转载自:python之SVD函数介绍 函数:np.linalg.svd(a,full_matrices=1,compute_uv=1) 参数: a是一个形如\((M,N)\)的矩阵 full_matrices的取值为0或者1,默认值为1,这时u的大小为\((M,M)\),v的大小为\((N,N)\) .否则u的大小为\((M,K)\),v的大小为\((K,N)\) ,\(K=min(M,N)\). compute_uv的取值是为0或者1,默认值为1,表示计算u,s,v.为0的时候只计算s. 返回

函数签名:def norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) 其中ord参数表示求什么类型的范数,具体参见下表 下面是用代码对一个列表求上面的范数 import numpy as np x = [1,2,3,4] x1 = np.linalg.norm(x=x, ord=1) x2 = np.linalg.norm(x=x, ord=2) x3 = np.linalg.norm(x=x, ord=np.inf) print(x1) print(x2)

np.clip截取函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 将范围外的数强制转化为范围内的数 def clip(a, a_min, a_max, out=None): 将数组a中的所有数限定到范围a_min和a_max中,即az中所有比a_min小的数都会强制变为a_min,a中所有比a_max大的数都会强制变为a_max. 其中a_min和a_max可以为一个和a一样大小的数组(列表也可以,只要是类似数组的结构就是可行的),则数组中相应位置的元素进行比较. out 是可选项

求取向量二范数,并求取单位向量(行向量计算) import numpy as np x=np.array([[0, 3, 4], [2, 6, 4]]) y=np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True) z=x/y x 为需要求解的向量, y为x中行向量的二范数, z为x的行方向的单位向量. np.linalg.norm 顾名思义,linalg=linear+algebra ,norm 则表示范数,首先需要注意的是范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(s

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 1.np.random.random()函数参数 np.random.random((, )) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[,)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.

转自:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.randn()函

np.linalg.norm() # linalg = linear(线性) + algebra(代数),   norm表示范数 x_norm = np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False) ①x: 表示矩阵(也可以是一维) ②ord:范数类型 向量的范数: 矩阵的范数: ord=1:列和的最大值 ord=2:|λE-ATA|=0,求特征值,然后求最大特征值得算术平方根 ord=∞:行和的最大值 ord=None:默认情况下,是求

np.random.rand()函数 语法: np.random.rand(d0,d1,d2……dn) 注:使用方法与np.random.randn()函数相同 作用: 通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值.随机样本取值范围是[0,1),不包括1. 应用:在深度学习的Dropout正则化方法中,可以用于生成dropout随机向量(dl),例如(keep_prob表示保留神经元的比例):dl = np.random.rand(al.shape[0],al.shape[1]

格式:n=norm(A,p) 功能:norm函数可计算几种不同类型的矩阵范数,根据p的不同可得到不同的范数 以下是Matlab中help norm 的解释: NORM Matrix or vector norm. For matrices... NORM(X) is the 2-norm of X. NORM(X,2) is the same as NORM(X). NORM(X,1) is the 1-norm of X. NORM(X,inf) is the infinity norm of

奇异值: 奇异值分解法是线性代数中一种重要的矩阵分解法,在信号处理.统计学等领域有重要应用. 定义:设A为m*n阶矩阵,A'表示A的转置矩阵,A'*A的n个特征值的非负平方根叫作A的奇异值.记为σi(A).如果把A‘*A的特征值记为λi(A‘*A),则σi(A)＝sqrt(λi(A’*A)). 奇异矩阵:    奇异矩阵是线性代数的概念,就是对应的行列式等于0的矩阵. 奇异矩阵的判断方法:首先,看这个矩阵是不是方阵(即行数和列数相等的矩阵.若行数和列数不相等,那就谈不上奇异矩阵和非奇异矩阵).然

函数说明: 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string)  用于进行字符串的替换,这里我们用来去除标点符号 参数说明:r'[^a-zA-Z0-9\s]' 配对的模式,^表示起始位置,\s表示终止位置,[]表示取中间部分,这个的意思是找出除字符串大小写或者数字组成以外的东西,repl表示使用什么进行替换,这里使用'',即直接替换,string表示输入的字符串 2. stopwords = nltk.corpus.stopwords.word

1 random()   # 产生区间 [0, 1) 均匀分布的浮点数样本值 np.random.seed(42) 2 rand(d0, d1, ..., dn)    # 产生区间 [0, 1) 均匀分布的浮点数样本值 np.random.seed(42) 3 randn(d0, d1, ..., dn)    #  产生标准正态分布的浮点数样本值 np.random.seed(42) 4 standard_normal(size=None)     #  产生标准正态分布的浮点数样本值 np

np.array.all()是对np.array中所有元素进行与操作,然后结果返回True或False np.array.any()是对np.array中所有元素进行或操作,然后结果返回True或False 详细参见博客https://blog.csdn.net/qq_17753903/article/details/82707734

官网的解释是:Randomly permute a sequence, or return a permuted range. 即随机排列序列,或返回随机范围.我的理解就是返回一个乱序的序列.下面通过例子来看. 很明显:np.arange(10)的输出是有序的,而经过np.random.permutation()则变成乱序.

import numpy as npanchors=np.ones((2,3))anchor = np.broadcast_to(anchors, (5,)+anchors.shape) # 标红字体表达较为新颖(个人认为)print(anchor)print('anchors=',anchor.shape)print('(5,)+anchors.shape=',(5,)+anchors.shape)print('(4,)+(5,)+anchors.shape=',(4,)+(5,)+ancho

1.多维数组降为一维: a = np.arange(24) np.ravel(a)或者a.ravel a.flatten 2.数据类型转换 a = a.astype(np.float32) //tf是tf.cast(a, tf.float32) 3.多个一维数组连接成一个一维数组 import numpy as np arr1=np.array([10,22],float) arr2=np.array([31,42,45,61],float) arr3=np.array([65,76,89,91

注:奇异值分解在数据降维中有较多的应用,这里把它的原理简单总结一下,并且举一个图片压缩的例子,最后做一个简单的分析,希望能够给大家带来帮助. 1.特征值分解(EVD) 实对称矩阵 在理角奇异值分解之前,需要先回顾一下特征值分解,如果矩阵\(A\)是一个\(m\times m\)的实对称矩阵(即\(A = A^T\)),那么它可以被分解成如下的形式 \[ A = Q\Sigma Q^T= Q\left[ \begin{matrix} \lambda_1 & \cdots & \cdots &

奇异值分解 SVD(Singular Value Decomposition)是一种重要的矩阵分解方法,可以看做是特征分解在任意矩阵上的推广,SVD是在机器学习领域广泛应用的算法. 特征值和特征向量 定义:设 A 是 n 阶矩阵,若数 λ 和 n 维非零向量 x 满足 那么,数 λ 称为方阵 A 的特征值,x 称为 A 的对应于特征值 λ 的特征向量 说明:特征向量 x 不等于0,特征值问题仅仅针对方阵:n 阶方阵 A 的特征值,就是使得齐次线性方程组 (A-λE)x = 0 有非零解的 λ 值

numpy.linalg 模块包含线性代数的函数.使用这个模块,可以计算逆矩阵.求特征值.解线性方程组以及求解行列式等.一.计算逆矩阵 线性代数中,矩阵A与其逆矩阵A ^(-1)相乘后会得到一个单位矩阵I.该定义可以写为A *A ^(-1) =1.numpy.linalg 模块中的 inv 函数可以计算逆矩阵. 1) 用 mat 函数创建示例矩阵 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A = np.mat("0 1 2;1 0 3;