numpy

爱学习的capoo9 小时前
线性代数·矩阵·numpy
NumPy对二维矩阵中的每个元素进行加减乘除和对数运算使用NumPy对二维矩阵中的每个元素进行加减乘除和对数运算的方法如下:对每个元素进行标量运算,可直接使用算术运算符。
Code_流苏2 天前
python·numpy·多维数组·python数据分析·向量化计算
《Python星球日记》第22天:NumPy 基础名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》 创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder😊)
灵均6664 天前
人工智能·机器学习·线性回归·numpy·pandas·scikit-learn·matplotlib
机器学习-线性回归模型文章使用的数据集:ex1data2.txt在线性回归中,我们希望通过向量化来高效计算预测值:传统公式(单个样本):
苏卫苏卫苏卫6 天前
开发语言·数据结构·笔记·python·numpy·pandas
【Python】数据结构练习
过期动态7 天前
人工智能·python·深度学习·pycharm·cnn·numpy
【动手学深度学习】卷积神经网络(CNN)入门卷积神经网络(CNN)的核心原理是通过局部感受野、参数共享和层级化特征提取,模仿生物视觉处理机制,自动从图像或序列数据中学习特征。其应用广泛,尤其在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域效果显著。CNN通过局部特征提取+层级抽象的原理,将复杂任务(如图像分类)转化为可学习的数学问题。其应用从早期的手写识别发展到今天的自动驾驶、医疗诊断等关键领域,核心优势在于自动特征学习和对空间/时序数据的高效处理,成为深度学习最成功的模型之一。
JOYCE_Leo1613 天前
图像处理·opencv·numpy
图像处理:使用Numpy和OpenCV实现傅里叶和逆傅里叶变换1、什么是傅里叶变换及其基础理论1.1 傅里叶变换1.2 基础理论2. Numpy 实现傅里叶和逆傅里叶变换
豆豆15 天前
笔记·学习·numpy
day17 学习笔记通过今天的学习,我掌握了numpy中有关增删改查以及部分常用统计函数的使用方法tips:可以这样理解axis的含义:
杜子腾dd17 天前
运维·python·自动化·excel·numpy·pandas
21.Excel自动化:如何使用 xlwings 进行编程创建一个基于伪随机数的DataFrame,它有足够多的行,使得只有首尾几行会被显示。view 函数可以接受所有常见的 Python 对象,包括数字、字符串、列表、字典、元组、NumPy 数组和 pandas DataFrame。
赛卡17 天前
人工智能·pytorch·python·学习·机器学习·自动驾驶·numpy
“自动驾驶背后的数学” 专栏导读专栏链接: 自动驾驶背后的数学专栏以“自动驾驶背后的数学”为主题,从基础到深入,再到实际应用和未来展望,全面解析自动驾驶技术中的数学原理。开篇用基础数学工具搭建自动驾驶的整体框架,吸引儿童培养兴趣,为成人开启技术大门;随后深入探讨线性变换、多传感器融合等专业领域,满足不同读者对数学概念实际应用的探索欲;最终通过全流程解析和坐标映射轻快版,将知识整合,兼顾深度与广度。
Cccc吃吃吃19 天前
开发语言·jvm·python·beautifulsoup·numpy·pyqt·fastapi
python中深浅拷贝以及可变对象和不可变对象目录一、深浅拷贝浅拷贝(Shallow Copy)深拷贝(Deep Copy)总结二、 可变对象三、不可变对象
豆芽81920 天前
人工智能·python·机器学习·numpy·概率论
二项式分布(Binomial Distribution)让我们来看看玩板球这个例子。假设你今天赢了一场比赛,这表示一个成功的事件。你再比了一场,但你输了。如果你今天赢了一场比赛,但这并不表示你明天肯定会赢。我们来分配一个随机变量X,用于表示赢得的次数。 X可能的值是多少呢?它可以是任意值,这取决于你掷硬币的次数。
赛卡21 天前
python·算法·数学建模·自动驾驶·numpy·matplotlib
自动驾驶系统的车辆动力学建模:自行车模型与汽车模型的对比分析在自动驾驶系统的车辆动力学建模中,自行车模型(Bicycle Model)和更复杂的汽车模型(如双轨模型或多体动力学模型)各有其适用场景和优缺点。以下是两者的详细对比及选择原因解析:
夜松云22 天前
数据结构·人工智能·python·线性代数·算法·机器学习·numpy
线性代数核心概念与NumPy科学计算实战全解析学习方法:思维导图,梳理多记忆,函数名和功能,参数学会应用,不要钻牛角尖标量是一个只有大小没有方向的量。在数学上,标量通常表示为一个普通的数字,如‌质量、‌长度、时间、温度
fen_fen22 天前
学习笔记·numpy
numpy学习笔记10:arr *= 2向量化操作性能优化在 NumPy 中,直接对整个数组进行向量化操作(如 arr *= 2)的效率远高于显式循环(如 for i in range(len(arr)): arr[i] *= 2)。以下是详细的解释:
杜子腾dd22 天前
运维·python·数据挖掘·自动化·excel·numpy·pandas
20. Excel 自动化:Excel 对象模型Excel对象模型是Excel图形用户界面的层次结构表示,它允许开发者通过编程来操作Excel的各种组件,如工作簿、工作表、单元格等。
Code Talk24 天前
numpy·broadcasting
Numpy broadcasting规则Numpy的broadcast操作是为了将两个不同形状的数组,通过一系列规则,变换成形状相同的数组,从而使得它们之间可以进行按元素进行的计算。
赛卡25 天前
人工智能·python·机器学习·自动驾驶·numpy
自动驾驶背后的数学:特征提取中的线性变换与非线性激活在上一篇博客「自动驾驶背后的数学:从传感器数据到控制指令的函数嵌套」—— 揭秘人工智能中的线性函数、ReLU 与复合函数中,我们初步探讨了自动驾驶技术中从传感器数据到控制指令的函数嵌套流程,其中提到了特征提取模块对传感器数据进行线性变换后应用 ReLU 函数的操作。今天,我们深入挖掘这一过程背后的数学原理,包括权重矩阵、偏置向量以及线性变换的相关知识,帮助大家更全面地理解自动驾驶系统中的特征提取机制。
杜子腾dd1 个月前
python·数据挖掘·excel·numpy·pandas
17.使用读写包操作Excel文件:pyxlsb 包.xlsb 是 Excel 的二进制文件格式,专为高效存储和快速读取设计。pyxlsb 是一个专门用于读取 .xlsb 文件的 Python 库,但不支持写入。
fen_fen1 个月前
学习笔记·numpy
numpy学习笔记8:数组属性和基础操作的详细描述以下是 NumPy 数组的核心属性和基础操作的详细说明,涵盖从数据结构到实际应用的各个方面:作用:描述数组每个维度的长度(以元组形式返回)。
杜子腾dd1 个月前
大数据·人工智能·数据分析·excel·numpy·pandas
19.如何使用 pandas 处理大型 Excel 文件:并行读取工作表在使用 pandas 的 read_excel 函数读取大型工作簿的多张工作表时,你会发现这个过程会花很长时间。这是因为 pandas 会逐张读取工作表。要想让这个过程更快,可以并行读取这些工作表。让工作簿写入过程并行化很难,但并行读取多张工作表是很容易的。