numpy

热爱编程的OP

Numpy常用库方法总结numpy的底层是ndarray，也就是矩阵结构对于ndarray结构来说，里面所有的元素必须是同一类型的如果不是的话，会自动的向下进行转换

【NumPy科学计算引擎：从基础操作到高性能实践】根据2023年PyPI统计，NumPy月下载量突破1.2亿次，是Python科学计算的基础设施。其核心价值体现在：

爱学习的capoo

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。

《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😊）

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）：

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【Python】数据结构练习

【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。

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

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：

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。

“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。

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

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。

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：

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

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：

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。

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。

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。