使用一个遵循buffer protocol的对象就可以和numpy交互了.   这个buffer_protocol要有哪些东西呢? 要有如下接口: struct buffer_info { void *ptr; ssize_t itemsize; std::string format; ssize_t ndim; std::vector<ssize_t> shape; std::vector<ssize_t> strides; };   其实就是一个指向数组的指针+各个维度的信息就…

1. 将 numpy 下的多维数组(ndarray)转化为 tensor a = np.zeros((3, 3)) ta = tf.convert_to_tensor(a) with tf.Session() as sess: print(sess.run(ta)) 2. 求均值 对于一个 numpy 下的多维数组,求均值:correct.mean() 如果是 tensorflow 的一个 tensor,求均值:tf.reduce_mean(tf.cast(correct, tf.float32…

最近学习强化学习和机器学习,意识到数据分析的重要性,就开始补Python的几个科学计算库,并总结到博客中.本篇博客中用到的代码在这里下载. 什么是Numpy? NumPy是Python数值计算最重要的基础包,支持高级大量的维度数组与矩阵运算,大多数提供科学计算的包都是使用Numpy的数组作为构建基础.Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 其部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组.…

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP…

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP…

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP…

python是很容易上手的编程语言,但是有些时候使用python编写的程序并不能保证其运行速度(例如:while 和 for),这个时候我们就需要借助c++等为我们的代码提速.下面是我使用pybind11调用c++的Eigen库的简单介绍: 第一步:准备系统和IDE: Windows 10 vs2015 (用于调试c++代码) vscode (调试python代码) 第二步:python虚拟环境: 创建虚拟python虚拟环境: 在vscode的terminal中执行 python -m ven…

很多时候,我们是基于python进行模型的设计和运行,可是基于python本身的速度问题,使得原生态python代码无法满足生产需求,不过我们可以借助其他编程语言来缓解python开发的性能瓶颈.这里简单介绍个例子,以此完成如何先基于cuda编写瓶颈函数,然后在将接口通过cpp进行封装,最后以库的形式被python调用. 1 cpp+python 首先,介绍下如何python调用cpp的代码.这里极力推荐pybind11.因为pybind11是一个轻量级,只包含头文件的库,他可以在C++中调用p…

▌使用 pathlib 模块来更好地处理路径 pathlib 是 Python 3默认的用于处理数据路径的模块,它能够帮助我们避免使用大量的 os.path.joins语句: from pathlib import Path dataset = 'wiki_images' datasets_root = Path('/path/to/datasets/') train_path = datasets_root / dataset / 'train' test_path = datasets_ro…

1.对于numpy的tofile方法,一个一维数组可以直接写成二进制形式,用c语言或者numpy.fromfile()可以读出来内容.而如果数组超过一维,tofile并不区分,也就是arr1=[1,2,3,4],arr2=[[1,2],[3,4]]写入文件是一样的 2.对于json写入numpy数组的想法,已知json只能写入python的数组,而不认识numpy的.难点在于如何将json的数组转化为python的,尽管反过来转换很容易,而且数组的最外围可以通过list方法转成python.但是…