摘要:NumPy中包含大量的函数,这些函数的设计初衷是能更方便地使用,掌握解这些函数,可以提升自己的工作效率.这些函数包括数组元素的选取和多项式运算等.下面通过实例进行详细了解. 前述通过对某公司股票的收盘价的分析,了解了某些Numpy的一些函数.通常实际中,某公司的股价被另外一家公司的股价紧紧跟随,它们可能是同领域的竞争对手,也可能是同一公司下的不同的子公司.可能因两家公司经营的业务类型相同,面临同样的挑战,需要相同的原料和资源,并且争夺同类型的客户. 实际中,有很多这样的例子,如果要检验一下

这系列用来介绍Python的标准库的支持Numpy部分.资料来自http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial,页面有许多链接,这里是直接翻译,所以会无法链接.可以大致看完该博文,再去看英文版. 1.先决条件 想要运行numpy,首先最小安装的有:Python.NumPy.:a.ipython 是一个增强的交互式python shell,它对于探索numpy的特性是非常方便的:b.matplotlib可以让你进行plot 图表:c.SciPy提供许多

第一节:类接口的设计 1.好的类在设计之前首先要回答下列问题:“这些类将包含哪些数据?”,“这个类将提供什么样的操作?”,“在哪些数据上执行操作?”. 我们已经知道我们要设计的是3D向量类,用来存储x,y,z分量的.这个类将包含前面我们所描述的对向量的所有操作. 存取向量的各个分量(x,y,z)(成员变量) 向量间的赋值操作(有参构造函数,拷贝构造函数,赋值运算符) 比较两个向量是否相等 向量的取反操作 两个向量相加,相减 向量与标量相乘,相除 向量的点乘 向量重置为零向量 向量的标准化 向量的

Python Basics with numpy (optional)Welcome to your first (Optional) programming exercise of the deep learning specialization. In this assignment you will: - Learn how to use numpy. - Implement some basic core deep learning functions such as the softm

# NumPy简单入门教程 NumPy是Python中的一个运算速度非常快的一个数学库,它非常重视数组.它允许你在Python中进行向量和矩阵计算,并且由于许多底层函数实际上是用C编写的,因此你可以体验在原生Python中永远无法体验到的速度. NumPy绝对是科学Python成功的关键之一,如果你想要进入Python中的数据科学和/或机器学习,你就要必须学习它.在我看来,NumPy的API设计得很好,所以我们要开始使用它并不困难. 这是一系列关于科学Python的文章中的第二篇,别忘了看看其他

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是numpy专题的第四篇文章,numpy中的数组重塑与三元表达式. 首先我们来看数组重塑,所谓的重塑本质上就是改变数组的shape.在保证数组当中所有元素不变的前提下,变更数组形状的操作.比如常用的操作主要有两个,一个是转置,另外一个是reshape. 转置与reshape 转置操作很简单,它对应线性代数当中的转置矩阵这个概念,也就是说它的功能就是将一个矩阵进行转置. 转置矩阵的定义是将一个矩阵的横行写为转置矩阵的纵列,把纵列写成转

目录 简介 基础广播 广播规则 简介 广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算.如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话,较小的矩阵就会被广播,从而保证运算的正确进行. 本文将会以具体的例子详细讲解NumPy中广播的使用. 基础广播 正常情况下,两个数组需要进行运算,那么每个数组的对象都需要有一个相对应的值进行计算才可以.比如下面的例子: a = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) b = np.array([2.0, 2.0, 2.0]) a * b array(

numpy.array的基本运算以及对数据的操作 设置一个问题,例如 这种只需要基本的运算就可以实现 类似的 numpy对向量的运算进行了优化,速度是相当快的,这种被称为universal functions 可以使用+,-,,/,//, *(两个星号),%,1/(/表示浮点除,//表示整数除,%表示取余,**表示平方,1/表示倒数) 特殊的运算 像是abs(绝对值),三角函数(sin,cos,tan等),exp(所有元素取e的x次方),log,log2,log10 矩阵之间的运算,要保证可以运

技术背景 本文所使用的Numpy版本为:Version: 1.20.3.基于Python和C++开发的Numpy一般被认为是Python中最好的Matlab替代品,其中最常见的就是各种Numpy矩阵类型的运算.对于矩阵的运算而言,取对轴和元素是至关重要的,这里我们来看看一些常见的Numpy下标取法和标记. 二维矩阵的取法 这里我们定义一个4*4的矩阵用于取下标,为了方便理解,这个矩阵中所有的元素都是不一样的: In [1]: import numpy as np In [2]: x = np.a

第三章 使用Python进行数字计算 尽管IPython强大的shell和扩展后的控制台能被任何Python程序员使用,但是这个工具最初是科学奖为科学家设计的.它的主要设计目标就是为使用Python进行交互式科学计算提供一个方便易用的环境. IPython只是为NumPy.Scipy.Pandas.Matplotlib等包提供了一个交互式接口,其本身并不提供科学计算的功能.这些工具组合在一起就形成了可以匹敌如Matlab.Mathmatic这样被广泛使用的商业产品的科学计算框架. NumPy提供

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

Octave/Matlab Tutorial Octave/Matlab Tutorial Basic Operations 你现在已经掌握不少机器学习知识了 在这段视频中 我将教你一种编程语言 Octave语言 你能够用它来非常迅速地 实现这门课中我们已经学过 或者将要学的 机器学习算法 过去我一直尝试用不同的编程语言 来教授机器学习 包括C++.Java. Python.Numpy 和 Octave 我发现当使用像 Octave这样的 高级语言时 学生能够更快 更好地学习 并掌握这些算法 事

第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归.进而可以得到对这些点的拟合直线方程,那么我们根据这个回归方程,怎么进行分类呢?请看下面. 二值型输出分类函数 我们想要的函数应该是: 能接受所有的输入然后预测

    关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2017年12月17日 19:18:31所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78827013). 本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. (今天发现第二部分 第4点中,部分代码不整齐,重新梳理了.2017.12.2

部分 VII摄像机标定和 3D 重构 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 42 摄像机标定 目标 • 学习摄像机畸变以及摄像机的内部参数和外部参数 • 学习找到这些参数,对畸变图像进行修复 42.1 基础 今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变.畸变主要有两种:径向畸变和切想畸变.如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来,但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合.所有我们认为应该是直线的也都凸出来了.你可以通过访问Distortion (optics)获得更多相关细节.

__author__ = '糖衣豆豆' from numpy import * from os import listdir import operator #从列方向扩展 #tile(a,(size,1)) #实现KNN算法,需要指定k,需要测试数据集,需要训练数据集,类别名(标签), def knn(k,testdata,traindata,labels): #通过shape获得行数 traindatasize=traindata.shape[0] #扩展testdata的维数,tile函数

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结

目录: 读取数据 索引 选择数据 简单运算 声明,本文引用于:https://www.dataquest.io/mission/8/introduction-to-pandas (建议阅读原文) Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据,相比较于Numpy,Pandas可以存储混合的数据结构,同时使用NaN来表示缺失的数据,而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据,并且Pandas使用轴标签来表示行和列 读取数据 Pandas使用函数read_csv()来读取cs

四.多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践1-特征缩放 4.4 梯度下降法实践2-学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 4.7 正规方程及不可逆性(可选) 五.Octave教程(Octave Tutorial) 5.1 基本操作 5.2 移动数据 5.3 计算数据 5.4 绘图数据 5.5 控制语句:for,while,if语句 5.6 向量化 5.7 工

拟牛顿法/Quasi-Newton,DFP算法/Davidon-Fletcher-Powell,及BFGS算法/Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno 转载须注明出处:http://www.codelast.com/ 在最优化领域,有几个你绝对不能忽略的关键词:拟牛顿.DFP.BFGS.名字很怪,但是非常著名.下面会依次地说明它们分别“是什么”,“有什么用” 以及 “怎么来的”. 但是在进入正文之前,还是要先提到一个概念上的区别,否则将影响大家的理解:其实DFP算法.B

https://mp.weixin.qq.com/s/Qf4qT15s9bWjbVGh7H32lw 我们刚刚公布了Unity 2018.1中,Unity将会内置可视化编程工具Shader Graph,很多开发者留言给小编是否以后构建着色器编码就可以下岗了.实际上Unity希望开发能够越来越大众化,减轻技术上的壁垒,Shader Graph虽然能够更加轻松的构建着色器,但实际上开发者都应该掌握着色器的开发. 广受开发者欢迎的Unity着色器训练营已经开展三期了.本篇文章将由Unity技术经理鲍健运