吴恩达深度学习:python中的广播
1.python中的广播:
(1)广播是一种手段,可以让python代码执行得更快,我们来看看python实际如何执行。
下面矩阵列出了100克苹果、牛肉、鸡蛋和蛋白质中含有的碳水化合物、蛋白质和脂肪的数量
比如说我们的目标是四种食物中卡路里有多少百分比。比如100克苹果中有56+1.2+1.8卡路里,然后苹果中来自碳水化合物的卡路里占比是百分之56/59=94.4%,所以苹果中大部分的热量都来自碳水化合物。我们要做的计算就是对上面四列数据求和,得到100g上面食物中卡路里的总量,这些食物分别是牛肉、鸡蛋和土豆。然后让整个矩阵各列除以总量,得到卡路里占的百分比,下面上代码:
import numpy as np
A=np.array([[56.0,0.0,4.4,68.0],[1.2,104.0,52.0,0.0],[1.8,135.0,99.0,0.9]])
print('A=',A)
在竖直方向上求和
#计算在竖直方向上的和,在竖直方向进行求和
cal = A.sum(axis=)
print('cal=',cal)
cal= [ 59. 239. 155.4 68.9]
我们发现苹果是59卡路里,239是牛肉中的总卡路里数,然后计算百分比,
吴恩达深度学习:python中的广播的更多相关文章
- 吴恩达深度学习第2课第2周编程作业 的坑(Optimization Methods)
我python2.7, 做吴恩达深度学习第2课第2周编程作业 Optimization Methods 时有2个坑: 第一坑 需将辅助文件 opt_utils.py 的 nitialize_param ...
- 吴恩达深度学习第1课第4周-任意层人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN)(向量化)手写推导过程(我觉得已经很详细了)
学习了吴恩达老师深度学习工程师第一门课,受益匪浅,尤其是吴老师所用的符号系统,准确且易区分. 遵循吴老师的符号系统,我对任意层神经网络模型进行了详细的推导,形成笔记. 有人说推导任意层MLP很容易,我 ...
- 吴恩达深度学习第4课第3周编程作业 + PIL + Python3 + Anaconda环境 + Ubuntu + 导入PIL报错的解决
问题描述: 做吴恩达深度学习第4课第3周编程作业时导入PIL包报错. 我的环境: 已经安装了Tensorflow GPU 版本 Python3 Anaconda 解决办法: 安装pillow模块,而不 ...
- 【Deeplearning.ai 】吴恩达深度学习笔记及课后作业目录
吴恩达深度学习课程的课堂笔记以及课后作业 代码下载:https://github.com/douzujun/Deep-Learning-Coursera 吴恩达推荐笔记:https://mp.weix ...
- 吴恩达深度学习 反向传播(Back Propagation)公式推导技巧
由于之前看的深度学习的知识都比较零散,补一下吴老师的课程希望能对这块有一个比较完整的认识.课程分为5个部分(粗体部分为已经看过的): 神经网络和深度学习 改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化 ...
- 深度学习 吴恩达深度学习课程2第三周 tensorflow实践 参数初始化的影响
博主 撸的 该节 代码 地址 :https://github.com/LemonTree1994/machine-learning/blob/master/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8 ...
- 吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(一)
Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十分方便,便于指出过滤器的位置. ...
- 吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)
作者:szx_spark 1. Padding 在卷积操作中,过滤器(又称核)的大小通常为奇数,如3x3,5x5.这样的好处有两点: 在特征图(二维卷积)中就会存在一个中心像素点.有一个中心像素点会十 ...
- Coursera 吴恩达 深度学习 学习笔记
神经网络和深度学习 Week 1-2 神经网络基础 Week 3 浅层神经网络 Week 4 深层神经网络 改善深层神经网络 Week 1 深度学习的实用层面 Week 2 优化算法 Week 3 超 ...
随机推荐
- hive单用户多点模式配置
简介 单用户多点模式也称远程服务模式,用户非java客户端访问元数据库,在服务端启动MetaStoreServer,客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库. mysq ...
- Java 内部类、成员类、局部类、匿名类等
Java各种称呼类详解 Java有各种各样类,内部类.嵌套类.成员类.局部类(本地类).静态类.匿名类.文件类以及这些组合起来的称呼类,成员内部类,成员匿名类,成员嵌套类,本地匿名类等,真是多的不行, ...
- koa2,koa-jwt中token验证实战详解
用户身份验证通常有两种方式,一种是基于cookie的认证方式,另一种是基于token的认证方式.当前常见的无疑是基于token的认证方式.以下所提到的koa均为koa2版本. token认证的优点是无 ...
- Xcode 4.1实用小工具:模拟网络连接和带宽
暂无评论 适用于Mac OS X Lion的开发套件Xcode 4.1中,有个新鲜的小工具叫做Network Link Conditioner(网络连接调节器),是一款具有高度可定制性的辅助工具,让用 ...
- LeetCode 74. 搜索二维矩阵(Search a 2D Matrix)
题目描述 编写一个高效的算法来判断 m x n 矩阵中,是否存在一个目标值.该矩阵具有如下特性: 每行中的整数从左到右按升序排列. 每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数. 示例 1: 输入: ma ...
- 网络安全监控实战(一):Snort,Wazuh&VT
https://cloud.tencent.com/developer/news/222711
- kotlin之字符类型
kotlin语言中,字符类型用Char表示,与java区别在于,kotlin中字符不能直接看成数字,如下: java中: void check (char c){ if(c==97){ } } kot ...
- 代码实现:有n个整数,使其前面各数顺序向后移m个位置,最后m个数变成最前面的m个数
//有n个整数,使其前面各数顺序向后移m个位置,最后m个数变成最前面的m个数 import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; public ...
- [VBA]去重汇总
问题描述:汇总多个工作表的指定字段到sheet1里面,并去除重复的字段内容. Sub 去重汇总() Dim sht As Worksheet, j As Integer, x As Integer S ...
- Python之异常处理-Exception
在写python程序时, 不要害怕报错, 也不要怕自己的英语不够好, 不要看到一有红色的字就心里发怂. 其实报的错也是有套路可寻滴~识别了异常的种类, 才能对症下药. 常见异常: Exception ...