开始Python机器学习——numpy

矩阵操作与维度理解
最新推荐文章于 2025-09-07 01:02:55 发布
最新推荐文章于 2025-09-07 01:02:55 发布
阅读量63 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/ningxinjie/p/10987880.html
本文讲解了矩阵的维度概念，如一维和二维矩阵，并介绍了numpy中a.ndim属性的使用，用于获取矩阵的维度数量。此外，还探讨了reshape函数如何改变矩阵的构造维度，以及a.size属性显示矩阵的元素个数。最后，对比了矩阵乘法中的*运算符与dot函数的区别。

 

a.ndim指的是几维矩阵，一般我们都是一维和二维的，比如下图就是二维的，用[]括起来各个一维的

reshape改变构造维度，这个很常用哦

      

a.size#元素个数

                  

*是对应位置想成，dot是矩阵方式相乘

           

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ningxinjie/p/10987880.html

【机器学习】——numpy教程
qq_59702185的博客
10-25 3194
numpy是一个开源的Python库，也就是相当于Python中的列表，即多维数组。那么为什么有了列表，我们还需要使用numpy呢？numpy可以计算大型的多维数组和矩阵操作，他的计算能力更强，运行的速度更快。其实，Python中的列表，要想找到列表中对应的元素需要先通过寻找该元素的地址才可以访问到元素，因此，速度自然会慢一些。而Python中的numpy是存储在一片连续的地址空间上的，因此访问元素速度更快，类似于c++中的数组，物理空间是连续的。
Python 科学计算——numpy 篇
02-24
通过理解并熟练掌握ndarray对象、矩阵运算以及ufunc，开发者可以有效地进行科学计算，包括数值模拟、数据分析和机器学习等任务。numpy的高效性和灵活性使其成为Python科学计算领域不可或缺的一部分。在实际项目中，...
numpy练习（一）
厚积薄发
05-11 7690
numpy练习（一） 创建一个 5x5 的二维数组，其中边界值为1，其余值为0 Z = np.ones((5,5)) Z[1:-1,1:-1] = 0 Z 使用数字 0 将一个全为 1 的 5x5 二维数组包围 import numpy as np z = np.ones((5,5)) z = np.pad(z, pad_width=1, mode='constant',constant_val...
Python机器学习——numpy
Twilightzsj的博客
03-30 771
Python机器学习——numpy 文章目录Python机器学习——numpy前言一、numpy是什么？二、使用步骤1.引入库2.NumPy Ndarray 对象2.NumPy 矩阵对象2.1 矩阵转置（T）2.2 矩阵求逆（I）2.3 矩阵乘法（dot）2.4 访问矩阵2.4.1 访问第i行第j列的值（i,j从0开始）2.4.2 遍历第i行2.4.3 遍历第j列总结 前言 在机器学习中，我们要面临大量的数学公式，掌握好的工具可以使我们更好的将理论用于实战。接下来我们粗略的了解什么是Numpy。
python机器学习——numpy库中ndarray的计算
weixin_44868393的博客
05-31 1415
numpy中ndarray的计算 一、生成数组的方法 1 ndarray的属性 数组属性反映了数组本身固有的信息。 import numpy as np a = [[2,3],[3,4],[2,3],[3,4]] b=np.array(a) print(b.shape) #数组维度 print(b.ndim) #数组维度 print(b.size) #数组的元素数量 print(b.itemsize) #一个数组元素的长度 print(b.dtype) #数组元素的类型 结果 (4,
python学习——NumPy数值计算基础_python机器学习与编程 numpy数值计算
2401_84731999的博客
05-10 459
一维数组数组值修改多维数组3X5。
Python学习笔记——Numpy的初步学习
bang___bang_的博客
01-26 2330
关于numpy模块的简单学习，欢迎大家多多指教
机器学习入门 04 —— Numpy使用
zcy的博客
07-29 1235
文章目录系列文章Numpy4.1 Numpy优势1 Numpy介绍2 ndarry介绍3 ndarray与Python原生list效率对比4 ndarray的优势5 小结4.2 N维数组—ndarray1 ndarray的属性2 ndarray的元素类型3 基本操作0/1数组拷贝数组等差/等比数组正态分布和均匀分布形状修改类型修改数组去重4 ndarray运算逻辑运算通用判断函数 all和any三元运算符 where统计运算5 数组间的运算数组与数进行运算数组与数组进行运算6 矩阵乘法 系列文章 机器学习
0基础学深度学习——numpy
xiaocaiixuexi的博客
10-06 1647
numpy库在深度学习领域的基础用法，如array、arange、zeros、ones等。
Python数据分析——Numpy2 数组操作
Ruannn的博客
05-16 788
swapaxes实际上也是针对轴索引进行变化，区别就在于transpose可以一次传入多个参数，对若干轴进行交换，而swapaxes只能两两置换，且swapaxes(i,j)和。1）使用ravel()创建的新数组实际上是对父数组的引用（即“视图”）。机器学习数据集准备过程中，可以用于将数据列与标签列在水平方向上合并，从而得到带标签的数据集。与insert()函。index：在其之前插入值的索引，可以是序列数据（如元组、列表），实现在。values：要插入的数据，可以是序列数据，但其形状必须与原数组匹配。
机器学习——Numpy、 Matplotlib、 Pandas的使用
君莫笑的博客
03-15 2245
实验1 Anaconda3的使用和Numpy、 Matplotlib、 Pandas的使用 1 实验目的 掌握在 Anaconda3环境下编写Python程序的方法。 掌握Numpy中对数组的操作方法。 掌握Matplotlib中常用图形的绘制方法。 掌握 Pandas中对数据框的操作方法。 2 实验内容 从 Anaconda3进入Jupiter Notebook，创建一个新的程序，保存到D:\maln目录下。写出具体步骤。 创建一个2行3列的二维数组，并将其各元素初始化为0。 设x=[
python机器学习教程-从零开始掌握Python机器学习：十四步教程.pdf
06-12
【Python机器学习基础】 Python作为机器学习的首选语言，因其简洁的语法和强大的库支持而备受推崇。在开始机器学习之旅之前，首先需要掌握Python的基础编程技能。这包括理解变量、数据类型、控制结构（如if-else，...
Python机器学习——数据分析与评分卡建模 课件
07-01
Python机器学习领域中，数据分析与评分卡建模是至关重要的技术环节，它们在金融、风控、市场营销等多个行业中广泛应用。评分卡是一种将复杂模型结果转化为直观分数的工具，便于业务人员理解和应用。本课件旨在深入...
PYTHON机器学习——KNN（k近邻算法）
12-22
PYTHON机器学习——KNN（k近邻算法） 代码实现 首先，导入需要用到的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 初始化模拟数据集和对应的分类 data_x=[[1.15,2.34], [1.55,2.47], [3.78,4.98], ...
Java 和 Python 的执行方式有很大不同——Android学习
ban102055的博客
09-04 2617
特性PythonJava执行方式(解释执行)->(先编译后执行)是否需要编译否是环境需要 Python 解释器需要JDK(包含javac和java在Android Studio中不适用全自动，点击“Run”即可给你的建议：为了学习 Android 开发：直接使用。不要担心命令行，IDE 会帮你处理一切。专注于编写代码和理解 Android 的概念（如 Activity、生命周期）。为了单纯学习 Java 语法。
Java 枚举通用接口设计与实现
sunnyday0426的博客
09-04 682
本文介绍了Java中枚举类型的通用接口设计方法。通过定义BaseEnumInterface接口，可以为枚举添加code和desc属性，并提供统一的静态操作方法，如根据code获取枚举实例、获取所有编码列表、验证编码有效性等。以GenderEnum为例，展示了枚举类如何实现该接口，并演示了通过接口提供的通用方法进行便捷操作。这种设计模式提高了代码复用性，使枚举操作更加规范统一。
【TXT】用 Python 实现超漂亮的 HTML 两栏文本对比工具（支持行内差异高亮）
采菊东篱下，Python满乾坤！
09-05 1172
这个小工具虽然只有 300 多行代码，但却融合了文本处理、算法匹配、前端渲染和用户体验设计。它不仅实用，还能作为学习difflib和 HTML/CSS 布局的优秀范例。✅一句话总结：让文本对比不再枯燥，让差异“看得见”！也欢迎在评论区提出你的优化想法 😊。
torch神经网络入门级设备测试
最新发布
m0_71002812的博客
09-07 585
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 662
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
掌握Python机器学习库——Scipy与NumPy
根据提供的信息，本篇将深入探讨与“python ml lib”相关的知识点，包括Python编程语言的基础概念、机器学习库以及涉及到的“ScipyLectures-simple.pdf”和“numpy”这两个Python库。 ### Python编程语言基础 ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值