大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1....矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a)) #...对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆 A = np.matrix(a) print(A.I) 2....矩阵求伪逆 import numpy as np # 定义一个奇异阵 A A = np.zeros((4, 4)) A[0, -1] = 1 A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A...) print(A) # print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆 print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv
安装与使用 大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...这是 numpy官方文档，英文不太熟悉的，还有 numpy中文文档 numpy 同时支持 python3 和 python2，在 python3 下直接pip install安装即可，python2 的话建议用...[[1,2,3],[4,5,6]]) # 定义一个两行三列矩阵 np.mat(list) # 列表或者数组转 matrix(矩阵) np.tolist(matrix) # 与上面相反 np.shape(...) # 创建初始化为0的矩阵 # .transpose()转置矩阵 .inv()逆矩阵 # .T转置矩阵，.I逆矩阵 举个栗子 # python3 import numpy as np # 先创建一个长度为...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END
import numpy as np#https://www.cnblogs.com/xzcfightingup/p/7598293.htmla = np.zeros((2,3),dtype=int)...a = np.ones((2,3),dtype=int) a = np.eye(3)#3维单位矩阵a = np.empty([2,3],dtype=int)a = np.random.randint(0..., 10, (4,3))y = np.array([4, 5, 6])np.diag(y)#以y为主对角线创建矩阵a = np.arange(0, 30, 2)# start at 0 count up
矩阵求逆import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a)) # 对应于...MATLAB中 inv() 函数# 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆A = np.matrix(a)print(A.I)2....矩阵求伪逆import numpy as np# 定义一个奇异阵 AA = np.zeros((4, 4))A[0, -1] = 1A[-1, 0] = -1A = np.matrix(A)print(...A)# print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv() 函数
此部分是对python List的扩展应用。...但可用来扩展列表的长度。...但经过如下测试， matrix[0][1] = 5 print(matrix) [[1, 5, 3], [1, 5,3], [1, 5, 3]] 发现，修改的是每个List的第二个元素。...发现matrix = [array] * 3操作中，只是创建3个指向array的引用，所以一旦array改变，matrix中3个list也会随之改变。 并根据文档提示，可用入下办法创建一个矩阵。...例如创建一个3*3的数组 方法1 直接定义 matrix = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]][/py] 方法2 间接定义 matrix = [[0 for i in
参考链接： Python中的numpy.logical_not 一、概念 通用函数（ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。...非”：logical_xor 在python中非0为真 #准备一个矩阵 d = np.mat('2 0;1 0') e = np.mat('0 2;1 0') #与 np.logical_and(d...int）创建通用函数 1、自定义函数1，简单定义写个代码 # 写一个通用函数 返回与参数结构相同的zero矩阵 #step1: def copyshape(a): return np.zeros_like...ucopyshape(f) #返回的是与f矩阵相同结构2*2的值为0 的矩阵 matrix([[0, 0], [0, 0]], dtype=object) 2、自定义函数2，返回所有元素的平方...四、numpy中已有的通用函数 有四种： 1…add.accumulate() 递归作用于输入的数组，将运算的中间结果返回 axis决定方向 a = np.arange(9) #准备一个数组
除了替代python自带的列表数据格式list之外，numpy的一大优势是其底层的高性能实现方式，比如前一篇博客中所提到的矢量运算，就是一种基于SIMD的底层运算优化方案，使得numpy的计算速度远高于一个普通的...那么如果这里使用的是numpy的数据结构的话，就会涉及到相关数据的存储，numpy可以将其数据存储为.npy或者.npz结构。...npy结构的数据存储 npy格式适用于单个numpy列表的存储，这个列表的维度可以是任意的，但是最外层必须是一个numpy的列表结构。...存储数据的压缩 最后我们再额外介绍一个tar压缩包的使用方法，如果存储的npz文件较大，可以通过tar -zcvf filename.tar.gz filename.npz打包成一个压缩包，特别是当数据中...而如果存储的文件过大，本文也额外介绍了简单的tar压缩与解压缩的使用方法。
6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference...v=20190307135750 2.创建矩阵 1.np.array import numpy as np #创建一维的ndarray对象 arr = np.array([1, 2, 3]) print...4,5,6]]) print(arr.shape) #(2, 3) # (矩阵的行数,矩阵的列数) 2.切分工具 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3]...] [False False True]] ''' 4.矩阵的替换 用切片取值然后进行赋值 5.矩阵合并 1.np.concatenate import numpy as np arr1 = np.array...(a[, size]) 从arr中随机选择指定数据 arr为1维数组；size为数据形状 4.矩阵运算(与数据类型差不多) 运算表 运算符 说明 + 两个矩阵对应元素相加 - 两个矩阵对应元素相减 *
对于numpy矩阵，行列扩展有三种比较常用的方法： 使用矩阵对象的c_方法扩展列，使用矩阵对象的r_方法扩展行。 使用numpy扩展库提供的insert()函数，使用axis参数指定行或列。...使用numpy扩展库的row_stack()函数扩展行，column_stack()函数扩展列。 ?
列表视为矩阵 Python没有矩阵的内置类型。但是，可以将列表的列表视为矩阵。 例： A = [[1, 4, 5], [-5, 8, 9]] 可以将此列表的列表视为具有2行3列的矩阵。...如果使用Windows，使用PyCharm 安装NumPy，NumPy它带有一些其他与数据科学和机器学习有关的软件包。 成功安装了NumPy，就可以导入和使用它。...).reshape(2, 6) print('B =', B) 四、矩阵运算 两个矩阵相加，两个矩阵相乘以及一个矩阵转置。...让看看如何使用NumPy数组完成相同的任务。 两种矩阵的加法 使用+运算符将两个NumPy矩阵的对应元素相加。...访问矩阵元素 与列表类似，可以使用索引访问矩阵元素。让从一维NumPy数组开始。
下面将分别实现这两个部分。 二、具体实现 1、计算矩阵A对应的行列式的值 引入一个定理： 行列式的值等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式 乘积之和。...记 则 叫做元 的代数余子式。 根据上面这些我们就可以写出 计算矩阵对应的行列式的值的算法了。...2、计算获取矩阵A的伴随阵并求逆矩阵 伴随阵的定义: 行列式|A|的各个元素的代数余子式 所构成的如下矩阵 分别计算矩阵A中每个元素的代数余子式...，并除以|A|,即可获得矩阵A的逆矩阵....很明显，只要将这里的 矩阵 b 替换成 与A同型的单位矩阵E，则该线性方程组的解x就是 矩阵A的逆矩阵了。
论文证明了以下观点: 微调较小的llm可以达到与SOTA微调llm相当的性能。 零样本和少样本学习的的性能与经过微调的小型llm相当。 增加上下文学习中的样本数量并不一定会提高情感分析任务的性能。...微调较小的llm会降低成本和提高计算效率。 作者专注于使用QLoRa (Quantized low - rank - adaptive)机制对FLAN-T5模型进行微调。...该模型使用更少的计算资源实现了与bloomberg ggpt相当的性能。 ChatGPT这样的llm也可以使用零样本学习。...数据集 使用了Twitter财经新闻(Twitter Train)，包括与金融主题相关的推文，可通过HuggingFace访问。它包含9540个样本。...(除了XL，表现比FinBert稍好) 但是在FPB数据集中，与ChatGPT相比，Large和XL Flan-T5零样本和少样本学习表现出较强的性能。
参考链接： Python中的numpy.divide 1.基本的矩阵操作： '''1.算数运算符：加减乘除''' n1 = np.random.randint(0, 10, size=(4, 5))...divide = np.divide(n1, 2) print("除的方法结果为：", n1_divide) '''3.矩阵积''' a = np.random.randint(0,10,size=(2,3...)) b = np.random.randint(0,10,size=(3,2)) print(a) print(b) c_dot = np.dot(a,b) # 给a与b求矩阵积 print("a...与b的矩阵积：",c_dot) 矩阵积的具体算法: '''4.广播机制 ndarray两条规则： ·规则一: 为缺失的维度补1 （1代表的是补了1行或者1列） ·规则二...：假定缺失元素用已有值填充 ''' n1 = np.ones((2,3)) n2 = np.arange(3) print("n1:",n1) print("n2:",n2) '''numpy的广播机制
参考链接： C++程序使用多维数组将两个矩阵相乘 知乎专栏：[代码家园工作室分享]收藏可了解更多的编程案例及实战经验。...NumPy与SciPy旨在基于Python下，通过最简单，自然的方式实现数学与科学计算，并非Matlab的简单复刻。...本章我们从矩阵运算模块出发，对比Python与Matlab在实现矩阵创建与运算时的异同，以帮助习惯使用Matlab的用户快速熟悉并应用NumPy/SciPy库。 array还是matrix？...NumPy提供了array与matrix两个类用于矩阵运算。array类可以用来处理各种n维数组的数学运算，而matrix类则是专用来进行二位矩阵运算的。这两种类只有以下几个微小的差异。...大多数Numpy返回的内容是array而非matrices类。array类进行元素间智能运算的代码与进行线性代数运算有着明显区别。
线性代数是一门有趣又有用的学科。基于机器学习、深度学习等技术的人工智能的核心数学知识就包含数理统计、微积分与线性代数。 通过 求导矩阵 对多项式求导： 例： 则声明其系数向量与次数矩阵。...将 D 与 y 做乘，则得到求导后的系数： 对应数学表达式： 同理，可推导 积分矩阵 ： 因此，对于式 ，其积分矩阵为： 原式线性多项式最高次幂为1，则积分后最高次幂为2，则积分矩阵要表达 2 次的系数...则对于 ，积分矩阵为： 将 与 系数向量 做乘，则得到积分后的系数： 对应数学表达式： 注意该不定积分没有常数项。...启发：该方法很好理解，利用了矩阵的性质，实现了系数的自动变换与落位，在计算实现时可以考虑该方法减少迭代次数，提高运算效率。但是可能只适合线性多项式。...下面是一个 matlab 的例题，我先通过求导矩阵求其求导后，在通过积分矩阵求其原式，但是不带常数项。
numpy通过向量化避免许多for循环来更有效地执行矩阵操作。 我将包括本文中讨论的每个矩阵操作的含义、背景描述和代码示例。本文末尾的“关键要点”一节将提供一些更具体矩阵操作的简要总结。...这是通过将每个向量中相应的元素相乘并将所有这些乘积相加来计算的。在numpy中，向量被定义为一维numpy数组。 为了得到内积，我们可以使用np.inner()。...转置 矩阵的转置是通过行与列的交换得到的。我们可以使用np.transpose()函数或NumPy ndarray.transpose()方法或ndarray。...如果方阵是非奇异的(行列式不为0)，则真逆和伪逆没有区别。 扁平化 Flatten是一种将矩阵转换为一维numpy数组的简单方法。为此，我们可以使用ndarray对象的flatten()方法。...特征值和特征向量 设A是一个nxn矩阵。如果有一个非零向量x满足下列方程，λ标量称为A的特征值。 ? 向量x称为与λ相对应的A的特征向量。
凡是调用open()后必须调用close()来关闭，但是这样比较繁琐，Python提供了with关键词来方便用户编写程序并且能够合理的管理内存。
numpy模块中的meshgrid函数用来生成网格矩阵，最简单的网格矩阵为二维矩阵 meshgrid函数可以接受 x1, x2,…, xn 等 n 个一维向量，生成 N-D 矩阵。...… [转]numpy中的matrix矩阵处理 今天看文档发现numpy并不推荐使用matrix类型.主要是因为array才是numpy的标准类型,并且基本上各种函数都有队array...这个转载还是先放着 … numpy中的matrix矩阵处理 numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统计功能,转置,可逆性等等,包括对复数的处理,...均在matrix对象中. class numpy.matr … 【348】通过 Numpy 创建各式各样的矩阵 参考:NumPy之array-一个程序媛的自我修养-51CTO博客 参考:numpy中数组和矩阵的区别...– jiangsujiangjiang的博客 – CSDN博客 一.使用系统方法 二.用指定的数 … numpy中生成随机矩阵并打印出矩阵的shape from numpy import * c=zeros
矩阵运算基础知识参考：矩阵的运算及其规则注意区分数组和矩阵的乘法运算表示方法（详见第三点代码）1) matrix multiplication矩阵乘法： (m,n) x (n,p) --> (m,p)...# 矩阵乘法运算前提：矩阵1的列=矩阵2的行 3种用法： np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b == matrix_a * matrix_b2...'> mat_a = np.mat(a)print(type(a),type(matrix_a)) # '''# 1) matrix multiplication矩阵乘法： (m,n)...x (n,p) --> (m,p) # 矩阵乘法运算前提：矩阵1的列=矩阵2的行3种用法： np.dot(matrix_a, matrix_b) == matrix_a @ matrix_b ==
1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或 与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个... m*n 的矩阵。...只有 w 的列数 == x的行数 时，才能进行矩阵乘法运算； ?
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