Numpy库是Python的一种开源的数值计算扩展。这个库是 Python 数据分析的基础。Numpy的核心基础是ndarray（N-dimensional array，N维数组），即由数据类型相同的元素组成的N维数组。可利用Numpy包提供的数组定义函数array()将数据转化为数组的形式。数组的计算比python自带的list更高效。python list 列表保存的是对象的指针
转载
2023-11-26 16:50:04
102阅读
使用TensorFlow实现简单的线性回归 构造前提数据1.首先随机生成一个训练集并且自己设定一个我们最终要靠近的那条完美的线（在实际训练中是没有的，现在人为设定）：# create data
# 随机生成一个1*100的向量，并且其中每一个随机值的范围都在[0,1)
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
# 这是自己随意设定的一
转载
2024-07-28 16:49:32
34阅读
目录1：随机数模块1.1：random.random(size)方法演示运行效果1.2：random.randint(start,end,size)方法演示运行效果1.3：random.randn(size)方法演示运行效果1.4：random.normal(loc,scale,size)方法演示运行效果1.5：random.seed(1)方法演示运行效果1.6：random.shuffle(a
转载
2024-02-04 06:54:26
68阅读
一般的初始化就是用zeros这种去初始化，但你想测试一些函数的时候，如果是全0其实不好测试 可以先用python本身初始化一个list，然后转换成numpy的array 这样就能测试一个floor函数代表什么意思了
转载
2018-09-05 11:25:00
471阅读
2评论
1. 向量的简介 向量 vector 是一种对象实体, 能够容纳许多其他类型相同的元素, 因此又被称为容器。 与string相同, vector 同属于STL(Standard Template Library, 标准模板库)中的一种自定义的数据类型, 可以广义上认为是数组的增强版。 在使用它时, 需要包含头文件 vector, #include vector 容器与数组相比其优点在
转载
2024-03-05 06:44:57
272阅读
第二部分 密钥加密In the Part 1 we learnt the basics of Cryptography and related .NET Framework classes. In this article we are going to see how to work with Secret K
转载
2024-08-13 09:55:54
143阅读
# Python 初始化向量
在Python编程语言中，向量是一种常用的数据结构。向量可以看作是一维数组，它包含一组有序的元素。在使用向量之前，我们需要对其进行初始化。本文将介绍如何在Python中初始化向量，并提供相关的代码示例。
## 什么是向量？
向量是数学中的一个重要概念，它是一种有序的元素集合。在计算机科学领域，向量经常用于表示和处理数据。在Python中，我们可以使用列表（Lis
原创
2024-02-14 11:15:47
110阅读
注意：使用tensorflow里的任何函数进行一些测试的时候都需要使用Session()来创建一个会话。1、使用numpy跟tensorflow的自身函数产生随机值：numpy的特殊变量初始化的方式，其产生的数据类型是array，如下：使用tensorflow自身的函数来产生随机值，其产生的数据类型是tensor，如下：import tensorflow as tf
with tf.Session
转载
2023-09-30 22:58:22
63阅读
何为numpynumpy是python里面专门用于处理高维数据计算的包，十分的方便！具体来说，numpy可以说是数据分析领域的基础数组。底层实现中使用了C语言和Fortran语言的机制分配内存。可以理解它的输出是一个非常大且连续的并由同类型的数据组成的内存区域。作用：可以构造一个比普通列表大的多的数组，并且可以很灵活的对其中所有的元素进行并行化操作。我个人认为学习任何一个模块之前，我们必须先对它有
转载
2023-11-27 23:28:15
122阅读
1.前言在《NumPy Ndarray对象》一节，介绍了创建 ndarray 数组的基本方法，除了使用 array() 方法外，NumPy 还提供了其他创建 ndarray 数组的方法。本节对这些常用方法做简单介绍。2. numpy.empty()
numpy.empty() 创建未初始化的数组，可以指定创建数组的形状（shape）和数据类型（dtype），语法格式如下：numpy.empty(s
转载
2023-09-05 13:29:28
236阅读
创建数组创建数组的几种常见机制：
numpy 中定义的原生数组创建函数使用Python中类数组对象创建 numpy 数组一、 numpy 中定义的原生数组创建函数1. numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
参数：
shape：int or tuple of lnts，新数组的形状大小；
dtype：data-type, optional，指定数组元素
转载
2023-09-16 21:25:41
234阅读
umPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。它包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。nu
转载
2023-09-28 22:21:42
305阅读
C++中rand()函数可以用来产生随机数，但是是属于伪随机数。rand()函数用法： 在使用rand()函数的时候，首先需要包含头文件#include<stdlib.h>，用法是int rand(void)，产生的随机数范围是0~65536，类型为unsigned int，不能超过范围。rand()函数不接受参数，默认以1为种子（即起始值）。 随机数生成器总是以相同的种子开始，所以
转载
2024-09-20 21:50:10
60阅读
一：参数初始化类别参数初始化分为：固定值初始化、预训练初始化和随机初始化。固定初始化：是指将模型参数初始化为一个固定的常数，这意味着所有单元具有相同的初始化状态，所有的神经元都具有相同的输出和更新梯度，并进行完全相同的更新，这种初始化方法使得神经元间不存在非对称性，从而使得模型效果大打折扣。预训练初始化：是神经网络初始化的有效方式，比较早期的方法是使用 greedy layerwise auto-
转载
2020-12-17 14:34:00
790阅读
2评论
numpy基础用法基本属性定义数组或矩阵：np.array(里面写参数)矩阵维度：array.ndim矩阵形状：array.shape矩阵元素个数：array.size矩阵元素数据类型：array.dtype# encoding:utf-8
import numpy as np
#定义一个二维矩阵
array = np.array([[1,2,3],
[4,5
转载
2023-12-19 21:49:50
359阅读
初始化零向量是处理Python中的向量或数组时的一个非常基本的操作。无论是在机器学习、数据分析还是图像处理等领域，零向量都起着至关重要的作用。在这篇博文中，我将详细记录如何在Python中解决初始化零向量的问题，内容结构将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备Python环境，并确保已安装必要的依赖项。这里我使用Python
最近准备开始做一个比较复杂的项目——写一个自己的AR库，准备工作已经做了有几周了，AR的大概流程已经梳理了几遍。下面先简单说明一下AR是什么：AR是Augmented Reality的缩写，中文翻译为现实增强(扩增实境)。它是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。最早在1990年提出。目的写这个博客最主要的原因就是因为网
一、矩阵的操作 1、numpy 创建矩阵的方法import numpy as np
#1.直接使用分号隔开的字符串
mat = np.mat('1 2 3;4 5 6;7 8 9')
print(mat)
# 2.使用numpy数组创建矩阵
arr = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
mat2 = np.mat(arr)
print(mat2)
# 3.从已
转载
2023-10-03 19:59:15
94阅读
Numpy常用函数与知识点总结Numpy数组初始化import numpy as np # 引入库
array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]], dtype=np.int64) # 初始化矩阵
np.empty((2,3)) # 初始化为接近于0的2*3矩阵
np.arange(12) # 初始化0-11的矩阵
np.arrange(12).reshape((3,
转载
2023-11-11 09:55:32
211阅读
一、数组的创建1.使用之前先导入包 import numpy as np 2.创建一维数组a = np.array([1, 2, 3])
print(type(a))
print(a) 3.创建多维数组# 创建多维数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b.ndim) # 数组的秩
print(b.shape) # 数组的形状
pr
转载
2023-10-15 11:22:42
1398阅读
