数组的累加(拼接) 在前面讲了使用切片方法能够对数组进行切分,使用copy对切片的数组进行复制,那么数组该如何拼接呢? a1 = np.full((2,3),1)#填充数组 a2 = np.full((3,3),2) a3 = np.full((2,3),3) >>a3 array([[ 3., 3., 3.], [ 3., 3., 3.]]) vstack 竖直方向拼接数组 a4 = np.vstack((a1,a2,a3)) #a1,a2,a3必须有相同的列数 >> a4 [[…

逻辑符 : ==  !=  <  > <=  >= x=np.array([1,3,5]) x<3 array([True,False,,False]) (2*x) == (x*2) array([False,False,,False]) 统计个数: np.count_nonzero(x>6) np.sum(x<6,axis=1) 每行有多少值小于6 np.any(x<8)  任意值是否小于8 np.all(x<8)  所有制是否小于8 布尔运算符:…

NumPy是一款用于科学计算的python包,强大之处在于矩阵的运算以及包含丰富的线性代数运算的支持.本文将对numpy一些常用的用法进行讲解,一来是对自己的知识进行梳理,二来作为一份备忘录供以后查阅. 创建数组 首先我们要先引入numpy,常用的引入方法为 import numpy as np np.zeros 该方法能够创建一个全为0的数组 >>np.zeros(5) array([ 0., 0., 0., 0., 0.]) 上面是创建一个1维的数组,创建一个多维的数组也很简单,eg下面是…

统计功能 前面都是介绍numpy的一些特性,被称为数学运算神器怎么能少了统计功能呢 ndarray的方法 a = np.array([[-2.5, 3.1, 7], [10, 11, 12]]) >>print "mean =", a.mean() mean = 6.76666666667 上面mean没有指定参数,是将ndarray中得所有值相加,求得均值 >>a.mean(axis=1) #按行求均值 array([ 2.53, 11. ]) >>…

目录 掌握numpy(一) 掌握numpy(二) 掌握numpy(三) 掌握numpy(四) 数组的reshape 顾名思义,就是对数组的形状进行改变,比如行变成列,一行变多行等. in place 通过使用ndarray的shape属性能够轻松的改变数组的形状,需要保证的是前后变换的size大小一样 g = np.arange(24)#生成24个数字 print(g) >>print"Rank:", g.ndim [ 0 1 2 ..., 21 22 23] Rank:…

来自http://deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html#gettingstarted 一.下载 在后续的每个学习算法上,都需要下载对应的文档,如果想要一次全部下好,那么可以复制git上面的这个教程的资料: git clone git://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials.git 二.数据集 MNIST 数据集(mnist.pkl.gz)(现在这个数据集除了教学,好像已经没什么人关注了) 这个M…

一.动机 最近打算折腾vn.py,但只有py27版本的,因为一向习惯使用最新稳定版的,所以不得不装py27的环境,不得不说 Python的全局锁真的很烦. 身为懒癌患者,必然使用全功能的anaconda,但不想同时装py27和py35两个版本的anaconda巨无霸(同时装两个, 不知道conda是否也可以管理环境),于是选择用conda装python27的环境及一些必要的包. 弄了几天终于把办公电脑和家里的Mac机上的环境都配好了,即使有了官方的安装教材,也踩了不少坑. (因为国内主要的期货交…

近几年来,python的包管理系统pip 越来越完善, 尤其是对于 windows场景下,pip大大改善了python的易用性. https://www.cnblogs.com/yvivid/p/pip_setup.html 一.python 包管理工具 pip 安装 从 python 3.4开始就开始 内嵌 pip,但整合还不是很好.从 python3.5之后,就整合的很方便了. 如果 用的 python3 版本还没有包含 pip,可通过下面地址(pypi.org 官网引导的) https:/…

一.动机 最近打算折腾vn.py,但只有py27版本的,因为一向习惯使用最新稳定版的,所以不得不装py27的环境,不得不说 Python的全局锁真的很烦. 身为懒癌患者,必然使用全功能的anaconda,但不想同时装py27和py35两个版本的anaconda巨无霸(同时装两个, 不知道conda是否也可以管理环境),于是选择用conda装python27的环境及一些必要的包. 弄了几天终于把办公电脑和家里的Mac机上的环境都配好了,即使有了官方的安装教材,也踩了不少坑. (因为国内主要的期货交…

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t…