本文是深度学习入门: 基于Python的实现.神经网络与深度学习(NNDL)以及动手学深度学习的读书笔记.本文将介绍基于Numpy的卷积神经网络(Convolutional Networks,CNN)的实现,本文主要重在理解原理和底层实现. 一.概述 1.1 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(CNN)是一种具有局部连接.权重共享和平移不变特性的深层前馈神经网络. CNN利用了可学习的kernel卷积核(filter滤波器)来提取图像中的模式(局部和全局).传统图像处理会手动设计卷积核(例如高

NumPy库入门 NumPy数据存取和函数 数据的CSV文件存取 CSV文件 CSV(Comma-Separated Value,逗号分隔值)是一种常见的文件格式,用来存储批量数据. np.savetxt(frame,array,fmt='%.18e',delimiter=None) frame:文件.字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件. array:存入文件的数组. fmt:写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e. delimiter:分割字符串,默认是任何空格. 范例

定义输入 genfromtxt的唯一强制参数是数据的源.它可以是字符串,字符串列表或生成器.如果提供了单个字符串,则假定它是本地或远程文件或具有read方法的打开的类文件对象的名称,例如文件或StringIO.StringIO对象.如果提供了字符串列表或返回字符串的生成器,则每个字符串在文件中被视为一行.当传递远程文件的URL时,文件将自动下载到当前目录并打开. 识别的文件类型是文本文件和归档.目前,该函数识别gzip和bz2(bzip2)归档.归档的类型从文件的扩展名确定:如果文件名以'.gz

函数numpy.convolve(a, v, mode=‘full’),这是numpy函数中的卷积函数库 参数: a:(N,)输入的一维数组 b:(M,)输入的第二个一维数组 mode:{‘full’, ‘valid’, ‘same’}参数可选 ‘full’ 默认值,返回每一个卷积值,长度是N+M-1,在卷积的边缘处,信号不重叠,存在边际效应. ‘same’ 返回的数组长度为max(M, N),边际效应依旧存在. ‘valid’ 返回的数组长度为max(M,N)-min(M,N)+1,此时返回的

今天来说说im2col和col2im函数,这是MATLAB中两个内置函数,经常用于数字图像处理中.其中im2col函数在<MATLAB中的im2col函数>一文中已经进行了简单的介绍. 一般来说: 如是将图像分割成块的时候用的im2col参数为'distinct',那么用col2im函数时参数也是'distinct',即可将转换后的数组复原. 如果将图像分割成块的时候用的im2col参数为'sliding',我目前还不知道MATLAB中使用内置函数是如何复原的. 今天,来看看Python中是如

NumPy 排序.条件刷选函数 NumPy 提供了多种排序的方法. 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性. 下表显示了三种排序算法的比较. 种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性 'quicksort'(快速排序) 1 O(n^2) 0 否 'mergesort'(归并排序) 2 O(n*log(n)) ~n/2 是 'heapsort'(堆排序) 3 O(n*log(n)) 0 否 numpy.sort() numpy.so

NumPy 数学函数 NumPy 包含大量的各种数学运算的函数,包括三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等. 三角函数 NumPy 提供了标准的三角函数:sin().cos().tan(). 实例 import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print ('不同角度的正弦值:') # 通过乘 pi/180 转化为弧度 print (np.sin(a*np.pi/180)) print ('\n') print ('数组中角度的余弦值:')

基本属性 在做一些数据分析的时候,我们通常会把数据存为矩阵的形式,然后python本身对于矩阵的操作是不够的,因此出现了numpy这样一个科学开发库来进行python在次上面的不足. Numpy's array 类被称为ndarray. 这个对象常用而重要的属性如下: ndarray.ndim: 输出矩阵(数组)的维度 ndarray.shape: 输出矩阵的各维数大小,相当于matlab中的size()函数 ndarray.size: 输出矩阵(数组)元素的总个数,相当于各维数之积 ndarr

1 算术平均值 数学运算 样本:[s1, s2, ..., sn] 算术平均值 = (s1 + s2 + ... + sn) / n numpy函数 numpy.mean(样本) -> 算术平均值 2 加权平均值 数学运算 样本:[s1, s2, ..., sn] 权重:[w1, w2, ..., wn] 加权平均值=(s1w1 + s2w2 + ... + snwn) / (w1+w2+...+wn) numpy函数 numpy.average(样本, weights=权重) -> 加权平均

今天来说说im2col和col2im函数,这是MATLAB中两个内置函数,经常用于数字图像处理中.其中im2col函数在<MATLAB中的im2col函数>一文中已经进行了简单的介绍. 一般来说: 如是将图像分割成块的时候用的im2col参数为'distinct',那么用col2im函数时参数也是'distinct',即可将转换后的数组复原. 如果将图像分割成块的时候用的im2col参数为'sliding',我目前还不知道MATLAB中使用内置函数是如何复原的. 今天,来看看Python中是如

内置min()函数 numpy中的min()函数:

NumPy - 算数函数 很容易理解的是,NumPy 包含大量的各种数学运算功能. NumPy 提供标准的三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等. 三角函数 NumPy 拥有标准的三角函数,它为弧度制单位的给定角度返回三角函数比值. 示例 import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print '不同角度的正弦值:' # 通过乘 pi/180 转化为弧度 print np.sin(a*np.pi/180) print '\n' print

数据的CSV文件存取 多维数据的存取 NumPy的随机数函数 NumPy的统计函数 NumPy的梯度函数

前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背. PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数组对象ndarray,是广播功能函数.其整合C/C++.fortran代码的工具 ,更是Scipy.Pandas等的基础 .ndim

NumPy数据存取与函数 数据的CSV文件存取 CSV文件 CSV(Comma-Separated Value,逗号分隔值) CSV是一种常见的文件格式,用来存储批量数据. 将数据写入CSV文件 np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None) -frame: 文件.字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件 -array: 存入文件的数组 -fmt: 写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e -delimiter:分割字符

.ndim :维度.shape :各维度的尺度 (2,5).size :元素的个数 10.dtype :元素的类型 dtype(‘int32’).itemsize :每个元素的大小,以字节为单位 ,每个元素占4个字节ndarray数组的创建np.arange(n) ; 元素从0到n-1的ndarray类型np.ones(shape): 生成全1np.zeros((shape), ddtype = np.int32) : 生成int32型的全0np.full(shape, val): 生成全为va

NumPy 包含大量的各种数学运算的函数,包括三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等. 三角函数 NumPy 提供了标准的三角函数:sin().cos().tan(). import numpy as np a = np.array([0, 30, 45, 60, 90]) # 通过乘 pi/180 转化为弧度 print('正弦值:') print(np.sin(a * np.pi / 180)) print('\n') print('余弦值:') print(np.cos(a * np.p

为收藏学习,特转载:https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/71080987 前言:最近学习Python,才发现原来python里的各种库才是大头! 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结,并带了注释.在这里分享给大家,对于库的学习,还是用到时候再查,没必要死记硬背.PS:本博文摘抄自中国慕课大学上的课程<Python数据分析与展示>,推荐刚入门的同学去学习,这是非常好的入门视频. Numpy是科学计算库,是一个强大的N维数

NumPy 数学函数 NumPy 包含大量的各种数学运算的函数,包括三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等. 1.三角函数 NumPy 提供了标准的三角函数:sin().cos().tan(). import numpy as np print(np.pi) a = np.array([0, 30, 45, 60, 90]) print('不同角度的正弦值:') # 通过乘 pi/180 转化为弧度 print(np.sin(a * np.pi / 180)) print('数组中角度的余弦值

1.数据csv文件存贮 1.1 CSV文件写入 CSV (Comma‐Separated Value, 逗号分隔值)CSV是一种常见的文件格式,用来存储批量数据 np.savetxt(frame, array, fmt='%.18e', delimiter=None) • frame : 文件.字符串或产生器,可以是.gz或.bz2的压缩文件 • array : 存入文件的数组 • fmt : 写入文件的格式,例如:%d %.2f %.18e • delimiter : 分割字符串,默认是任何空

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