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python阵运算

转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html python阵运算 摘自:http://m.blog.csdn.net/blog/taxueguilai1992 /46581861 python的numpy库提供阵运算的功能,因此我们在需要阵运算的时候,需要导入numpy的包。 >>>a1.max()   #计算a1所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值 4 >>>a2=max(a1[:,1]) #计算第二列的最大值,这里得到的是一个1*1的阵 >>> a2 matrix 4.阵、列表、数组的转换 列表可以修改,并且列表元素可以使不同类型的数据,如下: l1=[[1],'hello',3]; numpy数组,同一个数组所有元素必须为同一个类型,有几个常见的属性: numpy阵也有与数组常见的几个属性。  它们之间的转换: ?

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python阵相加函数sum()

假如阵A是n*n的阵 A.sum()是计算阵A的每一个元素之和。 A.sum(axis=0)是计算阵每一列元素相加之和。 A.Sum(axis=1)是计算阵的每一行元素相加之和。

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    如何在Python实现阵分析

    阵分析 根据事物(如产品,服务等)的两个重要属性(指标)作为分析依据,进行关联分析,找出解决问题的一种分析方法。 如何使用Python进行阵分析呢 各个省份的GDP-人口阵分析,代码实现如下: import pandas import matplotlib import matplotlib.pyplot as

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    《深度学习》学习笔记一——线性代数

    原文博客:Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初:记录优秀的Doi技术团队学习经历 目录 文章目录 目录 标量、向量、阵和张量 Python代码实现 转置 Python代码实现 阵的运算 一. 阵的加法 Python代码实现 二. 阵的乘法 Python代码实现 单位阵和逆Python代码实现 线性相关和生成子空间 范数 参考资料 image.png Python代码实现 使用Python创建普通二维阵 import ] [ 0. 0. 8.]] ---- image.png image.png 参考资料 lan Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville.深度学习(文版

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    属于入门的级的Python

    很多人觉得tkinter对于PythonGUI编程来说是一块鸡肋,属于入门的级的Python库。其实,tkinter没有你想象那么一无是处。 一无是处? 它内置于Python有其理由的,tkinter虽然tk库比较丑陋(比较其它GUI库),但是如果使用ttk,它的界面效果比较其它GUI库也是毫不逊色的。 绘制同圆源代码如下 绘制同圆源代码 效果如下 使用Canvas绘制同圆 绘制直线同样可以绘制直线,我们来绘制一个简单的不规则波形图 不规则波形图源代码不规则波形图效果展示 绘制同形同样,可以绘制同形 ,源代码如下 同形绘制源代码 效果展示如下 绘制同形 好了,过多内容不再展示了,喜欢的小伙伴自己试试看,发挥想象力,能绘制出更多有意思的内容。 喜欢Python编程的小伙伴们关注我,后续会有精彩内容哦。 转载请注明出处,百家号:Python高手养成

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    研究深度学习的开发者,需要对 Python 掌握哪些知识?

    大家好,我是为人造的智能操碎了的智能禅师。 今天是918,一个对国人来说非常特殊的日子。这一天,有些地方可能会拉响警笛,有的地方可能会有一些纪念活动。 但如论如何,今天都是一个铭刻在国人,永远不会被遗忘的日子。 全文大约1500字。读完可能需要下面这首歌的时间 无论是在机器学习还是深度学习Python 已经成为主导性的编程语言。 向量化和阵 深度学习神经网络模型包含了大量的阵相乘运算,如果使用 for 循环,运算速度会大大降低。Python 可以使用 dot 函数进行向量化阵运算,来提高网络运算效率。 广播 Broadcasting Python 的广播(Broadcasting)机制非常强大,在神经网络模型阵运算非常有用。 这也正是 Python 强大的地方,能够帮我们省很多事。 值得一提的是,在 Python 程序为了保证阵运算正确,可以使用 reshape 函数设定阵为所需的维度。这是一个很好且有用的习惯。

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    slam标定(二) 双目立体视觉

    如上所示,是左右相机,蓝线表示成像平面,为焦距,为双目相机基线,表示深度,即距离。空间点在左右相机的成像点记作,为对应的像素坐标。 二、双目标定原理  从上一节可以看出,双目视觉是基于左右相机成像平面共面,且左右相机水平对齐才成立的。 上图为对极约束示意图,左右两个黑框表示左右两帧图像,分别表示两个相机的,即基线。空间点在左相机的投影为,在右相机的投影为,绿色平面称为对极平面,是投影在左平面的点,是投影在右平面的点,称为极点。 三、标定步骤  我们依然采用kalibr进行双目标定,在kalibr双目标定,对极线搜索采用的是dijkstra算法,属于贪算法,其不是我工作方向的重点,这里不给予详细介绍,感兴趣的朋友可以自行搜索学习 IMU标定 Python高性能系列文章 Python高性能计算之列表 Python高性能计算之字典 Python高性能计算之堆 Python嵌套函数 闭包 Python高性能计算之修饰符 6

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    python shapely.geometry.polygon任意两个四边形的IOU计算实例

    在目标检测一个很重要的问题就是NMS及IOU计算,而一般所说的目标检测检测的box是规则形框,计算IOU也非常简单,有两种方法: 1. 两个形的宽之和减去组合后的形的宽就是重叠形的宽,同比重叠形的高 2. 研究完再给出来(当然数学渣渣能不能研究出来有待商榷*—*) 补充知识:python 二维坐标多边形 计算多边形点,以及距该点最远的距离 我就废话不多说了,还是直接看代码吧! [lonn, latn]]),找出点 :param geolocations: :return:点坐标 [lon,lat] ''' #求平均数 同时角度弧度转化 得到点 x = 0 [lonn, latn]]),找出距该多边形点最远的距离 :param geolocations:多个经纬度坐标(格式:[[lon1, lat1],[lon2, lat2],....

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    用Spark学习阵分解推荐算法

    阵分解在协同过滤推荐算法的应用,我们对阵分解在推荐算法的应用原理做了总结,这里我们就从实践的角度来用Spark学习阵分解推荐算法。 1. Spark推荐算法类库介绍     在Spark MLlib,实现的FunkSVD算法支持Python,Java,Scala和R的接口。 ,比如我们可以将评分阵转化为反馈数据阵,将对应的评分值根据一定的反馈原则转化为信权重值。 4) lambda: 在 python接口使用的是lambda_,原因是lambda是Python的保留字。这个值即为FunkSVD分解时对应的正则化系数。 从上面的描述可以看出,使用ALS算法还是蛮简单的,需要注意调参的参数主要的是阵分解的维数rank, 正则化超参数lambda。如果是隐式反馈,还需要调参隐式反馈信阈值alpha 。 4.

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    放弃深度学习?我承认是因为线性代数

    深度学习背后的核数据结构是标量,向量,阵和张量。让我们以编程方式用这些解决所有基本的线性代数问题。 标量 标量是单个数字,是一个 0 阶张量的例子。 Python 内置一些标量类型 int,float,complex,bytes 和 Unicode。在 NumPy 这个 python,有 24 种新的基本数据类型来描述不同类型的标量。 将所有阵的元素缩写为以下形式通常很有用。 ? 在 Python 语言,我们使用 numpy 库来帮助我们创建 n 维数组。这些数组基本上都是阵,我们使用阵方法通过列表,来定义一个阵。 $python ? 在 Python 定义阵的操作: 阵加法 阵可以与标量、向量和其他的阵相加。这些运算都有严格的定义。 在 Pytorch 定义一个简单的张量: ? Python 张量的几点算术运算 ?

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    python 打印

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    Python 生成

    限定步长,起始数字,然后生成x行,y列的阵 >>> def range2rect(x,y,start=0,step=1): ... N=[] ... F=[] ... return N ... >>> N=range2rect(3,4) >>> N [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]] 由一个元组形式生成

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    python创造

    python的numpy创造阵 from numpy import mat import numpy as np data1=mat(zeros((3,3)));               #创建一个 3*3的零阵,阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3) data2=mat(ones((2,4)));                #创建一个2*4的1阵,默认是浮点型的数据,  data3=mat(random.rand(2,2));          #这里的random模块使用的是numpy的random模块,random.rand(2,2)                                                               则可以多加一个参数 data5=mat(random.randint(2,8,size=(2,5));             #产生一个2-8之间的随机整数阵 data6=mat(eye(2,2, dtype=int));           #产生一个2*2的对角阵 a1=[1,2,3]; a2=mat(diag(a1));           #生成一个对角线为1、2、3的对角阵 手动创造

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    Python——生成

    参数解释:row_num=行数  column_num = 列数  start=第一行第一列元素的值  step=步长

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    图解NumPy,这是理解数组最形象的一份教程了

    NumPy 软件包是 Python 生态系统数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和阵的操作处理。 其数据结构被叫作 ndarray(N 维数组)不是没道理的。 ? 在很多情况下,处理一个新的维度只需在 NumPy 函数的参数添加一个逗号: ? 公式 实现可用于阵和向量的数学公式是 NumPy 的关键用例。这就是 NumPy 是 python 社区宠儿的原因。例如均方差公式,它是监督机器学习模型处理回归问题的核: ? 在 NumPy 实现该公式很容易: ? 这样做的好处在于,NumPy 并不关 predictions 和 labels 包含一个值还是一千个值(只要它们大小相同)。 电子表格的每个工作表都可以是它自己的变量。python 最流行的抽象是 pandas 数据帧,它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。

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    图解NumPy,别告诉我你还看不懂!

    机器之编译 本文用可视化的方式介绍了 NumPy 的功能和使用示例。 ? NumPy 软件包是 Python 生态系统数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和阵的操作处理。 其数据结构被叫作 ndarray(N 维数组)不是没道理的。 ? 在很多情况下,处理一个新的维度只需在 NumPy 函数的参数添加一个逗号: ? 公式 实现可用于阵和向量的数学公式是 NumPy 的关键用例。这就是 NumPy 是 python 社区宠儿的原因。例如均方差公式,它是监督机器学习模型处理回归问题的核: ? 在 NumPy 实现该公式很容易: ? 这样做的好处在于,NumPy 并不关 predictions 和 labels 包含一个值还是一千个值(只要它们大小相同)。 电子表格的每个工作表都可以是它自己的变量。python 最流行的抽象是 pandas 数据帧,它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。

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    图解NumPy,这是理解数组最形象的一份教程了

    NumPy 软件包是 Python 生态系统数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和阵的操作处理。 其数据结构被叫作 ndarray(N 维数组)不是没道理的。 ? 在很多情况下,处理一个新的维度只需在 NumPy 函数的参数添加一个逗号: ? 公式 实现可用于阵和向量的数学公式是 NumPy 的关键用例。这就是 NumPy 是 python 社区宠儿的原因。例如均方差公式,它是监督机器学习模型处理回归问题的核: ? 在 NumPy 实现该公式很容易: ? 这样做的好处在于,NumPy 并不关 predictions 和 labels 包含一个值还是一千个值(只要它们大小相同)。 电子表格的每个工作表都可以是它自己的变量。python 最流行的抽象是 pandas 数据帧,它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。

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    【图解 NumPy】最形象的教程

    NumPy 软件包是 Python 生态系统数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和阵的操作处理。 其数据结构被叫作 ndarray(N 维数组)不是没道理的。 ? 在很多情况下,处理一个新的维度只需在 NumPy 函数的参数添加一个逗号: ? 公式 实现可用于阵和向量的数学公式是 NumPy 的关键用例。这就是 NumPy 是 python 社区宠儿的原因。例如均方差公式,它是监督机器学习模型处理回归问题的核: ? 在 NumPy 实现该公式很容易: ? 这样做的好处在于,NumPy 并不关 predictions 和 labels 包含一个值还是一千个值(只要它们大小相同)。 电子表格的每个工作表都可以是它自己的变量。python 最流行的抽象是 pandas 数据帧,它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。

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    Python|DFS在的应用-剪格子

    问题描述 DFS算法常被用于寻找路径和全排列,而基于不同的数据储存方式,如列表、字典、阵等,代码实现难度也会在差异。 今天向大家分享DFS在的代码实现,文字较多,预计阅读时间为5分钟,会涉及很有用的基础算法知识。如果对DFS还不熟悉,可以上B站看看‘正月点灯笼’的视频,讲的很不错。 解决方案 案例:剪格子 如下所示,3 x 3 的格子填写了一些整数。 ? 图 1 格子示例 沿着图的红色线剪开,得到两个部分,每个部分的数字和都是60。 需要阵分为2个区域,使每个区域的和等于整个阵和(t_sum)的一半。 基于DFS算法很容易就能得出思路:对每一个格子都用DFS算法遍历其上下左右四个方向。 文字表述核步骤: 1.求出阵的和,如果是奇数不可拆分,输出0.如果是偶数执行步骤2。 2.遍历的所有点,对于每个点,得出其坐标(x,y),并代入步骤3。

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    Python numpy tensorflow 的 点乘 和 阵乘法

    1)点乘(即“ * ”) ---- 各个阵对应元素做乘法  若 w 为 m*1 的阵,x 为 m*n 的阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的阵。 ? 若 w 为 m*n 的阵,x 为 m*n 的阵,那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的阵。 ? 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)阵乘 ---- 按照阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的阵,x 为 p*n 的阵,那么通过阵相乘结果就会得到一个  m*n 的阵。 只有 w 的列数 == x的行数 时,才能进行阵乘法运算; ?

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