[笔记]深度学习入门 基于Python的理论与实现(一)

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gitee

1. python 入门

1.5之前是python安装和基础语法, 我直接跳过了

1.5 Numpy

深度学习中经常出现数组和矩阵运算,Numpy 的数组类 numpy.array 提供了很多便捷的方法

1.5.1 导入 Numpy

python 复制代码
import numpy as np

1.5.2 生成 Numpy 数组

np.array(),接收 python 列表,生成 Numpy 数组

python 复制代码
x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
print(x)
print(type(x))

1.5.3 Numpy 的数学运算

python 复制代码
x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
y = np.array([2.0, 4.0, 6.0])

print(x + y)
print(x - y)
print(x * y)
print(x / y)

需要注意,用于计算的数组的元素个数要相同
'对应元素的'的英文是 element-wise,而 numpy 不仅可以进行 element-wise 运算,还可以和单一的数值(标量)组合起来进行计算。此时,需要在

numpy 数组的各个元素和标量之间进行计算,这个功能也称为广播

python 复制代码
x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
print(x / 2.0)

1.5.4 Numpy 的 N 维数组

numpy 可以生成多维数组

python 复制代码
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(A)
print(A.shape)
print(A.dtype)

shape 可以查看矩阵的形状,dtype 可以查看矩阵元素的数据类型

python 复制代码
B = np.array([[3, 0], [0, 6]])
print(A + B)
print(A * B)

矩阵运算可以在相同形状的矩阵间以对应元素的方式进行。也可以通过标量(单一数值)对矩阵进行算术运算。这也是基于广播的功能

python 复制代码
print(A)
print(A * 10)

数学上将一维数组称为'向量',将二维数组称为'矩阵',将一般化后的向量或矩阵等统称为'张量'(tensor)。本书将二维数组称为矩阵,三维及以上称为'张量'或'多维数组'

1.5.5 广播

numpy 中形状不同的数组之间也可以进行运算。之前的例子中,2x2 的矩阵和标量 10 之间进行了乘法运算。这个过程中,标量 10 被扩展成

2x2 的形状,然后再与矩阵 A 进行乘法运算。这个功能就是广播


1.5.6 访问元素

python 复制代码
X = np.array([[51, 55], [14, 19], [0, 4]])
print(X)
print(X[0])  # 第0行
print(X[0][1])  # (0,1)的元素

使用 for 遍历

python 复制代码
for row in X:
print(row)

使用数组访问

python 复制代码
X = X.flatten()  # 将X转为一维数组
print(X)
print(X[np.array([0, 2, 4])]) # 获取索引为0、2、4的元素

通过这个标记法,可以获取满足一定条件的元素。例如,获取 x 中大于 15 的元素

python 复制代码
print(X > 15)
print(X[X > 15])

通过不等号得到了布尔型数组,并通过布尔型数组取出 X 的各个元素(取出 True 对应的元素)

  • python 等动态语言一般比 c 和 c++等静态语言(编译型)运算速度慢,所以很多追求性能的场景,人们用 c、c++编写,然后让 python
    调用,numpy 也是如此

1.6 Matplotlib

图形绘制和可视化的库

1.6.1 绘制简单图形

sin 函数曲线

python 复制代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.arange(0, 6, 0.1)  # 以0.1为步长(单位),生成0到6的数据
y = np.sin(x)

# 绘制图形
plt.plot(x, y)
plt.show()

1.6.2 pyplot 的功能

在刚才的 sin 函数图形中追加 cos 函数的图形,并尝试使用 pyplot 的添加标题和 x 轴标签名等其他功能

python 复制代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.switch_backend('TkAgg')
# 绘制sin函数曲线
# 生成数据
x = np.arange(0, 6, 0.1)  # 以0.1为步长(单位),生成0到6的数据
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 绘制图形
plt.plot(x, y1, label='cos')
plt.plot(x, y2, linestyle='--', label='cos')  # 用虚线绘制 
plt.xlabel('x')  # x轴标签
plt.ylabel('y')  # y轴标签
plt.title('sin & cos')  # 标题
plt.legend()
plt.show()

1.6.3 显示图像

pyplot 提供了显示图形的方法 imshow()。此外,还可以使用 matplotlib.image 里的 imread() 读取图像

python 复制代码
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.image import imread

img = imread('lena.jpg')  # 读入图像(设定合适的路径)
plt.imshow(img)

plt.show()
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