>>> x = np.array([1,2]) >>> x.shape (2,) >>> y = np.expand_dims(x, axis=0) >>> y array([[1, 2]]) >>> y.shape (1, 2) >>> x = np.array([1,2]) >>> x.shape (2,) >>> y = np.expand_dims(x,…

(1)NumPy - 切片和索引 l  ndarray对象中的元素遵循基于零的索引. 有三种可用的索引方法类型: 字段访问,基本切片和高级索引. l  基本切片 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展.切片只是返回一个观图. l  如果一个ndarray是非元组序列,数据类型为整数或布尔值的ndarray,或者至少一个元素为序列对象的元组,我们就能够用它来索引ndarray.高级索引始终返回数据的副本. 有两种类型的高级索引:整数和布尔值. 整数索引实例 import numpy as n…

转自 [译]与TensorFlow的第一次接触(三)之聚类 2016.08.09 16:58* 字数 4316 阅读 7916评论 5喜欢 18 前一章节中介绍的线性回归是一种监督学习算法,我们使用数据与输出值(标签)来建立模型拟合它们.但是我们并不总是有已经打标签的数据,却仍然想去分析它们.这种情况下,我们可以使用无监督的算法如聚类.因为聚类算法是一种很好的方法来对数据进行初步分析,所以它被广泛使用. 本章中,会讲解K-means聚类算法.该算法广泛用来自动将数据分类到相关子集合中,每个子集合…

Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr,…

NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 “Numeric Python”. 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用NumPy,开…

""" Numpy 数组操作 修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 """ import numpy as np ''' numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.reshape(arr, newshape, order=…

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 一.修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状 numpy.reshape(arr, newshape, order…

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: (1)修改数组形状 (2)翻转数组 (3)修改数组维度 (4)连接数组 (5)分割数组 (6)数组元素的添加与删除 1.修改数组形状 函数 描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组 ravel 返回展开数组 1.1 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状, 格式如下: numpy…

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 学习笔记类似提纲,具体细节参照上文链接 一些前置的基础 随机数 tf.random uniform(shape()) 两个元素零向量 tf.zeros(shape=(2)) 2x2常量 tf.constant([1,2],[3,4]) 查看形状.类型.值 A.shape A.dtype A.numpy() 矩阵相加 tf.add(A,B) 矩阵相乘 tf.matmul(A,B) 自动求导机制  tf.G…

[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 目录 [阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 0x00 摘要 0x01 reduce_sum 1.1 reduce_sum函数 1.2 维度和轴 1.3 例子 1.4 DIN使用 0x02 reshape 2.1 reshape函数 2.2 DIN使用 0x03 expand_dims 3.1 expand_dims函数 3.1.1 例1 3.1.2 例2 3.2 DIN使用 0xFF 参考 0x00 摘要…