来自：宋天龙《PYTHON数据分析与数据化运营》，以下内容比较简陋，方便日后翻阅。1. python实现数据降维数据降维的情况： 1.维度数量 2.建模是否需要保留原始维度，保留：特征选择；不保留：特征转化（PCA,LDA） 3.对模型的计算效率和时效性 降维的方式：特征选择，特征转换，特征组合import numpy as np
from sklearn.tree import Decisio
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2023-08-31 19:27:34
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【摘要】现在很多人开始学习编程软件之前，都会考虑选择的编程软件就是python，也用在各行各业数据处理之中，并被大家所熟知，所以近年学习python降维数据处理方法的人增多了，今天小编就来和大家讲讲python降维数据处理方法。数据为何要降维数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此，
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2023-08-17 16:43:13
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# Python数组降维实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python数组的降维。在本文中，我将介绍整个降维过程的步骤，并提供相应的代码示例和解释。
## 降维的流程
降维是将多维数组转换为一维数组的过程。下面是降维的基本步骤：
1. 定义一个多维数组。
2. 使用适当的方法将多维数组降维为一维数组。
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么，并给出相应的代码示例。
#
原创
2024-01-02 06:03:49
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目录前言降维可视化举例： 前言最近在看迁移学习需要观察迁移效果，需要把特征可视化来查看分布情况，所以需要用到降维可视化这个工具，所以在这里记录一下。方法挺简单的，阅读本文大概5分钟。降维使用TSNE进行降维操作，该函数的输入是flatten之后的特征，即[batch,维度]。接口参数解释：sklearn.manifold.TSNE(n_components=2, perplexity=30.0,
# Python中的数组转换维度
在数据科学和机器学习的领域中，处理多维数组是常见的任务。在Python中，尤其是使用NumPy库时，数组的维度转换是一个非常重要的操作。本文将介绍如何用Python进行数组维度转换，并配合代码示例和图表来让读者更好地理解这一过程。
## 什么是数组维度转换？
数组的维度（或形状）是指数组中不同轴的大小。例如，对于一个二维数组（也称为矩阵），维度可以理解为行和
# Python中的空数组维度
在Python中，可以通过使用numpy库来创建数组。有时候我们需要创建一个空数组，即数组中没有任何元素。在numpy中，我们可以通过指定数组的维度来创建一个空数组。本文将介绍如何在Python中创建一个空数组以及如何指定数组的维度。
## 创建空数组
要创建一个空数组，我们可以使用numpy库的`numpy.empty`函数。这个函数会返回一个指定维度的空数
原创
2024-04-12 05:11:18
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# 如何实现“Python Array 减少维度”
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何使用Python来减少数组（Array）的维度。在本文中，我将介绍整个过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程概述
下面是实现这个目标的步骤概述：
1. 导入必要的库
2. 创建一个多维数组
3. 使用`numpy`库的函数来减少数组的维度
接下来，我们将详细介绍每个步骤以及相应的代码。
原创
2023-12-29 03:57:21
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# Python Array 维度查看
在Python中，数组是一种常见的数据结构，用于存储同一类型的元素。数组的维度指的是数组中包含的元素的层级结构。在处理数组时，有时候我们需要查看数组的维度信息，以便更好地理解数据的结构和特性。
## 查看数组维度的方法
Python中有多种方法可以查看数组的维度信息，下面介绍几种常用的方法：
### 使用ndarray.ndim
在NumPy库中，
原创
2024-06-15 05:02:57
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# Python中的数组维度合并
在Python编程语言中，数组是一种非常常用的数据结构。数组可以用来存储多个相同类型的元素，并且可以根据索引访问和操作数组中的元素。在实际应用中，我们经常会遇到需要合并数组维度的情况。本文将介绍在Python中如何合并数组的维度，并提供相应的代码示例。
## 什么是数组维度合并？
在Python中，数组维度合并指的是将多个数组按照一定规则进行合并，使它们成为
原创
2023-12-28 10:24:35
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使用sklearn库初次尝试PCA和T-SNE，原理还不太理解，写错了请一定指出，或者等我自己发现hhhh1. PCA首先读入sklearn里自带的鸢尾花数据库，并调用相关的包，再查看一下这些数据都是些啥：import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets impor
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2023-08-15 13:40:53
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python作为数据科学中最受欢迎的编程语言，它的优势就在于对数据的转换，还可以灵活的处理多维数据。下面我们就来看看各种包里边的那些对数据维度操作的函数。不放官网解释，以通俗语言来解释，先写再整理。要是各位看官想具体了解每个方法，可以逐个百度。1.numpyreshape和resizereshape和resize是numpy里最重要也是最常用的数组，区别就是resize是改变原来数组的维度，而re
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2023-08-01 13:26:27
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PCA(主成分分析法)1. PCA(最大化方差定义或者最小化投影误差定义)是一种无监督算法，也就是我们不需要标签也能对数据做降维，这就使得其应用范围更加广泛了。那么PCA的核心思想是什么呢？例如D维变量构成的数据集，PCA的目标是将数据投影到维度为K的子空间中，要求KPCA其实就是方差与协方差的运用。降维的优化目标：将一组 N 维向量降为 K 维，其目标是选择 K 个单位正交基，使得原始数据变换到
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2023-08-17 16:39:09
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# 生成指定维度的Array
在Python中，我们可以使用NumPy库来生成具有指定维度的数组。NumPy是一个开源的数学库，它提供了大量的数学函数和数组操作，特别适用于科学计算和数据分析。
## 为什么需要生成指定维度的Array？
在数据处理和分析过程中，经常会碰到需要生成特定维度的数组的情况。比如，用于存储图像、音频或视频数据的多维数组。此外，生成指定维度的数组还可以用于模拟矩阵运算
原创
2024-03-18 04:01:05
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NumPy基本操作与常用函数: Python之Numpy详细教程 *** 属性ndim获取矩阵的维度matrix = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(matrix)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]]
print(matrix.ndim) # 2import numpy as np
vector = np.array([5, 10, 15, 20])
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2023-07-31 23:40:53
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文章目录NumPy数组对象一维数组创建一维数组多维数组创建多维数组选取数组元素NumPy数据类型自定义数据类型结构数组索引和切片一维数组的切片多维数组的切片数组维度展平数组改变维度转置数组数组组合水平组合(hstack)垂直组合(vstack)深度组合(dstack)列组合(colume_stack)行组合(row_stack)数组分拆水平分拆(hsplit)垂直分拆(vsplit)深度分拆(d
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2024-10-17 19:49:40
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微调1.微调的步骤1.在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。 2.创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模型的输出层与源数据集的标签紧密相关，因此在目标模型中不予采用。 3.为目标模型添加一个输出大小为目标数据集类别个
注：因为公式敲起来太麻烦，因此本文中的公式没有呈现出来，想要知道具体的计算公式，请参考原书中内容 降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中1、主成分分析（PCA） 将n维样本X通过投影矩阵W，转换为K维矩阵Z 输入：样本集D，低维空间d 输出：投影矩阵W 算法步骤： 1）对所有样本进行中心化操作 2）计算样本的协方差矩阵 3）对协方差
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2024-02-19 12:10:58
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# Python数组按指定维度求和教程
## 介绍
在Python中，我们可以使用数组来存储和操作大量的数据。而有时候，我们需要对数组按照指定的维度进行求和操作。本教程将教会你如何使用Python来实现这一功能。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们可以使用一个表格来展示实现这一功能的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入所需的库 |
|
原创
2023-10-31 09:11:09
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# Java数组增加维度
在Java中，数组是一种非常常用的数据结构，可以存储多个相同数据类型的元素。数组有时候需要增加维度，即从一维数组变为二维数组或更高维度的数组。本文将介绍如何在Java中将数组增加维度，并通过代码示例详细说明。
## 一维数组和多维数组的概念
在Java中，一维数组是最简单的数组形式，它包含一系列相同数据类型的元素。例如，我们可以声明一个包含整数的一维数组：
```
原创
2024-04-03 04:48:03
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之前写了一篇，求知鸟：Python科学计算：用NumPy快速处理数据这一篇打算以另一种方式--图形，重新梳理下Numpy中的知识：正式讲解前，先提个小问题：numpy中的运算与python自带list谁的运算速度更快？
my_arr，100000个元素，进行翻倍运算，运行10次耗时19.1ms
my_list,100000个元素，进行翻倍运算，运行10次耗时818ms，耗
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2024-06-15 20:06:15
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