s 和 R,使得下面这个表达式: ?...3.同样,每一个点集除以它的标准偏差。这会消除组件缩放偏差的问题。 4.使用奇异值分解计算旋转部分。可以在维基百科上看到关于解决正交 Procrustes 问题的细节。

71700

向量提取器用于平行语料对齐的一个小示例

from sentence_transformers import SentenceTransformer import numpy as np from os import path model_path...zh_list = [ "国际高等教育研究机构QS Quacquarelli Symonds于2023年6月28日正式发布第20版世界大学排名,首次将就业能力和可持续发展指标纳入排名体系,成为全球唯一一个同时包含这两项指标的排名..., "瑞典皇家科学院2022年10月10日在斯德哥尔摩宣布,2022年诺贝尔经济学奖授予经济学家本·伯南克(Ben Bernanke)、道格拉斯·戴蒙德(Douglas Diamond)和菲利普...国际高等教育研究机构QS Quacquarelli Symonds于2023年6月28日正式发布第20版世界大学排名,首次将就业能力和可持续发展指标纳入排名体系,成为全球唯一一个同时包含这两项指标的排名...瑞典皇家科学院2022年10月10日在斯德哥尔摩宣布,2022年诺贝尔经济学奖授予经济学家本·伯南克(Ben Bernanke)、道格拉斯·戴蒙德(Douglas Diamond)和菲利普·迪布维格(

9210

使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果

inX, 输入的训练样本集为dataSet, 标签向量为labels 最后的参数k表示用于选择最近邻居的数目, 其中标签向量元素数目和矩阵dataSet的行数相同 ''' def classify0..., 3)) classLabelVector = [] index = 0 # 解析文件数据到列表,循环处理每行数据 for line in arrayOLines:...# 截取掉所有的回车字符 line = line.strip() # 使用tab字符\t将上一步得到的整行数据分割成一个元素列表 listFromLine...# -1表示列表中的最后一列元素最后一列元素存储到向量classLabelVector中 classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))...minVals normDataSet = zeros(shape(dataSet)) m = dataSet.shape[0] # 为了归一化特征值,必须使用当前值减去最小值,然后除以取值范围

37320

NumPy的广播机制

a1与a2之间可以进行加减乘除,b1与b2可以进行逐元素的加减乘除以及点积运算,c1与c2之间可以进行逐元素的加减乘除以及矩阵相乘运算(矩阵相乘必须满足维度的对应关系),而a与b,或者b与c之间不能进行逐元素的加减乘除运算...广播(Boardcasting)是NumPy中用于在不同大小的阵列(包括标量与向量,标量与二维数组,向量与二维数组,二维数组与高维数组等)之间进行逐元素运算(例如,逐元素 加法,减法,乘法,赋值等)的一组规则...的错误,说明dot,即点积(不是逐元素运算,对于两个向量,计算的是内积,对于两个数组,则尝试计算他们的矩阵乘积)并不能运用广播机制。...import numpy as npA = np.zeros((2,4))B = np.zeros((3,4))C = A*B报错如下: 在这里插入图片描述 这种是逐元素相乘,会运用广播机制,只不过,此时当前两个元素的维度不能广播...,广播值为1的维度进行“复制”、“拉伸”,如图所示?

1.8K40

超强Python『向量化』数据处理提速攻略

那么什么是向量化? 简而言之,向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法,这也得益于Numpy数组。 我们先导入测试数据: 第一次向量化测试: 以这个函数为例。...if语句试图确定Series作为一个整体的真实性,而不是比较Series中的每个元素,所以这是错误的。 2 numpy.where() 语法很简单,就像Excel的IF()。...第一个参数是逻辑条件Numpy,它将为数组中的每个元素计算一个布尔数组。当条件满足且为True时,返回第二个参数,否则返回第三个参数。...np.select按从前到后的顺序对每个数组求值,当数据集中的某个给定元素的第一个数组为True时,返回相应的选择。所以操作的顺序很重要!像np.where。...完成此计算的另一种更加Numpy向量化的方法是Numpy数组转换为timedeltas,获得day值,然后除以7。这和最终结果是一样的,只是下面的那个代码更长。

6.3K41

数据降维处理:PCA之特征值分解法例子解析

了,在numpy中求得方阵为: [ [ 1362.8, 759.8], [ 759.8, 450.8] ] 今天有的小伙伴问我,小编,我们书上学得网上看到的都还得除以每一维元素的个数,此处等于...其实这里除以5,还是不除以5,都对最后的求第一主成分的方向没有任何影响吧,我们关心的是它的方向,而不是向量的大小,只要方向ok,就ok。...] ] 第四步,选取最大特征值对应的特征向量:[0.87022851, 0.49264829],可以看到numpy给出的特征向量已经标准化(模等于1)。...,一般习惯 X 标记为 [样本个数,特征数]的二维数组吧,但是在此处,我们为了选取第一主成分向量而转置了吧,我们还是再回到熟悉的节奏上吧,投影上次说过了,不就是点乘特征向量标记的主轴吗,因此借用numpy...(X.T).dot(fpc .T) = [ 12.80097873, -17.21468692, -23.7989348 , 27.67755548, 0.53508751] 好了,我们成功地一个二维数据降维成

88270

从零开始深度学习(九):神经网络编程基础

接下来计算百分比,这条指令 的矩阵 除以一个 的矩阵,得到了一个 的结果矩阵,这个结果矩阵就是要求的百分比含量。...而第二个 A / cal.reshape(1, 4) 指令则调用了 numpy 中的广播机制。这里使用 的矩阵 除以 的矩阵 。...来看一些广播的例子: 在 numpy 中,当一个 的列向量一个常数做加法时,实际上会将常数扩展为一个 的列向量,然后两者做逐元素加法。结果就是右边的这个向量。...在执行加法操作时,其实是 的矩阵复制成为 的矩阵,然后两者做逐元素加法得到结果。针对这个具体例子,相当于在矩阵的第一列全部加100,第二列全部加200,第三列全部加300。...为了演示 Python-numpy一个容易被忽略的效果,特别是怎样在 Python-numpy 中构造向量,来做一个快速示范。

1.3K20

Python3入门机器学习(二)- Jupyter Notebook与Numpy的使用

2.1 一直替代方法是是使用array可以在构造数组的时候限定类型,但是由于array只是把元素当成一个一维或者多维数组,而并没有当做矩阵,向量,所以也没有提供相应的方法函数,使得在机器学习中非常的不方便...2.2 3.numpy.array 使用numpy创建数组(和python的array中几乎一样) ? 3.1 查看数组元素类型 ?...2.2 分割的意义:特征矩阵和label向量分割开 ? 2.3 ---- Numpy中的矩阵运算 1.矩阵乘2的操作 ? 1.1 ? 1.2 ?...v = np.array([1,2]) A array([[0, 1], [2, 3]]) # 向量和矩阵中的每一行做加法 # 自动低维的元素与高维的每一维的元素进行元素 v+A array...[2, 6]]) v.dot(A) array([4, 7]) # 向量和矩阵进行运算,会自动判断向量应该取行向量还是列向量 # 这里会自动v转换成列向量 A.dot(v) 矩阵的逆 A

2.4K30

小 200 行 Python 代码做了一个换脸程序

简介 在这篇文章中我介绍如何写一个简短(200行)的 Python 脚本,来自动地一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。 这个过程分四步: 检测脸部标记。...([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()]) get_landmarks()函数一个图像转化成numpy数组,并返回一个68×2元素矩阵...,输入图像的每个特征点对应每行一个x,y坐标。...我们现在要解决如何旋转、翻译和缩放第一个向量,使它们尽可能适配第二个向量的点。一个想法是可以用相同的变换在第一个图像上覆盖第二个图像。...这个问题数学化,寻找T,s 和 R,使得下面这个表达式: 结果最小,其中R是个2×2正交矩阵,s是标量,T是二维向量,pi和qi是上面标记矩阵的行。

1.2K70

NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

实例 用索引 0 和 2、4 上的元素创建一个数组: import numpy as np arr = np.array([61, 62, 63, 64, 65]) x = [True, False...print(x) 实例 生成有 3 行的 2-D 数组,每行包含 5 个从 0 到 100 之间的随机整数: from numpy import random x = random.randint...,每行包含 5 个随机数: from numpy import random x = random.rand(3, 5) print(x) 从数组生成随机数 choice() 方法使您可以基于值数组生成随机值...choice() 方法数组作为参数,并随机返回其中一个值。...dtype 定义元素的返回类型。 out 返回值应被复制到的输出数组。 什么是向量化? 迭代语句转换为基于向量的操作称为向量化。 由于现代 CPU 已针对此类操作进行了优化,因此速度更快。

9210

用Python 代码实现简单图片人像识别换脸

([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()]) get_landmarks()函数一个图像转化成numpy数组,并返回一个68×2元素矩阵...,输入图像的每个特征点对应每行一个x,y坐标。...2.用 Procrustes 分析调整脸部 现在我们已经有了两个标记矩阵,每行有一组坐标对应一个特定的面部特征(如第30行的坐标对应于鼻头)。...我们现在要解决如何旋转、翻译和缩放第一个向量,使它们尽可能适配第二个向量的点。一个想法是可以用相同的变换在第一个图像上覆盖第二个图像。...这个问题数学化,寻找T,s 和 R,使得下面这个表达式: 结果最小,其中R是个2×2正交矩阵,s是标量,T是二维向量,pi和qi是上面标记矩阵的行。

4.8K110

Python如何列表元素转换为一个个变量

python列表元素转换为一个个变量的方法Python中,要将列表list中的元素转换为一个个变量的方法可能有很多,比如for循环,但这里先介绍的一个是个人认为比较简单也非常直接的方法,就是通过直接...Python列表中的元素赋值给变量的方法来完成,先来通过一个简单的实例来看一下这个方法,至于该方法中存在的问题,将在实例后面进行介绍,实例如下:>>> a = [1,{2,3},"hello"]>>>...b,c,d = a>>> b1>>> c{2, 3}>>> d'hello'该方法存在的两个问题如果变量的个数与列表中的元素的个数不同,比如少于的时候,Python会抛出ValueError: too...,因此,如果可以的话,就直接使用列表的索引值去进行Python程序的编写,尤其是可以配合for循环来进行(仅是个人观点,仅供参考);下面的实例展示变量个数与列表中元素个数不同时的情况:>>> b,c...File "", line 1, in ValueError: not enough values to unpack (expected 5, got 3)原文:python列表元素转换为一个个变量的代码免责声明

19021

数学和统计方法

3、众数:出现次数最多的那个数 4、加权平均数:加权平均值即将各数值乘以相应的权数,然后加总求和得到总体值,再除以总的单位数。...一维数组转成Pandas的Series,然后调用mode()方法 二维数组转成Pandas的DataFrame,然后调用mode()方法 Numpy的axis参数的用途 axis=0代表行...[1,4,3]]) print(f'数组:\n{a}') print('-'*30) print(np.sum(a,axis=0)) # 每行中的每个对应元素相加,返回一维数组 print('-'*30...axis=1求每行的和。 • 行:每行对应一个样本数据 • 列:每列代表样本的一个特征 数组对应到现实中的一种解释: • 对于机器学习、神经网络来说,不同列的量钢是相同的,收敛更快。...• 有两个特征,一个是商品单价1元至50元,另一个是销售数量3千个至1万个,这两个数字不可比,所以需要都做标准化。

10810

如何用200行Python代码换张脸

在这篇文章中我介绍如何写一个简短(200行)的 Python 脚本,来自动地一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。 ? ? 这个过程分四步: 检测脸部标记。...([[p.x, p.y] for p in predictor(im, rects[0]).parts()]) get_landmarks()函数一个图像转化成numpy数组,并返回一个68×2元素矩阵...,输入图像的每个特征点对应每行一个x,y坐标。...现在我们已经有了两个标记矩阵,每行有一组坐标对应一个特定的面部特征(如第30行的坐标对应于鼻头)。我们现在要解决如何旋转、翻译和缩放第一个向量,使它们尽可能适配第二个向量的点。...一个想法是可以用相同的变换在第一个图像上覆盖第二个图像。 这个问题数学化,寻找T,s 和 R,使得下面这个表达式: ?

65020

H5拖放原生js图片拖放另外一个元素

拖放是一种常见的特性,即抓取对象以后拖到另一个位置。...拖动某些元素时,一次触发下列事件:ondragstart、ondrag、ondragend。 按下鼠标键并开始移动鼠标时,会在被拖放的元素上触发dragstart事件。...4:dataTransfer对象(ps:这个属性,是通过监听事件得来的) dataTransfer对象,它是事件对象的一个属性,用于从被拖动元素向放置目标传递字符串格式的数据。...setData()方法的第一个参数,也是getDAta()方法唯一的一个参数,是一个字符串,表示保存的数据类型,取值为”text”或“URL”, 如下所示: //设置和接收文本数据 event.dataTransfer.setData...URLevent.dataTransfer.setData ("URL","http://blog.csdn.net/zhaohaixin0418"); 5:event.preventDefault() 默认地,无法数据

2K30
领券