第四章（NumPy基础：数组与向量化计算）
安装numpy及使用
pip install numpyPyCharm无法使用numpy
File-->setting-->项目名-->Project Interpreter-->本地安装python-->应用测试代码
import numpy as npdata = np.ran
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2024-06-09 08:39:46
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1.处理文本数据神经网络不会接收原始的文本作为输入，它只能处理数值型张量。于是，文本向量化便是对文本处理的关键一步，所谓文本向量化就是将文本转化为数值型张量的过程。他有多种实现方式：将文本分割成单词，将每个单词转化为一个向量将文本分割成字符，将每个字符转化为一个向量提取单词或者字符的n-gram,并将每个n-gram转化为一个向量。n-gram是多个连续单词或字符的集由于大多数场景中单独对字符进行
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2023-08-17 18:50:37
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文章目录一、向量化二、逻辑回归向量化三、广播四、 A note on python/numpy vectors五、逻辑回归损失函数的解释六、总结 一、向量化深度学习算法中，数据量很大，在程序中应该尽量减少使用loop循环语句，而可以使用向量运算来提高程序运行速度。向量化（Vectorization）就是利用矩阵运算的思想，大大提高运算速度。例如下面所示在Python中使用向量化要比使用循环计算速
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2023-08-10 02:15:28
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一、多维数组1、生成ndarray （array函数）.np.array()生成多维数组例如：import numpy as npdata1=[6,7.5,8,0,1] #创建简单的列表print(data1)arr1=np.array(data1) #将列表创建数组print(arr1)2、ndarry的数据类型（1）dtype() #获取数组元素类型（浮点数、复数、整数等）data=np.ra
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2023-08-28 10:53:05
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1. 介绍2. Intel高级向量扩展3. GCC中向量化4. ICC中向量化5. AOCC/LLVM中向量化 1. 介绍什么是自动向量化？ 自动向量化（automatic vectorization）是自动并行化（automatic parallelization）的一种特殊情况，它将一次处理一对的标量运算转换为一次并行处理多对的向量运算。因此向量化可以显着加速一些带循环的程序运算，尤其是在大
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2023-09-24 21:37:24
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# Python向量化编程指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Python向量化编程。向量化编程是一种利用向量和矩阵操作来提高代码效率的方法，它可以显著减少循环的使用，从而提高运行速度。在本文中，我将向你介绍Python向量化编程的流程，并提供相应的代码示例和解释。
## Python向量化编程流程
首先，让我们来看一下Python向量化编程的整个流程。下表展示了实现P
原创
2024-01-17 11:49:09
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首先是自动编码器和图自动编码器。自动编码器的主要作用是学习一个东西的主要特征，从高维编码到低维，再从低维解码到高维。衡量编码和解码的好坏就是重构损失，也就是看原始向量和重构向量像不像，一般用交叉熵或者均方误差来衡量损失。而图自动编码器主要是用来学习图的主要特征，更具体来讲是学习每个节点的主要特征。在编码阶段，AE是用全连接层或者卷积层，GAE一般使用的是GCN进行编码，输入是邻接矩阵和节点的特征矩
文章目录本质词袋模型原理特点词空间模型NNLM 模型RNNLMC&W 模型C&W & NNLMCBOW 和 Skip-gram 模型CBOW 模型改进：负采样doc2vec / str2vec由来（时序）资料 本质便于计算机理解，将文本转化为数值。 当前阶段，对文本的向量化 大部分研究都是通过 词向量 来实现的。词向量：词袋模型，word2vec文章/句子作为向量：doc
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2023-11-10 01:44:57
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1、矢量化/向量化我们推荐使用向量化的形式进行编码，尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。 对于机器学习领域广为使用的python语言而言，没有内置对于矩阵、向量的支持，毕竟python是一门通用语言。但是，借助一些第三方库（数值线性代数库）如下面的Numpy，我们也可以很容易的处理向量数值运算。2、NumpyNumpy是Numerical Python的缩写，是Python生态系统中高性能科
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2023-07-04 20:49:21
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对于算法开发人员来说，MATLAB是常用的一个工具，但是由于历史原因以及传统认识的偏差，我们很多人只是把MATLAB当成一个高级计算器或者算法验证工具。很多人在编写MATLAB程序的时候，没有发挥MATLAB的优势，或者生硬的应用向量化编程，导致MATLAB程序运行效率很低，进而得出MATLAB只适合做预研，不适合产品部署的结论。&nb
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2023-07-08 17:40:08
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文章目录1、导入Numpy2、向量相加3、Numpy数组4、Numpy数据类型5、数据类型转换6、创建自定义数据类型7、数组与标量运算8、一维数组的索引和切片9、多维数组的索引和切片10、布尔型索引11、数组转置12、改变数组的维度13、组合数组14、组合数组15、数组的分割16、数组的转换17、利用数组进行数据处理18、将条件逻辑表达为数组运算19、数学与统计方法20、用于布尔型数组的方法21
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2023-08-10 12:43:31
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句向量 Sentence Embedding摘要本文主要对句向量的发展和relate work介绍一下，可以看作一个简单的综述内容，句向量在NLP中有着很重要的作用，同时在许多NLP实际任务中会类似得到word embedding一样得到中间产物句向量 sentence embedding。下面将从最开始的dec2vec，以及word embedding组合的到的句向量分析，到sentence b
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2023-09-14 12:28:12
434阅读
Matlab 编程思想——向量化编程C 语言的基本元素是单数值(比如单变量或数组里的元素) ，再加上其结构化的特点，决定了通常 C 语言程序大都充斥着大量罗嗦的单变量循环和判断语句(注 1)。而 Matlab 是以向量、矩阵为基本元素的，所以要编写真正的 Matlab 程序必须抛弃【 C 语言那种“单数值、元素化”考虑问题】的思路，转以向量、矩阵为最小单位来考虑问题。 也就是说， Matlab 的
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2024-05-20 12:00:28
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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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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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# Java 向量化编程指南
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(了解向量化编程) --> B(导入必要的库)
B --> C(创建数据)
C --> D(进行向量化计算)
D --> E(输出结果)
```
## 步骤
### 1. 了解向量化编程
向量化编程是利用向量（数组）来进行并行计算，提高程序的运行效率。在 Java
原创
2024-03-17 04:25:03
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2.11向量化向量化是消除代码中显示for循环语句的艺术,在训练大数据集时,深度学习算法才变得高效,所以代码运行的非常快十分重要.所以在深度学习领域中将大数据集进行向量化操作变得十分重要.对于非向量化数据的计算,我们会使用循环去遍历整个数据集计算对应项的乘积.例如我们要计算一个数据样本,其中w和b都是一个n维向量,计算式子:那么我们的式子会写为:z=0
for i in range(n-x)
z+
记录ng讲的deep learning课的笔记，第3课：Python and Vectorization
1 向量化( Vectorization )在逻辑回归中，以计算z为例，$ z = w^{T}+b $，你可以用for循环来实现。但是在python中z可以调用numpy的方法，直接一句$z = np.dot(w,x) + b$用向量化完
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2023-06-12 20:22:55
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文章目录1. Vectorization2. More Vectorization Examples3. Vectorizing Logistic Regression4. Vectorizing Logistic Regression’s Gradient Output5. Broadcasting in Python6. A note on python/numpy vectors7. Qu
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2023-10-04 19:19:13
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文章目录1. NumPy ndarray：多维数组对象1.1 生成ndarray1.2 ndarray的数据类型1.3 NumPy数组算术1.4 基础索引与切片1.4.1 数组的切片索引1.5 布尔索引1.6 神奇的索引1.7 数组转置和换轴2. 通用函数：快速的逐元素数组函数3. 使用数组进行面向数组编程3.1 将条件逻辑作为数组操作3.2 数学和统计方法3.3 布尔值数组的方法3.4 排序3
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2023-09-06 14:07:57
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