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  1. numpy完全详解--jalen.pdf

  2. 1、NumPy介绍； 2、NumPy安装使用； 3、数组的创建； 3.1、概述； 3.2、基本创建方式； 3.3、其他创建ndarray的方式1：函数和文件； 3.4、其他创建ndarray的方式2：随机函数； 4、数组输出； 4.1、输出方式； 4.2、打印省略； 5、数组（ndarray）与列表（List）； 5.1、应用对比 ； 5.2、矢量化计算； 5.3、广播机制； 6、相关属性与操作； 7、NumPy中的常数； 8、数据类型； 8.1、概述；

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：884736
    • 提供者：weixin_41685388

  1. numpy数组广播的机制

  2. 主要介绍了numpy数组广播的机制，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：261120
    • 提供者：weixin_38514732

  1. Pytorch mask-rcnn 实现细节分享

  2. DataLoader Dataset不能满足需求需自定义继承torch.utils.data.Dataset时需要override __init__, __getitem__, __len__ ，否则DataLoader导入自定义Dataset时缺少上述函数会导致NotImplementedError错误 Numpy 广播机制： 让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐，shape中不足的部分都通过在前面加1补齐 输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值 如果输入数组的某

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：149504
    • 提供者：weixin_38653694

  1. Numpy数组的广播机制的实现

  2. 前言 Numpy数组不需要循环遍历，即可对每个元素执行批量的算术运算操作（矢量化运算）。当两个数组大小（Numpy.shape）不同时，进行算术运算会出现广播机制。 数组广播 数组在进行矢量化运算的时，要求数组形状时相等的。当形状不等的数组执行算术运算的时候，就会出现广播机制，该机制会对数组进行扩展，使数组的shape属性值一样，就可以进行矢量化运算了。 import numpy as np arr1 = np.array([[0], [1], [2], [3]]) print(arr1.sh

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-16
    • 文件大小：187392
    • 提供者：weixin_38715567

  1. ufunc函数常用运算、ufunc函数广播机制——《Python数据分析与应用》笔记

  2. ufunc 函数全称为通用函数，是一种能够对 数组 中的所有元素进行操作的函数。 Numpy ufunc函数常用的 ufunc 函数运算数组的四则运算数组的比较运算逻辑运算ufunc 函数的广播机制 常用的 ufunc 函数运算 常用的 ufunc 函数运算有四则运算、比较运算和逻辑运算等。 数组的四则运算 数组间的四则运算是对每个数组中的对应位置的元素分别进行四则运算，所以进行四则运算的两个数组的 形状必须相同，如果不同，在满足一定条件下，数组广播之后还可以进行运算。 # 数组相加 x = n

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：158720
    • 提供者：weixin_38743391

  1. [Python/PyTorch基础] Numpy学习笔记

  2. 目录Numpy基础引文Numpy的主要特点Numpy主要内容生成Numpy数组从已有数据中创建数组利用random模块生成数组创建特定形状的多维数组利用arange、linspace函数生成数组获取元素通过指定索引标签通过函数算数运算数组变形批量处理通用函数广播机制 Numpy基础 引文 Python本身含有列表（list）和数组（array），但对于大数据来说，这些结构是有很多不足的。 list的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。 array对象可以直接保存数值，但是由于它不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：169984
    • 提供者：weixin_38752897

  1. Numpy的使用

  2. 4-1 Numpy介绍与安装 为什么使用Numpy? ​ 因为Numpy的底层实现是使用C++语言来编写的。执行效率会非常的高 Numpy是什么？ ​ Numpy(Numerical Python) 是目前Python数值计算中最为重要的基础包。大多数计算包都提供了基于Numpy的科学函数功能，将Numpy的数组对象作为数据交换的通过语。 Numpy特点 提供高效多维数组 提供了基于数组的便捷算术操作以及广播机制 对数阶进行快熟的矩阵计算 对硬盘中数组进行读写操作 Numpy安装 pip ins

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：244736
    • 提供者：weixin_38595690

  1. 探秘TensorFlow 和 NumPy 的 Broadcasting 机制

  2. 在使用Tensorflow的过程中，我们经常遇到数组形状不同的情况，但有时候发现二者还能进行加减乘除的运算，在这背后，其实是Tensorflow的broadcast即广播机制帮了大忙。而Tensorflow中的广播机制其实是效仿的numpy中的广播机制。本篇，我们就来一同研究下numpy和Tensorflow中的广播机制。 1、numpy广播原理 1.1 数组和标量计算时的广播 标量和数组合并时就会发生简单的广播，标量会和数组中的每一个元素进行计算。 举个例子： arr = np.aran

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：376832
    • 提供者：weixin_38747216

  1. numpy数组广播的机制

  2. numpy数组的广播功能强大，但是也同时让人疑惑不解，现在让我们来谈谈其中的原理。 广播原则： 如果两个数组的后缘维度(即：从末尾开始算起的维度)的轴长相符或其中一方的长度为1，则认为它们是广播兼容的，广播会在缺失和(或)长度为1的轴上进行. 上面的原则很重要，是广播的指导思想，下面我们来看看例子。 1.其实在最简单的数组与标量数字之间的运算就存在广播，只是我们把它看作理所当然了。 2.再看下一个例子，这个大家都会一致认为这是广播了 根据广播原则：arr1的shape为(4,1),arr2的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：257024
    • 提供者：weixin_38715094