本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法，主要包含以下内容： Python：基本数据类型、容器（列表、元组、集合、字典）、函数、类 Numpy：数组、索引和切片、数组数学、广播...转置操作 数组转置操作是指将数组的行和列互换的操作，转置操作对于处理二维数组特别有用，例如在矩阵运算和线性代数中经常需要对数组进行转置。 a....使用.T属性 在NumPy中，多维数组对象（ndarray）具有一个名为.T的属性，可以用于进行转置操作。该属性返回原始数组的转置结果，即行变为列，列变为行。...使用transpose()函数 另一种实现数组转置的方法是使用np.transpose()函数。该函数接受一个多维数组作为参数，并返回其转置结果。...np.concatenate()`函数将`arr1`和`arr2`沿着行方向（`axis=0`）进行了拼接： import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2], [
在本文中，我将探讨一些比较函数的用例，并详细解释每一个用例，大多数情况下，用例将是关于将它们用于流动尺寸以外的情况，因为这是最流行的用例，我将把它留到最后。...如果你不了解比较函数，那也没有关系，现在我们一起来学习。 Clamp()、Max() 和 Min() CSS 函数的用例 流体尺寸和定位 在此示例中，我们有一个带有手机的部分，以及位于顶部的两个图像。...editors=1100 加载条 这个例子的灵感来自 Andy Bell 的一条推文，我真的很喜欢在这个用例中使用 CSS clamp()！ 条形按钮应该从左到右进行动画处理，反之亦然。...现在我们来剖析一下上面的 CSS： 我们有一个 max() 函数，用于比较 0px 和 min() 的计算值，它将选择较大的值。...min() 函数在 8px 和 calc((100vw - 4px - 100%) * 9999) 的计算值之间进行比较，这将导致非常大的正数或负数。
前言： numpy是以矩阵为基础的数学计算模块，其基础为多维数组为ndarray 官方文档：(https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/index.html) 何为...(注意黑体字) ndarry创建 代码如下 import numpy as np np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.zeros((4,5)) np.ones((2,3,4...花式切片 arry10=np.random.randint(1,20,size=(4,2,4)) arry10[2:,0,1:3] arry10[[True,False,False,False]] 矩阵转置...arr.tranponse arr.T 聚合函数 求平局值，方差,标准差 #二元函数比较大小 np.greater(arr1,arr2) #求平局值 arr.mean(axis=0) #求标准差...arr.std(axis=1) np.where函数 np.where(condition,arr1,arr2) #例子：将np.ana换成0 a1=np.array([ [1,2,np.NaN
数组转置和轴对换 转置是重塑的一种特殊形式，它返回的是源数据的视图（不会进行任何复制操作）。...0.9394, 3.7662, -1.3622], [ 4.948 , -1.3622, 4.3437]]) 对于高维数组，transpose需要得到一个由轴编号组成的元组才能对这些轴进行转置...简单的转置可以使用.T，它其实就是进行轴对换而已。
php自带排序函数sort()和用自己用php实现的快速排序算法，速度比较。...line-height: 19.0px; font: 13.0px 'Helvetica Neue'; min-height: 15.0px} 我今天特地试验了一下两者的性能 php自带的排序函数...quickSort($right_array); return array_merge($left_array, array($base_num), $right_array); } 明显是php自带的函数排序速度快很多
tensor操作 size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小，这两者是等价的，一般情况下我们用前者多一些。...numel 我们可以用numel获取tenosr当中元素的数量: squeeze和unsqueeze 我们可以用squeeze来减少tensor的维度，而使用unsqueeze来增加一个tenor的维度...加减乘除 Tensor当中支持好几种运算的方法，我们以加法为例来了解一下。首先支持通过符号直接运算： 第二种方法是我们可以调用torch当中的函数，比如加法的函数就是add。...我相信这些函数的含义大家应该都可以理解。 转置与变形 Tensor当中的转置操作和Numpy中不太相同，在Numpy当中，我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵的转置。...如果是高维数组进行转置，那么Numpy会将它的维度完全翻转。 而在Tensor当中区分了二维数组和高维数组，二维数组的转置使用的函数是t()，它的用法和.T一样，会将二维数组的两个轴调换。
比如常用的操作主要有两个，一个是转置，另外一个是reshape。 转置与reshape 转置操作很简单，它对应线性代数当中的转置矩阵这个概念，也就是说它的功能就是将一个矩阵进行转置。...这是随机出来的一个3 x 4的二维矩阵，在numpy当中，有两种方式获取一个矩阵或者是数组的转置。...这个应该不难理解， 它也是非常常用的重塑操作，通过reshape和转置，我们可以很方便地操作矩阵的大小，根据我们的需要作出改变。...在numpy当中同样继承了这个用法，我们一样可以使用三元表达式，不过numpy将它封装进了where函数当中，我们是通过调用一个方法来实现三元表达式的功能。...总结 今天的文章主要介绍了Numpy当中的reshape、转置以及where的用法，这些也是numpy的基础用法，尤其是转置、reshape，几乎是处理数据必用的方法。
8.1、numpy 本质是多维数组对象 list 类型转为 numpy 数组 更有利科学计算 8.1.1、为什么用 numpy？...7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]) 8.1.10、numpy 如何转置？...比 list 强大之处，举个例子： arr = np.arange(24).reshape((3,8)) arr.T#转置 Out： array([[ 0, 8, 16], [ 1, 9, 17...arr 为三维矩阵，初始时刻存在的三个轴下标分别0、1、2，基于下标完成轴转置，如下图： 8.1.11、numpy where 函数 res = [x if c else y for x,y,...() 3）排序 以 arr 对象为例： arr.sort()：返回的是原数组的“视图”，而不是 copy np.sort(arr)：返回的是原数组的 copy， 而不是“视图”，当有保留原 arr 需求时用这个
约着见一面就能使见面的前后几天都沾着光变成好日子 ——猪猪 前言 转置是重塑的一种特殊形式。转置返回源数组的视图，源数组和对源数组进行转置操作后返回的数组指向的是同一个地址。...Numpy中有三种方式能够对数组进行转置操作： T属性 transpose函数 swapaxes函数 import numpy as np array = np.arange(12).reshape(...函数可以指定转置方式。...不过transpose函数能够非常方便的处理高维数组的转置。在介绍多维数组的转置之前，来看看如何使用transpose函数对二维数组矩阵进行转置。...对比一下会发现，第一个元素位置和最后一个元素的位置发生了改变。 d swapaxes函数 Numpy中还有一个swapaxes函数，它需要接受一对轴编号。
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、...不过在 numpy 的实现里，einsum 是可以进行优化的，去掉不必要的中间结果，减少不必要的转置、变形等等，可以提升很大的性能，将 einsum 的实现改一下： 加了一个参数 optimize=True...einsum 的速度与 dot 达到了一个量级；不过 numpy 官方手册上有个 einsum_path，说是可以进一步提升速度，但是我在自己电脑上（i7-9750H）测试效果并不稳定，这里简单的介绍一下该函数的用法为...和 pytorch 上至少现在没有。
einsum函数是NumPy的中最有用的函数之一。由于其强大的表现力和智能循环，它在速度和内存效率方面通常可以超越我们常见的array函数。...现在假设我们想要： 用一种特殊的方法将A和B相乘来创建新的乘积的数组，然后可能 沿特定轴求和这个新数组，和/或 按特定顺序转置数组的轴。...这样一来，einsum允许组合相乘，相加和转置等numpy函数帮助我们更快、更高效的完成任务。...例如，我们不必插入新的轴或转置数组以使它们的轴正确对齐。 下面是两个表格展示了einsum如何进行各种NumPy操作。我们可以用它来熟悉符号。...最后，einsum并不总是NumPy中最快的选择。如函数dot和inner经常链接到BLAS例程可以超越einsum在速度方面，tensordot函数也可以与之相比。
numpy 和 pytorch tensor 存在内存是否连续的情况，对运行速度甚至网络运行结果都存在影响。 含义 contiguous 本身是形容词**，**表示连续的。...在numpy和torch的数据结构中，都有表示变量是否在内存中数据连续存储的概念。...都是行优先的 但是我们创建arr时是以 0 - 11 为顺序创建的，其中[0 1 2 3] [4 5 6 7] [8 9 10 11]连续，矩阵转置后只改变引用，内存数据并不发生变化 类似的操作如numpy...的 slice、transpose、转置 或 tensor中的 permute 等操作都可能导致改变之前数据与内存的行连续状况 转置后，内存上仍然是 [0 1 2 3] [4 5 6 7] [8...numpy numpy 变量中连续性可以用自带的函数修正，不连续的变量通过函数 np.ascontiguousarray(arr)变为C连续，np.asfortranarray(arr)变为Fortran
这很容易造成概念的混淆，和计算中的错误。 当然Python内置的列表类型以及NumPy内置的列表类型并非不能使用，实际上它们在计算速度上有非常明显的优势。简单说就是功能少的类型，往往有高的速度。...所以渐渐的我们能看到很多需要速度的运算，还是会使用np.array类型操作。实际上对各种类型熟悉了之后，有了自己的习惯和原则，什么时候用什么类型，你自然会有自己的标准。...判断两个向量是否正交，就是用一个向量的转置，点积另外一个向量。相互正交的向量，点积结果为0。上面的例子说明，我们随意定义的矩阵，前两列并不正交。...NumPy没有内置此种功能，但可以根据上面的标准，用一小段程序来判断，难度也不大。不过NumPy还有一个取巧的办法，NumPy中有矩阵的霍尔斯基分解函数，霍尔斯基分解是要求矩阵为正定矩阵的。...NumPy中已经内置了奇异值分解的函数： >>> a=np.mat("4 4;-3 3") >>> u, s, vt = np.linalg.svd(a) # 这里vt为V的转置 >>> u matrix
除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。 ?...聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值： ?...不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： ? 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 ? 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...很多时候，改变维度只需在NumPy函数的参数中添加一个逗号，如下图所示： ? NumPy中的公式应用示例 NumPy的关键用例是实现适用于矩阵和向量的数学公式。这也Python中常用NumPy的原因。
数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值：...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...很多时候，改变维度只需在NumPy函数的参数中添加一个逗号，如下图所示： NumPy中的公式应用示例 NumPy的关键用例是实现适用于矩阵和向量的数学公式。这也Python中常用NumPy的原因。...用NumPy表示日常数据 日常接触到的数据类型，如电子表格，图像，音频……等，如何表示呢？Numpy可以解决这个问题。 表和电子表格 电子表格或数据表都是二维矩阵。
除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试 和 处理 复杂用例时更具优势。...数组的切片操作 我们可以像python列表操作那样对NumPy数组进行索引和切片，如下图所示： 聚合函数 NumPy为我们带来的便利还有聚合函数，聚合函数可以将数据进行压缩，统计数组中的一些特征值...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...很多时候，改变维度只需在NumPy函数的参数中添加一个逗号，如下图所示： NumPy中的公式应用示例 NumPy的关键用例是实现适用于矩阵和向量的数学公式。这也Python中常用NumPy的原因。
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