numpy练习

最新推荐文章于 2025-04-30 22:15:00 发布
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博客主要介绍了numpy的常用语法，numpy是信息技术领域中用于科学计算的重要库，掌握其常用语法对数据处理、分析等工作有重要意义。
Numpy 练习题50道
qq_20144897的博客
03-08 1万+
练习 导入numpy库并简写为np import numpy as np 打印numpy的版本和配置说明 import numpy as np print(np.__version__) np.show_config() 输出： 1.21.3 blas_mkl_info: NOT AVAILABLE blis_info: NOT AVAILABLE ... 创建一个长度为10的空向量 import numpy as np np.empty(10) 找到任何一个数组的内存大小
精选资源
Numpy练习题目及答案.docx
07-14
Numpy是Python编程语言中的一个核心库，专用于科学计算，尤其在处理大型多维数组和矩阵时表现强大。这个库提供了高效的数值计算功能，并且包含了许多数学和逻辑操作。以下是一些关于Numpy的基础知识、进阶用法以及...
Numpy练习
upset_poor的博客
06-06 419
执行save时会在当前项目路径下生产一个my_array.npy文件，等到实际用的时候再通过load把数组拿出来。切片操作是左闭右开的，即包括起始位置，但不包括结束位置。总体思路就是一维一维地分解，并不是什么高深的东西。多维数组看大佬参考链接解释。
100 个 NumPy 练习
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
04-30 1万+
关于 100 个 NumPy 练习 相关链接资源 关键功能特性 100 个 NumPy 练习题 1、导入 NumPy 包并命名为 `np` (★☆☆) 2、打印 NumPy 版本和配置信息 (★☆☆) 3、创建一个大小为 10 的空向量 (★☆☆) 4、如何获取任意数组的内存大小？ (★☆☆) 5、如何从命令行获取 NumPy add 函数的文档？ (★☆☆) 6、创建一个大小为 10 的空向量，但第 5 个值为 1 (★☆☆) 7、创建一个值范围为 10 到 49 的向量 (★☆☆)
numpy练习题
weixin_51332399的博客
06-26 596
补充一下all与any，all是所有一样才为true，any是只要有一个一样才为true。8.构建一个shape为（6，7，8）的矩阵，并找到第100个元素的索引值。7.构造一个5*5的矩阵，令其值都为1，并在最外层加上一圈0。17.32位float类型和32位int类型转换。2.构造一个全零的矩阵，并打印其占用的内存大小。4.创建一个10-49的数组，并将其倒序排列。25.去除掉一个数组中，所有元素都相同的数据。16.找到在一个数组中，最接近一个数的索引。5.找到一个数组中不为0的索引。
2.Numpy练习（1）
m0_70078527的博客
01-12 370
1.打印当前numpy版本：2.构造一个全零的矩阵，并打印其占用内存大小：3.打印一个函数的帮助文档，比如numpy.add：4.创建一个10~49数组，并将其倒序排列:5.找到一个数组中不为0的索引：6.随机构造一个3*3矩阵，并打印其中最大与最小值。
Numpy 100题练习
分享Python、数据分析、人工智能前沿知识
07-03 1251
print(Z)
Numpy 代码练习题
m0_63161039的博客
03-21 1090
导入 Numpy 库并简称为np。：使用np.array创建一个一维数组。arr[2]：通过索引访问数组的第三个元素，Numpy 数组索引从 0 开始。运行结果： 一维数组: [1 2 3 4 5] 第三个元素: 3。
Numpy基础练习
2301_79602614的博客
12-06 359
11.给定数组[1,2,3,4,5],如何得到在这个数组每个元素之间插入3个0后的新数组?13.创建一个100000长度的随机数组,使用两种方法对其求三次方,并比较所用时间。1.创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象,然后让第5个元素等于1。5.创建一个10*10的ndarray数组,且矩阵边界全为1,里面全为0。7.创建一个范围在(0,1)之间的长度为12的等差数列。9.创建一个长度为10的随机数组并将最大值替换为0。15.矩阵的每一行的元素都减去该行的平均值。2随机矩阵,求矩阵积。
机器学习：numpy练习题
Hanze的博客
03-04 9737
机器学习：numpy练习题1. 从数组 a=np.arange(15)提取 5 到 10 之间的所有元素2. 将数组 np.arange(20)转变为 4 行 5 列的二维数组，并执行交换第 1 行和第 2 行，交换第 1 列和第 2 列。3. 寻找数组 np.random.randint(1,10,size=(5,5))中所有的奇数，并将所有奇数替换为 0.4. 从1—50之间的均匀地产生随机数字20个，存储数组 a 中，替换大于等于 30 数为 0，并获取给定数组 a 中前 5 个最大值的位置。5. 利
03_numpy练习.zip
01-02
这个"03_numpy练习.zip"压缩包包含了与Python学习相关的资料，特别是针对数据分析中的Numpy科学计算库的实践练习。这个练习可能包括了源代码、Jupyter Notebook和Markdown格式的笔记文档，帮助学习者深入理解和应用...
Numpy练习题目及答案文档
最新发布
01-09
Numpy作为Python编程语言中的一个核心组件，主要应用于科学计算领域，特别是在处理大型多维数组和矩阵方面展现出卓越的性能。 该库提供了高效的数值计算能力，并且包含了丰富的数学和逻辑运算功能。 以下是对Numpy...
Numpy练习题50道.pdf
10-09
这份包含50道练习题的Numpy练习资料可能涵盖了Numpy库的各个方面。一些练习可能专注于数组和矩阵的操作基础，例如数组的创建、数组形状的修改、数组索引和切片等。这些是使用Numpy进行数据处理的基石，对于初学者来...
100 个 Numpy 练习（含解决方案）.rar
10-19
整体来说，这套Numpy练习题能够为学习者提供全面且深入的学习体验，无论是在巩固基础知识还是在挑战高级应用方面，都有助于提升个人的专业技能。通过反复练习和解决实际问题，学习者将能够在使用Numpy进行数据操作时...
pytorch中tensor的加减乘除和常见操作
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03-10 4万+
乘法 a * b，要求两个矩阵维度完全一致，即两个矩阵对应元素相乘，输出的维度也和原矩阵维度相同 torch.mul(a, b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵 torch.mm(a,b)，要求两个矩阵维度是（n×m）和（m×p），即普通二维矩阵乘法 torch.matul(a,b)，matmul可以进行张量乘法，输入可以是高维，当输入是多维时，把多出的一维作为batch提出来，其他部分做矩阵乘法 a * b 要
深度学习领域怎么找创新点总结
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创新点总结 创新点总结2 如果把创新的标准放得低一点，那么把A算法的部分步骤（或者某运算、函数），嵌入B算法内部，应该算是创新吧，例如1）把跨层恒等连接加入卷积神经网络，就得到了残差网络；2）把非局部均值引入残差网络，就得到了非局部神经网络（non-local neural network）；3）把软阈值化引入残差网络，就得到了适合强噪数据的残差收缩网络。 融合了几个前人设计好的loss然后效果得到了提升，虽然这种也算是创新 个人认为。一般就是深度学习在你所在领域的一些应用，一般就是残差网络等cnn构架，或
深度学习pytorch常见编程技巧
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如何快速阅读英语文献+如何寻找论文代码+如何复现+如何调参
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01-14 2946
先中文了解相关技术，各种专业名词等的意义， 明白自己为什么要看这篇文献，是找方法还是要结果，还是学习如何描述表达，带着问题先看自己需要的，这样会很快， 然后分类这些文献:实验选材相同，方法相同，目的相同等，就不会轻易忘了文献写的什么了。然后再选择对自己非常重要的全篇通读，难度会大大降低，将阅读文章适当做笔记， 自己的一点经验欢迎交流 ...
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