在用pytorch训练神经网络时,我们常常需要在numpy的数组变量类型与pytorch中的tensor类型进行转换,今天给大家介绍一种它们之间互相转换的方法. 一.numpy到tensor 首先我们要引入必要的包: import numpy as np import torch 然后创建一个numpy类型的数组: x = np.ones(5) print(type(x)) 这里创建了一个一维的数组,5个都为1,我们打印一下这个x的类型显示如下: <class 'numpy.ndarray'>

1 将list转换成array 如果list的嵌套数组是不规整的,如 a = [[1,2], [3,4,5]] 则a = numpy.array(a)之后 a的type是ndarray,但是a中得元素a[i]都还是list 如果a = [[1,2], [3,4]] 则a = numpy.array(a)之后 a的type是ndarray,里面的元素a[i]也是ndarray 2 flatten函数 Python自身不带有flatten函数,numpy中array有flatten函数. 同1的一样

一.NumPy简介 其官网是:http://www.numpy.org/ NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了CPython的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 关于GIL请参考博客:http://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9056555.html NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat

Python Numpy基础教程 本文是一个关于Python numpy的基础学习教程,其中,Python版本为Python 3.x 什么是Numpy Numpy = Numerical + Python,它是Python中科学计算的核心库,可以高效的处理多维数组的计算.并且,因为它的许多底层函数是用C语言编写的,所以运算速度敲快. 基础知识 ndarray NumPy的主要对象是同类型的多维数组ndarray.它是一个通用的同构数据多维容器,所有的元素必须是相同类型的,并通过正整数元组索引.利

python_way,day3 一.集合 二.函数 三.三元运算 四.lambda 五.python的内置函数 六.字符转换 七.文件处理 一.集合: 1.集合的特性: 特性:无序,不重复的序列 如果定义的时候有重复的,就会自动的去重 2.创建: se = {'} se=set()        功能: #转换: li=[1,2,3] s1=set(li) 转换一个列表为集合 #原理就是调用了set __init__构造方法,就是做了一个for循环. 操作: set.add() #添加,只能一个

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

python模块介绍-binascii二进制和ASCII转换 目录 项目简介 简介: Uu编码 Binhex编码 Base64编码 QP码 CRC校验和 二进制转换 其他实例 项目简介 Python中文库https://bitbucket.org/xurongzhong/python-chinese-library主要基于个人的使用经验,收集一些重要的外部和内部模块的中文教程和实例.发起人是ouyangchongwu#gmail.com,xurongzhong#gmail.com. 欢迎大家加入

 在python&numpy中切片(slice) 上文说到了,词频的统计在数据挖掘中使用的频率很高,而切片的操作同样是如此.在从文本文件或数据库中读取数据后,需要对数据进行预处理的操作.此时就需要对数据进行变换,切片,来生成自己需要的数据形式. 对于一维数组来说,python原生的list和numpy的array的切片操作都是相同的.无非是记住一个规则arr_name[start: end: step],就可以了. 实例: 下面是几个特殊的例子: [:]表示复制源列表 负的index表示,从后往

Python Numpy shape 基础用法 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度.它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.这么说你可能不太理解,我们还是用各种例子来说明他的用法: 一维矩阵[1]返回值为(1L,) 二维矩阵,返回两个值 一个单独的数字,返回值为空 我们还可以将shape作为矩阵的方法来调用,下面先创建了一个单位矩阵e 我们可以快速读取e的形状 假如我们只想读

Python numpy函数hstack() vstack() stack() dstack() vsplit() concatenate() 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 转载链接 numpy.stack()函数 函数原型:numpy.stack(arrays, axis=0) 程序实例: >>> arrays = [np.random.randn(3, 4) for _ in range(10)] >>> np.stack(arrays,

译者注:本文智能单元首发,翻译自斯坦福CS231n课程笔记Python Numpy Tutorial,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成,Flood Sung.SunisDown.巩子嘉和一位不愿透露ID的知友对本翻译亦有贡献. 原文如下 这篇教程由Justin Johnson创作. 我们将使用Python编程语言来完成本课程的所有作业.Python是一门伟大的通用编程语言,在一些常用库(numpy, scipy, matplotlib)的帮助下,它又会

转自:http://www.cnblogs.com/zhanhg/p/4392089.html Python判断字符串编码以及编码的转换 判断字符串编码: 使用 chardet 可以很方便的实现字符串/文件的编码检测.尤其是中文网页,有的页面使用GBK/GB2312,有的使用UTF8,如果你需要去爬一些页面,知道网页编码很重要: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import urllib, chardet if __name__ == '

最实用windows 下python+numpy安装 如题,今天兜兜转转找了很多网站帖子,一个个环节击破,最后装好费了不少时间. 希望这个帖子能帮助有需要的人,教你一篇帖子搞定python+numpy,节约科研时间. 水平有限,难免存在不足,敬请指正. *******************python安装**************************************************** step1:官网下载安装包: https://www.python.org/ 我下载的

python中unicode, hex, bin之间的转换 背景 在smb中有个feature change notify, 需要改动文件权限dacl,然后确认是否有收到notify.一直得不到这个dacl的formal是什么样子的,于是pdb中打印出原始dacl,是个类似于\x01\x00\x04\的字符串str,然鹅无法用str的方法来操作它. 需求 拿到特定的dacl位(wireshark中已确认为str的第34位11111,bin\x1f)并对它的最后一个bit位进行翻转. 坑 get到

python numpy array 与matrix 乘方 编程语言 waitig 1年前 (2017-04-18) 1272℃ 百度已收录 0评论 数组array 的乘方(**为乘方运算符)是每个元素的乘方,而矩阵matrix的乘方遵循矩阵相乘,因此必须是方阵. 2*3的数组与矩阵 >>> from numpy import * >>> import operator >>> a = array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>

python在字节流中对int24的转换 概述 最近在写项目的过程中,需要对从串口中读取的数据进行处理,本来用C写完了,但是却一直拿不到正确的数据包,可能是因为自己太菜了.后来用了python重新写了一次,不得不说python的serial库真的好用,所有对于串口的操作都在库中实现了,只要简单的调用就可以. ​ 由于项目中需要把读取的数据帧进行处理,拿到关于位置坐标的实际值,但是在处理过程中,由于python中int的数据类型长度不定,所以处理字节时总是会导致没有判断正负号而导致数据不正确.下面

Python Numpy线性代数函数操作 1.使用dot计算矩阵乘法 import numpy as np from numpy import ones from __builtin__ import int print 'Matrix multiplication' mat23 = np.arange(1,7).reshape(2,3) mat32 = np.arange(-1,-7,-1).reshape(3,2) dotMatrix = np.dot(mat32,mat23)print d

python数据结构之二叉树的统计与转换实例 这篇文章主要介绍了python数据结构之二叉树的统计与转换实例,例如统计二叉树的叶子.分支节点,以及二叉树的左右两树互换等,需要的朋友可以参考下 一.获取二叉树的深度 就是二叉树最后的层次,如下图: 实现代码: 代码如下: def getheight(self):         ''' 获取二叉树深度 '''         return self.__get_tree_height(self.root)     def __get_tree_he

Python numpy 浮点数精度问题 在复现FP(fictitious play, Iterative solution of games by fictitious play-page393)算法的时候,迭代到中间发现没法复现paper里的结果,发现是numpy矩阵运算浮点数精度的问题. 具体问题 矩阵和向量相乘 \[\begin{pmatrix} 3 & 1 & 1 & 1 \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} 3 & 1.1 &

在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数,此处的百分位是从小到大排列,只需用np.percentile即可…… a = range(1,101) #求取a数列第90%分位的数值 np.percentile(a, 90) Out[5]: 90.10000000000001 a = range(101,1,-1) #百分位是从小到大排列 np.percentile(a, 90) Out[7]: 91.10000000000001 详看官方文档 numpy.percentile Parame