目录 NumPy介绍：部分功能如下：ndarray:创建ndarray：ndarray的数据类类型：数组和标量之间的运算：数组之间的运算：数组和标量之间的运算：基本的索引和切片：布尔型索引：花式索引：数组转置和轴对换：通用函数：快速的元素级数组函数：一元函数：二元函数：利用数组进行数据处理：将条件逻辑表述为数组运算：数学和统计方法：用于布尔型数组的方法：排序：ndarray的基本集合运算
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2023-11-19 21:32:13
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文章背景 家里的第一台电脑是在2006年夏天买的，10年上大学之后基本上就没人用，过没两年就当二手卖给一个熟人。 弟弟小我10岁，今年刚上初一。他在我毕业前半年就整天用妈妈的手机发短信给我，问我什么时候把学校里的台式机寄回家给他用。虽然从小就一直因为玩电脑的问题跟爸妈时不时有点小别扭，可是我还是非常鼓励弟弟接触电脑和网络的。可能有人会说小孩子就只会玩游戏，玩游戏怎么了？小孩子的天性不就是玩嘛，
# Python Numpy：两个向量拼接
## 引言
在Python中，Numpy是一个重要的库，用于进行科学计算和数据分析。它提供了高性能的多维数组对象，以及对这些数组进行操作的各种函数。在数据处理中，我们经常需要将多个向量拼接在一起，以进行后续的计算和分析。本文将介绍如何使用Numpy库来拼接两个向量。
## Numpy库简介
Numpy是Python中常用的科学计算库，它提供了多维
原创
2023-12-31 03:33:02
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昨晚发了接受投稿文章，昨晚就有读者积极来文章啦，几轮邮件交流了修改意见后，今天就发布啦，这篇的稿费是300。
之前无聊在刷视频的时候看到这么一个有意思的视频(现在视频找不到，忘记关键字了= =)，视频的内容大概是这样的：一张狗狗的侧脸照片，经过碎纸机，横的切成若干条，并且没有打乱，随后隔条分成了两份，然后把这两份各自拼接在一起，出现了两张狗狗的图片(B图和C图)。
如下图：
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2024-07-27 13:25:04
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在下面的代码里面，我们利用numpy和scipy做了很多工作，每一行都有注释，讲解了对应的向量/矩阵操作。归纳一下，下面的代码主要做了这些事：创建一个向量创建一个矩阵创建一个稀疏矩阵选择元素展示一个矩阵的属性对多个元素同时应用某种操作找到最大值和最小值计算平均值、方差和标准差矩阵变形转置向量或矩阵展开一个矩阵计算矩阵的秩计算行列式获取矩阵的对角线元素计算矩阵的迹计算特征值和特征向量计算点积矩阵的相
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2023-09-22 15:41:28
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1，矩阵大小与矩阵元素类型查看：vector = numpy.array([1,2,3,4]) #创建一个向量matrix = numpy.array([[5,10,15],[20,25,30],[35,40,45]]) #创造一个3×3矩阵print(vector.shape)
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2023-12-17 17:03:43
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系列文章目录numpy的安装与基础入门[向量、矩阵与维度] numpy的安装与基础入门[向量、矩阵与维度]系列文章目录前言numpy安装向量与矩阵生成向量生成矩阵向量类型 前言numpy是科学计算以及机器学习深度学习的基础必备工具，本文将介绍numpy的安装，以及关于向量、矩阵相关的基础知识。numpy安装在conda下使用conda install numpy安装。 如果没有conda可以使用p
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2023-10-02 20:03:31
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文章目录什么是向量化编程为什么要使用向量化编程：以矩阵乘法为例numpy的广播机制（Broadcasting）例1：element-wise运算（非Broadcasting）例2：ndarray与标量的运算，标量需要Broadcasting例3：两个ndarray中的一个需要Broadcasting的运算例4：两个ndarray均需要Broadcasting的运算Broadcasting机制总结
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2023-08-04 19:04:55
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numpy数组向量化的操作，可以避免纯Python的代码大量的循环。>>> x = np.arange(5)
>>> y = np.array([1,2,3,4,5])
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4])
>>> y
array([1, 2, 3, 4, 5])
>>> np.sq
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2023-10-18 17:30:50
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## Python向量拼接
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要对向量进行拼接操作。向量拼接是将两个或多个向量按照一定的规则合并成一个更长的向量的过程。Python提供了各种方法来实现向量拼接，并且这些方法在处理大量数据时非常高效。
### 1. 使用"+"运算符进行向量拼接
最简单的向量拼接方法是使用"+"运算符。当我们对两个向量执行"+"运算时，它们会按照元素的顺序进行合并，并返回一个
原创
2023-07-22 18:02:53
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# Python拼接向量的实现
## 一、整体流程
在Python中，实现拼接向量的步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个空的向量 |
| 2 | 遍历需要拼接的向量列表 |
| 3 | 逐个向量拼接到空向量中 |
| 4 | 返回拼接后的结果向量 |
下面我们将逐一介绍每个步骤的具体实现。
## 二、步骤详解
### 1. 创建一个空
原创
2023-11-08 13:12:53
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numpy中数组的拼接与扩维一、np.concatenate()函数介绍在numpy中进行数组拼接，concatenate()函数时最常用的方式之一，这个函数的基本格式是——combined = np.concatenate([array1,array2,…,arrayn],axis) 其中第一个参数以列表的形式“记录”需要进行拼接的数组，第二个参数axis取值为0或者1，表示在数组的哪个“维度”
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2023-08-10 17:13:52
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前向传播结构图 在推导反向传播之前，首先我们需要了解深度神经网络的模型图，我简单的画个模型图： 这是模型的最后两层，L代表输出层，假设有两个输出 ， ，拼成一个输出列向量 L-1层有三个节点，有三个输出 ， ， ，拼成一个输出列向量 ，这个输出也相当于是对第L层的输入，第L-1层和第L层满足
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2024-01-09 11:15:09
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向量之间的乘法torch.dot点乘，相同维度的两个向量对应元素相乘再相加torch.mul对应元素相乘，结果同a*b 例子如下：矩阵与向量的乘法要求：矩阵的列数=向量的维数 结果：矩阵乘法 函数：torch.mv(A,a)a = torch.tensor([1,2,3])
A = torch.arange(12).reshape(4,3)
torch.mv(A,a)结果：tensor([ 8,
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2023-08-14 12:55:34
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如需学习Python基础，请查看一天入门Python系列numpy基础numpy是基于python的一套数学计算库，具有丰富的矩阵运算相关的api, 为深度学习提供便利的计算工具。numpy导入import numpy as np 使用import导入numpy，并指定别名np生成数组（一维向量）x = np.array([1, 2, 3])numpy使用ndarray表示数组。>
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2023-11-10 22:26:16
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# Python NumPy 向量加法基础
在科学计算和数据分析中，向量的使用显得尤为重要。Python 的 NumPy 库是一种高效处理数组和矩阵运算的工具。本文将介绍 NumPy 中的向量加法，包括基本概念、代码示例，甚至通过序列图来更好地理解向量加法的过程。
## 什么是向量？
向量可以被看作是一个具有大小和方向的量。例如，在二维空间中的向量通常表示为 `(x, y)`，其中 `x`
原创
2024-10-23 05:55:48
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彻底剖析numpy的数值运算1.矢量与标量的运算>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> a + 1
array([2, 3, 4, 5])
>>> 2**a
array([ 2, 4, 8, 16])2.矢量之间进行点运算>>> b = np.ones(4) + 1
>>>
# 使用 Python 和 NumPy 生成向量的实践与应用
在数据科学与机器学习领域，向量是一种极为重要的数学对象。向量不仅在算法中扮演着关键角色，而且在实际的数据处理中也经常被使用。Python 的 NumPy 库为生成与操作向量提供了极大的便利。本文将介绍如何使用 NumPy 来生成向量，进行基本的数学运算，并会展示一些实际应用场景。
## 1. 什么是向量？
向量是在空间中表示方向和
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
主要记录代码，相关说明采用注释形势，供日常总结、查阅使用，不定时更新。
Created on Fri Aug 24 19:57:53 2018@author: Dev
"""
import numpy as np
import random
# 常用函数
arr = np.arange(10)
print(np.sqrt(arr))
# Python numpy向量模的实现方法
## 引言
在数据处理和科学计算中，经常需要对向量进行各种操作和计算。其中，向量的模是一个常见的计算需求。在Python中，使用numpy库可以方便地进行向量的模计算。本文将介绍numpy库使用方法，以帮助刚入行的小白实现python numpy向量模的计算。
## numpy库简介
numpy是Python的一个科学计算库，提供了多维数组对象（n
原创
2023-10-19 16:43:08
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