1.首先检查两个矩阵维数是否相同,若不同,对维数少的补一.注意这里的维数不是指n行d列中的n和d的值,对于这种情况维数就是2.若一个两维的矩阵(n,d)和一个一维的数组(m,)相乘,补一操作就是将那个一维的数组变为(1,m),补一总是在shape数组的开始补一. 2.输出数组是输入数组各维度(轴)的最大值,例如(2,3)和(3,)相乘,首先做第一步的维度调整,修正为(2,3)和(1,3).那么第一维最大是在2和1中选2,第二维最大值是在3和3中选3.那么输出数组维度是(2,3) 3.检查输入数组…

[开发技巧]·Numpy广播机制的深入理解与应用 1.问题描述 我们在使用Numpy进行数据的处理时,经常会用到广播机制来简化操作,例如在所有元素都加上一个数,或者在某些纬度上作相同的操作.广播机制很方便,但是概念却也有些复杂,可能会让一些初学者感到困惑,在使用过程中,产生一些错误. 本文以实战演练的方式来讲解广播机制的概念与应用,不仅仅适用于Numpy,在TensorFlow,PyTorch,MxNet的广播机制中同样适用. 2.原理讲解 广播机制遵循一下准则: 1.首先以最长纬度为准拓展为相…

numpy广播(Broadcast) 若数组a,b形状相同,即a.shape==b.shape,那么a+b,a*b的结果就是对应数位的运算 import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b=np.array([[1,4,7],[2,5,8]]) print(a+b,'\n') print(a*b) [[ 2 6 10] [ 6 10 14]] [[ 1 8 21] [ 8 25 48]] 若两个数组形状不同,且有一个数组维度为1,则会触发广播机…

Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr,…

NumPy 广播(Broadcast) 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式, 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行. 如果两个数组 a 和 b 形状相同,即满足 a.shape == b.shape,那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘.这要求维数相同,且各维度的长度相同. 实例 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([10,20,30,40]) c…

""" Numpy 数组操作 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 """ import numpy as np ''' numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr, newshape, order=…

Numpy 基础操作¶ 以numpy的基本数据例子来学习numpy基本数据处理方法 主要内容有: 创建数组 数组维度转换 数据选区和切片 数组数据计算 随机数 数据合并 数据统计计算 In [1]: import numpy as np   创建一维数组¶ In [2]: data = np.arange(15) data Out[2]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])   reshape进行维度转换¶ dat…

传送门 PV操作简单理解 进程通常分为就绪.运行和阻塞三个工作状态.三种状态在某些条件下可以转换,三者之间的转换关系如下: 进程三个状态之间的转换就是靠PV操作来控制的.PV操作主要就是P操作.V操作和信号量.其中信号量起到了至关重要的作用. 信号量 信号量是最早出现的用来解决进程同步与互斥问题的机制. 信号量(Saphore)由一个值和一个指针组成,指针指向等待该信号量的进程.信号量的值表示相应资源的使用情况.信号量S>=0时,S表示可用资源的数量.执行一次P操作意味着请求分配一个资源,因此S…

NumPy基础操作(1) (注:记得在文件开头导入import numpy as np) 目录: 数组的创建 强制类型转换与切片 布尔型索引 结语 数组的创建 相关函数 np.array(), np.zeros(), np.zeros_like(), np.ones(), np.ones_like(), np.empty(), np.asarray() 调用方法 data1 = [1.2, 23, 24, 1.8] arr1 = np.array(data1) print(arr1) print…

NumPy基础操作(3)--代数运算和随机数 (注:记得在文件开头导入import numpy as np) 目录: NumPy在矩阵运算中的应用 常用矩阵运算函数介绍 编程实现 利用NumPy生成随机数以及随机漫步 常用随机数生成函数介绍 编程实现 随机漫步编程实现 NumPy在矩阵运算中的应用 常用矩阵运算函数介绍 常用的numpy函数 diag 将一维数组转换为方阵,一维数组元素为方阵对角线元素 dot 矩阵点乘运算 trace 计算对角线元素的和 det 计算矩阵的行列式 eig 计算方…