数组的索引与切片 多维数组的索引 import numpy as np arr=np.arange(1,25).reshape(2,3,4) arr # 输出 array([[[ 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12]], [[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]]]) arr[1][2][3] # 输出24 arr[1,2,3] # 与arr[1][2][3]结果一样 # 输出2…

Numpy的介绍 1. Ndarray:N-dimensional array, N维数组 2. 一种由相同类型的元素组成的多维数组,元素数量是事先指定好的 例:建立Ndarray多维数组    ndarray父类实现矩阵的创建基本方式: arr = np.array( [ [1,2,3,4], [2,3,4,5] ]) 这是一个二维数组arr.ndim为2  这个数组的形状arr.shape为(2, 4)即2行4列 这个数组的元素个数np.size为8个,这个数组的数据类型arr.dtype为…

Python中的数组ndarray是什么? 1.NumPy中基本的数据结构 2.所有元素是同一种类型 3.别名是array 4.利于节省内存和提高CPU计算时间 5.有丰富的函数 ndarray的创建: import numpy as np >>> aArray=np.array([1,2,3]) >>> aArray array([1, 2, 3]) >>> bArray=np.array([(1,2,3),(4,5,6)]) >>>…

dtype(数据类型)是一个特殊的对象,它含有ndarray将一块内存解释为特定数据类型所需的信息: import numpy as np arr1=np.array([1,2,3],dtype=np.float64) arr2=np.array([1,2,3],dtype=np.int32) arr1.dtype Out[4]: dtype('float64') arr2.dtype Out[5]: dtype('int32') 数值型dtype的命名方式相同:一个类型名(如float或int…

NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中元素的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域. ndarray 内部由以下内容组成: 一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针. 数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子. 一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组. 一个跨度元组(stride),其中…

ndarray,N维数组对象(矩阵) 所有元素必须是相同类型 ndim属性,维度个数 shape属性,各维度大小 dtype属性,数据类型 创建ndarray np.array(collection),collection为序列对象(list),嵌套序列(list of list) np.zeros,np.ones,np.empty指定大小的全0或全1数组 注意:第一个参数是元组,用来指定大小,如(3,4),第二个参数是数据类型 empty不是总是返回全0,有时返回的是末初始的随机值 如: np…

Theano 学习笔记(一) theano 为什么要定义共享变量? 定义共享变量的原因在于GPU的使用,如果不定义共享的话,那么当GPU调用这些变量时,遇到一次就要调用一次,这样就会花费大量时间在数据存取上,导致使用GPU代码运行很慢,甚至比仅用CPU还慢. 共享变量的类型必须为floatX 因为GPU要求在floatX上操作,所以所有的共享变量都要声明为floatX类型 shared_x = theano.shared(numpy.asarray(data_x, dtype=theano.co…

市面上流行着各式各样的深度学习库,它们风格各异.那么这些函数库的风格在系统优化和用户体验方面又有哪些优势和缺陷呢?本文旨在于比较它们在编程模式方面的差异,讨论这些模式的基本优劣势,以及我们从中可以学到什么经验. 我们主要关注编程模式本身,而不是其具体实现.因此,本文并不是一篇关于深度学习库相互比较的文章.相反,我们根据它们所提供的接口,将这些函数库分为几大类,然后讨论各类形式的接口将会对深度学习编程的性能和灵活性产生什么影响.本文的讨论可能不只针对于深度学习,但我们会采用深度学习的例子来分析和优…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

学习利用python进行数据分析的笔记&下星期二内部交流会要讲的内容,一并分享给大家.博主粗心大意,有什么不对的地方欢迎指正~还有许多尚待完善的地方,待我一边学习一边完善~ 前言:各种和数据分析相关python库的介绍(前言1~4摘抄自<利用python进行数据分析>) 1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上…