numpy中的Levi-Civita张量_张量(Tensor_list)和张量.numpy()的区别_numpy中带张量的矩阵向量乘法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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基于numpy.einsum的张量网络计算

通过观察这些示例中的一阶和二阶的张量我们可以得到一个规律：能够用形如var[i]的形式读取和遍历var中的标量元素的就可以称之为一阶张量，能够用形如var[i][j]的形式读取和遍历var中的标量元素的可以称之为二阶张量...变量定义中，pi就是一个零阶的张量，零阶张量实际上就等同于一个标量，而P, Q都是三阶的张量。...由于上面所提到的两个例子，其实都只涉及到两个张量之间的预算，当多个张量一同进行运算时，就会引入一个新的参量：缩并顺序，在张量网络的实际应用场景中，缩并顺序会极大程度上的影响张量网络计算的速度。...在前面的章节中我们讨论了将一个张量网络缩并为一个张量的场景下，如何降低其复杂性scaling。...总结概要本文主要介绍了张量网络的基本定义及其缩并复杂性scaling的含义，其中利用numpy.einsum这个高级轮子进行了用例的演示，并且额外的介绍了张量分割在张量网络缩并实际应用场景中的重要地位

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【numpy】numpy中的常用函数

1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?

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【numpy】新版本中numpy（numpy>1.17.0）中的random模块

numpy是Python中经常要使用的一个库，而其中的random模块经常用来生成一些数组，本文接下来将介绍numpy中random模块的一些使用方法。...首先查看numpy的版本： import numpy numpy....__version__ '1.18.2' numpy获得随机数有两种方式：结合BitGenerator生成伪随机数结合Generate从一些统计分布中采样生成伪随机数 BitGenerator：生成随机数的对象...某些过期的API清除意味着已从Generator中删除了旧方法和兼容性方法。 ?...这与Python的随机性是一致的。 numpy中的所有BitGenerator都使用SeedSequence将种子转换为初始化状态。

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Pytorch中张量的高级选择操作

它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素，并组成一个新的张量。...它的行为类似于index_select，但是现在所需维度中的元素选择依赖于其他维度——也就是说对于每个批次索引，对于每个特征，我们可以从“元素”维度中选择不同的元素——我们将从一个张量作为另一个张量的索引...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。...适用于较为简单的索引选取操作。 torch.gather适用于根据索引从输入张量中收集元素并形成新张量的情况。可以根据需要在不同维度上进行收集操作。

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程序中如何表示张量

这三类变量通常有以下三种表示方法：工程表示正交张量表示数学(矩阵)表示在弹性范围内，这三种表示方法的等同的。 (1) 应力一点的应力状态用6个独立的分量表示。...(直角坐标系) (2) 应变一点的应变状态也用6个独立的分量表示。 (直角坐标) 笛卡尔坐标剪应变的工程表示比张量表示差1/2 (3) 位移一点的位移用3个独立的分量表示。...在编程时，张量都要由数组来存储。比如，四阶张量通常由二维数组表示，二阶张量由一维数组表示。...应力张量在程序中表示为对于平面问题在程序中表示为应变张量在程序中表示为注意剪应变前面加系数2，意思是工程剪应变等于2倍的张量剪应变。更方便矩阵运算。...对于4阶本构张量,在程序中用二维数组表达：对于平面问题就是熟悉的

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numpy中的broadcasting

broadcast是numpy中array的一个重要操作。首先，broadcast只适用于加减。...然后，broadcast执行的时候，如果两个array的shape不一样，会先给“短”的那一个，增加高维度“扩展”（broadcasting），比如，一个2维的array，可以是一个3维size为1的3...broadcast 之后的运算是怎样呢？...举例说明:a = [ [0,1,2,3], [4,5,6,7] ]b = [1,2,3,4]a + b = [ [1,3,5,7], [5,7,9,11] ] 或可自己运行下面代码观察：import numpy...：import numpy as np a = np.arange(3)b = np.arange(5)a = a[:, np.newaxis]print(a)print(b)print(a+b)Output

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Numpy 中的 Ndarray

numpy概述 Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。...2005年，Numeric+Numarray->Numpy。 2006年，Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 numpy的核心：多维数组代码简洁：减少Python代码中的循环。...)) # 内存中的ndarray对象元数据（metadata）存储对目标数组的描述信息，如：ndim、shape、dtype、data等。...数组对象的特点 Numpy数组是同质数组，即所有元素的数据类型必须相同 Numpy数组的下标从0开始，最后一个元素的下标为数组长度减1，同python的列表。...数组对象的创建 np.array(任何可被解释为Numpy数组的逻辑结构) import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) print(a) #

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TensorFlow中如何确定张量的形状实例

我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量。...]) sess = tf.Session() sess.run(tf.shape(x)) Out[1]: array([10, 10, 10]) 我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状...sess.run([tf.size(x), tf.size(y)]) Out: [1000, 504] tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状...我们可以使用tf.rank()来确定张量的秩。tf.rank()会返回一个代表张量秩的张量，可直接在计算图中使用。...768. 512.]] [[ 968. 1452. 968.] [1460. 2190. 1460.] [ 968. 1452. 968.]]]] (2, 3, 3, 2) 以上这篇TensorFlow中如何确定张量的形状实例就是小编分享给大家的全部内容了

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Pytorch使用PIL和Numpy将单张图片转为Pytorch张量方式

/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image import numpy as np import torch pil_img...= Image.open('/Users/songlu/Desktop/code.jpg') img = np.array(pil_img) print torch.from_numpy(img) 补充知识...：pytorch mxnet 多GPU训练 batch 的区别区别有很多，这是一点点不一样 1、mxnet 的batch ，设置的是单卡的，多卡是 batch*多卡，多一张卡，速度可以提升一倍 2、pytorch...是 batch/多卡数量，分配给每个gpu,设置的batch是总的batch 以上这篇Pytorch使用PIL和Numpy将单张图片转为Pytorch张量方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

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【NumPy 数组过滤、NumPy 中的随机数、NumPy ufuncs】

python之Numpy学习 NumPy 数组过滤从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...布尔索引列表是与数组中的索引相对应的布尔值列表。如果索引处的值为 True，则该元素包含在过滤后的数组中；如果索引处的值为 False，则该元素将从过滤后的数组中排除。...] print(filter_arr) print(newarr) NumPy 中的随机数什么是随机数？...实例生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...实例生成由数组参数（3、5、7 和 9）中的值组成的二维数组： from numpy import random x = random.choice([3, 5, 7, 9], size=(3,

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numpy中的文件读写

在实际开发中，我们需要从文件中读取数据，并进行处理。...在numpy中，提供了一系列函数从文件中读取内容并生成矩阵，常用的函数有以下两个 1. loadtxt loadtxt适合处理数据量较小的文件，基本用法如下 >>> import numpy as np...默认采用空白作为分隔符，将文件中的内容读取进来，并生成矩阵，要求每行的内容数目必须一致，也就是说不能有缺失值。由于numpy矩阵中都是同一类型的元素，所以函数会自动将文件中的内容转换为同一类型。...除了经典的文件读取外，numpy还支持将矩阵用二进制的文件进行存储，支持npy和npz两种格式，用法如下 # save函数将单个矩阵存储到后缀为npy的二进制文件中 >>> np.save('out.npy...以上就是numpy文件读写的基本用法，numpy作为科学计算的底层核心包，有很多的包对其进行了封装，提供了更易于使用的借口，最出名的比如pandas，通过pandas来进行文件读写，会更加简便，在后续的文章中再进行详细介绍

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numpy中的reshape()函数

reshape()是numpy模块中的一个函数，可以改变numpy array的形状，以达到我们的要求。...首先查看其介绍以及函数列表 reshape()函数是一个改变数组形状但是不改变它的数据的函数。...他拥有三个参数，第一个参数a传入数组的名字，是我们想要改变形状的数组；第二个参数传入形状，一个int型数字或者一个由int型构成的元组；第三个参数传入选项，‘C’或‘F’或‘A’，使用此索引顺序读取a中的元素...给出的形状中的元素数必须要与原矩阵一致，否则会报错；第三个参数，加与未加，未见差别，尚不明白有什么用处。

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Python中的numpy模块

numpy模块创建的列表（实际上是一个ndarray对象）中的所有元素将会是同一种变量类型的元素，所以即使创建了一个规模非常大的矩阵，也只会对变量类型声明一次，大大的节约内存空间。 2. 内置函数。...numpy中也提供了许多科学计算的函数和常数供用户使用。...（也可以是元组），那么返回的是一个张量。...在Matlab中也有与之相对应的索引方式，最明显的差异有三个：一是numpy矩阵对象的索引使用的是[]，而Matlab使用的是()；二是在逐个索引方面，numpy矩阵对象的索引通过负整数对矩阵进行倒序索引...如果输入的是一个张量，则返回三个数构成的元组，第一个数是每一层占用的内存大小，第二个数是每一层中，每一行占用的内存大小，第三个数是每一个数占用的内存大小。

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Numpy中的矩阵运算

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...如果你使用 python2.7，我这里有打包好的安装文件常用函数 import numpy as np np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 定义一个二维数组 np.mat(...()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12的列表，，再重塑为4行3列的矩阵 list1...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

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Numpy中的数组维度

., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...a = np.arange(24) print("a的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)...) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组):\n",b) # 分别看看每一个平面的构成 print("b的每一个平面的构成：\n") print(b[:, :, 0]) print(...b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组): [[[ 0 1 2 3] [ 4 5...6 7] [ 8 9 10 11]] [[12 13 14 15] [16 17 18 19] [20 21 22 23]]] b的每一个平面的构成： [[ 0 4 8] [

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NumPy 中的集合运算

怎样快速找出两个数组中相同的元素？...numpy.isin（element，test_elements，assume_unique = False，invert = False ）计算test_elements中的元素，仅在元素上广播。...NumPy数组的集合运算 import numpy as np # 创建一维 ndarray x x = np.array([1,2,3,4,5]) # 创建一维 ndarray y y = np.array...np.intersect1d(x,y)) print('使用setdiff1d输出在x中不在y中的元素:', np.setdiff1d(x,y)) print('使用union1d输出x和y的并集:'...] 使用intersect1d输出x和y的交集: [4 5] 使用setdiff1d输出在x中不在y中的元素: [1 2 3] 使用union1d输出x和y的并集: [1 2 3 4 5 6 7 8]

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numpy中的乘法（*，dot）

numpy中数据表示有数组和矩阵两种数据类型，他们的乘法计算也是多种形式，下面我们主要来说一下numpy中的乘法计算 numpy.ndarray 运算符 *用于计算数量积（点乘），函数 dot()...用于计算矢量积（叉乘）数量积就是点积，也就是对应位置相乘，矢量积就是我们通常所说的矩阵乘法，下面是例子 import numpy as np a = np.arange(1,5).reshape(...2,2)#[[1, 2], [3, 4]] b = np.arange(5,9).reshape(2,2)#[[5, 6], [7, 8]] print('a与b的数量积（点积）',a*b)#[[ 5...12][21 32]] print('a与b的矢量积',np.dot(a,b))#[[19 22][43 50]] numpy.matrixlib.defmatrix.matrix 与array不同的是

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python中的numpy模块

创建矩阵（采用ndarray对象）对于python中的numpy模块，一般用其提供的ndarray对象。创建一个ndarray对象很简单，只要将一个list作为参数即可。 ...a>6] = 0print(a)#大于6清零后矩阵为[[1 2 3 4 5][6 0 0 0 0]]矩阵的合并矩阵的合并可以通过numpy中的hstack方法和vstack方法实现import numpy...#注意这里行号的列号都是从0开始的矩阵的运算常用矩阵运算符numpy中的ndarray对象重载了许多运算符，使用这些运算符可以完成矩阵间对应元素的运算。...表格中默认导入了numpy模块，即 import numpy as np a为ndarray对象。...a1*a2# 而python中的a1*a2相当于matlab中的a1.

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NumPy中的维度Axis

写作时间：2019-04-16 14:56:53 ---- 浅谈NumPy中的维度Axis NumPy中的维度是一个很重要的概念，很多函数的参数都需要给定维度Axis，如何直观的理解维度呢？...(有人将ndim属性叫维度，将axis叫轴，我还是习惯将axis称之为维度，axis=0称为第一个维度) 二维数组的列子下面是一个二维数组的列子： In [1]: import numpy as np...对于axis=0第一个维度求和，不是将第一维度（行）中的所有元素相加，而是沿着第一个维度，将对应其他维度（列）的数据相加，分解开来就是第10个输入输出。...同理，对于axis=1，是沿着列，将行中的元素相加。 NumPy中对于维度的操作都是以类似这样的逻辑操作的。多维数组对于多维数组我们如何准确区分维度呢？下面以图示进行说明： ?...所以，我的结论就是：在概念上维度是从整体到局部看的，最外围的是第一个维度，然后依次往里，最内部的就是最后一维。

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NumPy中的维度Axis

写作时间：2019-04-16 14:56:53 ------ 浅谈NumPy中的维度Axis NumPy中的维度是一个很重要的概念，很多函数的参数都需要给定维度Axis，如何直观的理解维度呢？...(有人将ndim属性叫维度，将axis叫轴，我还是习惯将axis称之为维度，axis=0称为第一个维度) 二维数组的列子下面是一个二维数组的列子： In [1]: import numpy as np...对于axis=0第一个维度求和，不是将第一维度（行）中的所有元素相加，而是沿着第一个维度，将对应其他维度（列）的数据相加，分解开来就是第10个输入输出。...同理，对于axis=1，是沿着列，将行中的元素相加。 NumPy中对于维度的操作都是以类似这样的逻辑操作的。多维数组对于多维数组我们如何准确区分维度呢？...下面以图示进行说明： [NumPy中的维度] 所以，我的结论就是：在概念上维度是从整体到局部看的，最外围的是第一个维度，然后依次往里，最内部的就是最后一维。

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