Preface在相关聚类算法的实现过程中，用python语言实现，会经常出现array和matrix的混淆，这里做个总结。array数组numpy中最基本(默认)的类型是array,他的相关操作都是按元素操作的即用作数值计算当中(按元素操作有+,-,,/,*等)。相乘举例：from numpy import *
>>> a=array([1,2])
>>> a
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2024-07-10 07:12:32
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目录 第1章 Tensor运算概述1.1 概述1.3 “in place“运算 1.4 Tensor的广播机制: 不同维度的张量运算1.5 环境准备1.6 张量的线性代数运算第2章 向量的点乘(是基础)：dot()2.1 定义2.2 向量内积的几何意义2.3 代码示例第3章 向量的叉乘3.1 定义3.2 几何意义3.3 代码示例第4章 矩阵的内
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2024-08-13 08:47:27
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最近刚好在学习有约束的条件下最优化问题，顺带记录分享学习过程，其中确实坑比较多。有约束的最优化在金融领域还是比较常见的。随便举两个例子 基金的归因分析在研究基金的过程中，往往需要对基金的风格进行分析。方法很多，其中一种就是在将基金的收益率序列对几大风格指数进行回归。下列方程式来源于wind 通过对大盘价值、大盘成长、小盘价值、小盘成长、中债等风格指数回归，最小化残差平方也就是最小二乘、约束是权
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2023-09-04 23:19:14
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Python基本运算符
目录
数学运算
运算符
说明
实例
结果
+
加
12.45 + 15
27.45
-
减
4.56 - 0.26
4.3
*
乘，还可以与字符串使用，表示将字符串重复n次
5 * 3.6
"ABC" * 2
18.0
ABCABC
/
除法(和数学中的规则一样)
7 / 2
3.5
//
整除(只保留商的整数部分)
7 // 2
3
%
取余，即返回除法的余数
7 % 2
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2024-05-13 10:02:39
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在本文中，我们将深入探讨如何在 Python 中使用 NumPy 进行点乘运算。点乘是线性代数中的一种基本操作，它在数据科学、机器学习和科学计算等领域中发挥着重要作用。
## 背景定位
在科学计算和数据分析中，点乘操作广泛用于计算向量之间的关系。特别是在处理大数据集时，点乘可以极大地提高计算效率。由于 Python 的灵活性和可扩展性，NumPy 库成为许多开发者和数据科学家的首选工具。
>
#%%
# 用于处理数组，大概可分为以下几类
"""
修改数组形状
翻转数组
修改数组维度
连接数组
分割数组
数组元素的添加与删除
"""
#%% md
## 修改数组形状
#%%
"""
函数 描述
reshape 不改变数据的条件下修改形状
flat 数组元素迭代器
flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组
ravel 返回展开数组
"""
#%% md
### n
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2024-05-28 11:59:40
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一、数组和列表列表不存在维度问题，数组是有维度的np.array()把列表转化为数组问题：数组和列表的转化问题官方解释：二、代码实例分析（1）列表嵌套一维数组，然后np.array(列表)1.定义一个空列表sub_f 2.定义两个数组index_x、index_ysub_f = []
index_x=np.array([i for i in range(16)]).reshape(1,16)
in
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2023-05-28 18:12:25
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Python 读书笔记(容易误解的知识点)-Part 2 上一篇 Python 读书笔记：Python 读书笔记(容易误解的知识点)-Part 1numpy中的ndarray与array的区别？np.array 只是一个便捷的函数，用来创建一个ndarray，它本身不是一个类。看看如下代码的输出：import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5])pr
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2023-05-28 16:41:05
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# 如何在Python中实现点乘和叉乘
在进行科学计算、机器学习等领域时，矢量运算是一项重要的技能。特别是“点乘”和“叉乘”运算，它们在物理学、计算机图形学等领域都有广泛的应用。本文将为刚入行的小白详细讲解如何在Python中实现这两种运算。
## 第一步：安装NumPy库
首先，确保你已经安装了NumPy库。NumPy是一个强大的Python库，专门用于科学计算，提供了高效的数组操作和多种
原创
2024-10-18 05:14:58
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# 如何在Python中实现叉乘（Cross Product）
在计算机科学与物理中，叉乘是一个非常重要的运算，它通常用来计算两个向量的法向量。在Python中，我们可以通过简单的代码实现叉乘。本文将为你详细讲解这个过程，包括步骤、代码和示意图。
## 实现流程
我们可以将实现叉乘的流程分成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
叉乘在Python中是一个非常实用的操作，尤其是在处理向量和三维图形时。这篇文章将深入探讨叉乘的背景、技术原理、架构以及实际应用，确保掌握这一关键技术。
在开始之前，让我们先了解叉乘的基本概念。叉乘是一个在三维空间中用于计算两个向量的结果，其结果是一个与这两个向量都垂直的向量。叉乘的计算公式为：
\[
\mathbf{A} \times \mathbf{B} = \begin{vmatrix}
Even dead, I am the hero. ——Tony Stark 写在前面应同学请求，更一篇向量的文章. 据这位同学所说，很多学物理的学生都不知道洛伦兹力和磁场方向实际上是由向量乘法（叉乘）得出的. 我记得之前也看过这样的一个回答，好像说的是中国教育最失败的学科是什么，有人回答物理，并且给出了这个例子. 对此我表示怀疑. 不过想到自己在学习过程中也遇到过关于向
# Python 叉乘的简单介绍
在数学中，叉乘（Cross Product）是向量运算的一种，它可以计算两个三维向量的垂直向量。这个垂直向量的方向遵循右手法则，而其大小与这两个向量的夹角和它们的模长有关。例如，通过叉乘可以在物理中计算力矩、角动量等。
在Python中，我们可以使用NumPy库方便地进行叉乘计算。下面我们将通过一个实例来展示如何实现。
## 叉乘示例
首先，我们需要安装N
原创
2024-10-29 04:18:37
72阅读
目标对于游戏行业程序员来说，向量“点乘”和“叉乘”是非常熟悉的运算。从代码上看他们运算过程并不复杂：（以下代码选自UE4的“Vector.h”）点乘就是各分量逐项相乘，最终得到了一个标量：FORCEINLINE float FVector::DotProduct(const FVector& A, const FVector& B)
{
return X*V.X + Y*V.Y
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2023-12-07 15:10:20
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# Python np array 赋值的实现
## 简介
本文将向您介绍如何使用 Python 中的 NumPy 库来实现 np array 的赋值操作。从创建数组到对数组进行赋值，我们将一步步指导您完成整个过程。
## 整体流程
下面是实现 np array 赋值的整体流程，我们将使用表格形式展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入 numpy
原创
2023-10-18 03:43:44
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# Python array 转 np
## 概述
在Python中，我们经常会使用数组(array)来存储数据。而在数据处理和科学计算方面，通常会使用NumPy库(np)来进行操作。本文将教你如何将Python中的数组(array)转换为NumPy中的数组(np)。
## 整体流程
在下面的表格中，我们将展示整个转换的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2024-05-01 03:50:11
65阅读
一、NumPy 是什么NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。在之前的随笔里已有更加详细的介绍，这里不再赘述。利用 Python 进行数据分析（一）简单介绍二、ndarray 是什么ndarray 是一个多维的数组对象，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。ndarray 的一个特点是同构：即其中所有元素的类型必须相同。三、
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2023-09-14 16:29:28
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# 如何实现 Python 中的 NumPy 数组读取
在数据科学和机器学习的领域，Python 的 NumPy 库是非常重要的一个工具。它提供了多维数组对象和多种操作这些数组的函数。在这篇文章中，我将指导你如何读取 NumPy 数组，特别是从文件中读取数据。
## 整个流程概述
下面是你需要按照的步骤，以便完成 Python 中的 NumPy 数组读取：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-29 05:24:45
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# 使用 NumPy 进行数组拼接的指南
在数据处理和科学计算中，数组的拼接是一个常见的操作。本文将通过简单易懂的步骤教会您如何使用 Python 中的 NumPy 库来拼接数组。在我们开始之前，先了解一下整个流程。
## 整体流程
以下是拼接数组的步骤概览：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-09-29 05:57:07
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## 如何获取 NumPy 数组的大小
在进行数据科学和机器学习时，使用 NumPy 库处理数组是非常普遍的。如果你刚刚入行，了解如何获取 NumPy 数组的大小是一个基本且重要的技能。本文将详细阐述如何实现这个功能，并辅以代码示例和流程图。
### 流程概述：
以下是获取 NumPy 数组大小的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
