1 什么是TSNE？TSNE是由T和SNE组成，T分布和随机近邻嵌入(Stochastic neighbor Embedding).TSNE是一种可视化工具，将高位数据降到2-3维，然后画成图。t-SNE是目前效果最好的数据降维和可视化方法t-SNE的缺点是：占用内存大，运行时间长。2 入门的原理介绍举一个例子，这是一个将二维数据降成一维的任务。我们要怎么实现？首先，我们想到的最简单的方法就是舍弃
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2024-07-06 11:55:22
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# Python 多个一维张量求外积
## 引言
在Python编程中，张量（tensor）是一个多维数组，可以用来表示向量、矩阵和更高维度的数据。张量的外积（outer product）是一种常见的操作，它用于计算两个张量之间的乘积。本文将介绍如何使用Python来实现多个一维张量的外积运算，并提供相应的代码示例。
## 张量的外积
张量的外积是一种在线性代数中常见的运算。在数学上，给定两个
原创
2023-08-16 09:11:10
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# Python中的外积：深入探讨与示例
外积（Cross Product）是线性代数中的一个重要概念，通常用来获取两个向量的垂直向量。在计算机科学与物理模拟中，外积的应用非常广泛，例如在三维图形处理、机器学习和机器人学等领域。在Python中，我们可以利用NumPy等库来方便地计算外积。本文将带您深入理解外积的概念，并通过代码示例为您展示如何在Python中实现外积。
## 什么是外积？
# Python外积的实现
## 引言
在数学中，向量的外积（cross product）也被称为叉积，是一种在三维空间中定义的向量运算。Python提供了几种方法来计算向量的外积，本文将介绍如何使用Python实现向量的外积。
## 流程概述
下面是计算Python向量外积的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 定
原创
2023-08-15 15:57:12
311阅读
# PyTorch中一维数组的外积
PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的功能来支持神经网络模型的构建和训练。在PyTorch中，我们可以使用张量（Tensor）来表示多维数组，进行各种数学运算。本文将重点介绍在PyTorch中如何计算一维数组的外积，以及外积操作的应用。
## 什么是外积？
外积（Outer Product）是线性代数中的一个重要概念，用于将两个向量相乘得到一
原创
2024-06-12 06:13:06
23阅读
在这篇博文中，我们将探讨如何使用 Python 计算向量的外积（cross product），并详细记录这个过程中的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和生态集成等关键部分。外积在很多领域都有广泛应用，如计算机图形学、物理模拟等。
### 环境配置
首先，确保你的开发环境是正确的。我们需要安装 Python 和一些依赖库。以下是所需环境的配置以及依赖版本的表格。
1. 安装 Pyt
# 使用PyTorch实现向量外积的详细指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python中的PyTorch库来实现向量的外积。作为一名新入行的开发者，掌握向量外积的概念及其实现，将为今后的数学计算和深度学习模型的构建提供帮助。
## 外积的基本概念
外积（Cross Product）是向量运算中的一种计算，它将两个向量结合生成一个新的向量，新向量的方向垂直于原两个向量。外积仅适用于三维向量
原创
2024-09-19 08:33:37
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## 向量外积的实现指南
在这篇文章中，我们将学习如何在 Python 中实现向量的外积。首先，我们会概述整个流程，然后逐步深入到每一步的代码实现。
### 流程概述
我们可以将实现向量外积分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------|
| 1
原创
2024-09-05 06:36:33
52阅读
矢量叉乘，向量外积矢量叉乘，向量外积1. 矢量叉乘定义2. 模长3. 方向4. 坐标运算6. 叉乘矩阵（斜对称矩阵）6. 叉乘运算规则 1. 矢量叉乘定义定义两个向量和，他们的叉乘可以写为本质上向量叉乘为向量旋转，满足右手螺旋准则； 叉乘结果是一个向量，向量模长是向量A，B组成平行四边形的面积；向量方向是垂直于向量A,B组成的平面；也叫向量积与点乘不同之处是：点乘结果是一个数，表示两个向量的投影
NumPy(Numerical Python)是 Python 语言的一个扩展程序库。其中提供了许多向量和矩阵操作，能让用户轻松完成最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解以及其他科学与工程中常用的计算，不仅方便易用而且效率更高。 NumPy 是一个开源的Python科学计算基础库，是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础。拥有一个类似于
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2023-06-02 23:54:11
223阅读
【内积 外积】inner productouter product运算结果： 内积->标量 外积->矢量物理应用举例： 内积->力做的功 外积->洛伦兹力（运动于电磁场的带电粒子所感受到的作用力：右手的大拇指与v同向，食指与B同向，则中指会指向F的方向。） ->角动量（位置动量和动量的外积；守恒，当
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2017-09-16 14:24:00
235阅读
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# PyTorch 外积
在深度学习中，矩阵的外积是一个重要的数学运算。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的张量操作功能。本文将介绍PyTorch中如何进行外积计算，并提供一些代码示例。
## 什么是外积？
外积，也称为张量积或克罗内克积，是一种在两个向量之间进行的运算。给定两个向量A和B，它们的外积定义为一个矩阵C，其中C的第i行第j列的元素等于A的第i个元素乘以B的第j个
原创
2023-08-02 11:55:06
465阅读
Scipy三维插值插值运算在科学计算任务中非常常见，而scipy又是使用python进行科学计算任务的必备工具之一。关于如何使用scipy进行一位和二维插值官方文档介绍的已经非常详细，基本上根据demo操作就能搞清楚怎么使用scipy进行一维和二维插值。但是有时发现自己需要使用scipy进行三维和更高维插值，然而官方文档对于如何进行高维插值介绍的十分简略，很难看懂，这里详细分析一下怎么使用scip
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2023-08-08 07:40:57
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最近看的一篇paper需要的背景知识（可能略有删改）目录1.张量简介2.张量的定义与运算2.1 张量(Tensor)2.2 纤维(Fibre)2.3 切片(Slice)2.4 内积(Inner product)2.5 矩阵展开(Unfolding-Matricization)2.6 外积(Outer Product)2.7 Kronecker乘积(Kronecker Product)2
花书第二章第三章第四章第五章第六章 第二章张量：表示高维矩阵相加：需要矩阵形状相同矩阵乘法：需要矩阵A的列与矩阵B的行相等（矩阵乘法一般不满足交换律），也叫叉乘，外积 公式：C = AB A是mn，B是np， 则C是mp 可以看作是转置A矩阵后，再每俩列相乘。按照A行下标为行下标，B列下标为C列下标即可。就是所谓的A和B的顺序，若B在前则需按照B行下标是C的行下标。矩阵元素对应乘积：C=A⊙B，
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2024-05-30 09:44:36
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向量向量只有长度和方向，没有绝对的开始位置向量 Normalization：单位向量的模长为1，对于任意一个向量，对其做Normalization就是将该向量除以其模长(即其长度)，此外单位向量通常用来表示方向向量加法：满足平行四边形或者三角形定律 向量乘法：通常分为点乘和叉乘对于点乘，其结果为一个标量，其值为两个向量的长度以及其夹角余弦之积，并且其具有一些性质，如交换律
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2024-01-08 21:49:59
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向量 vector代数表示，一个向量表示一组有序排列的数，详见向量的数量积，向量外积数量积（又叫内积、点积dot product; scalar product），感觉一般别叫点乘，容易和矩阵或者多维数组的点乘混淆，也有的人叫点乘，但是记住多维和向量的点乘含义不一样就i下。 代数表示，对应元素相乘后相加，见向量外积 又称为叉乘（Cross Product）又称向量积（Vector Product）
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2024-01-11 09:09:24
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用matlab实现高维K-means算法*K-means认识**代码**实现结果**心得体会**本算法存在的缺陷* K-means认识本算法与之前的最速下降法一样是机器学习里的一个基本算法，广泛运用于人工智能领域里图像识别等。K-means算法通常可以应用于维数、数值都很小且连续的数据集，比如：从随机分布的事物集合中将相同事物进行分组。数据集在此，提取码为u1s1代码clear; %清除工作空间
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2024-01-26 09:26:19
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## **函数（1）****函数的定义：** 1. [ ] 小时候大家应该都玩过乐高积木，只要通过想象和创意，可以用它怕拼凑出很多神奇的东西。随着学习的深入，编写的代码日益增加并且越来越复杂，所以需要找一个方法对这些复杂的代码进行重新组织。 2. [ ] 为了是使得程序的代码更为简单，就需要把程序分解成较小的组成部分。(三种方法 函数，对象和模块) 3. [ ] 函数就是把代码打包成了不同形状的乐
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2023-12-01 10:38:24
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# Python高维列表的探秘
在Python中，列表是一种非常灵活且广泛使用的数据结构。所谓高维列表，指的是拥有两个或多个维度的列表，通常用于表示矩阵、张量等结构。在数据分析、机器学习和科学计算等领域，高维列表的应用尤为广泛。本文将通过具体的代码示例和详细的解释，带你深入了解Python高维列表的使用及其应用。
## 一、什么是高维列表
高维列表可以视为嵌套列表的集合。例如，二维列表（或二
