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ndarray在线播放_ndarray是什么(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

ndarray

CMU深度学习系统课程学习心得最近，我也跟着AI的热潮，开始学习一些深度学习的内容。目标是把CMU 10-414/714课程的大作业和讲义都刷一遍，涉及CNN、Transformer等各种经典和热门的深度学习模型和架构的算法与实现。这个课程一共有6个家庭作业（homework），从零开始实现一个完整的深度学习框架。具体来说： Homework 0：复习基础机器学习内容，包括线性模型、softmax、损失函数和优化算法等。 Homework 1：实现深度学习框架的基础内容，如计算图和自动微分。 Homework 2：实现各种常用模型和优化算法，如SGD、Adam等。 Homework 3：实现基础数据结构ndarray。 Homework 4：使用前面自己实现的深度学习框架来实现CNN等经典模型。附加作业（Homework 4 extra）：介绍热门注意力（attention）和Transformer架构，这部分可能不要求本科生做。我没有按照课程进度来，直接从Homework 3开始，实现了CPU和CUDA上的ndarray，也算是从零开始入门一下CUDA编程。为了这个作业，我申请了一个带NVIDIA T4卡的开发机，用VSCode远程连接，本地开发，远程编译。今天，我基本上完成了除了CUDA矩阵乘法之外的所有内容。矩阵乘法部分，我看了下讲座，理解了寄存器分块和共享内存分块的逻辑，但还没完全实现出来，打算明年再写。写完之后，我还想试一下用Mac的GPU实现一遍，正好苹果新开源了自己的ndarray库MLX，可以对照着学习。总的来说，这次学习过程虽然有些挑战，但也让我对深度学习和CUDA编程有了更深入的了解。希望未来还能继续保持这种学习的热情和动力！

𐟧mPy：Python的科学计算利器 𐟔 NumPy，全称Numerical Python，不仅是Python的一个软件包，更是科学计算和数据分析的得力助手。𐟒ꊊ𐟓Š 它提供了名为ndarray的多维数组对象，轻松创建、操作和分析大规模数据。𐟓ˆ 𐟧— 论线性代数、傅里叶变换还是统计分析，NumPy都提供高效解决方案，简化数学运算。𐟒ኊ𐟤– 在机器学习领域，NumPy也是基石。高级机器学习库如TensorFlow和PyTorch都基于它。𐟚€ 𐟌Ÿ 总的来说，NumPy是连接Python与数据科学、机器学习领域的桥梁，推动了Python在这些领域的应用和发展。✨

Python三剑客，数据分析必备！数据分析在当今社会中变得越来越重要，而Python作为一门强大的编程语言，在数据分析领域有着广泛的应用。今天，我们来聊聊Python数据分析的三大核心工具：Numpy、Pandas和Matplotlib。 Numpy：数据分析的基础 𐟓Š Numpy是Python中用于数值计算的库，提供了底层C语言实现的数值计算功能。它的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求所有数据类型相同。Numpy的主要功能包括数组创建、增删、变形、拼接、基本统计量计算等。例如，你可以用Numpy来生成随机数、进行矩阵运算或者处理线性代数问题。它的广播机制使得在处理不同形状的数组时更加灵活。 Pandas：数据处理与分析的利器 𐟓ˆ Pandas是基于Numpy和Matplotlib的第三方数据分析库，被誉为数据分析界的“瑞士军刀”。它的核心数据结构是Series和DataFrame，支持一维和二维数据，且数据内部可以是异构数据，但要求同列数据类型一致。 Pandas的主要功能包括数据读写、数值计算、数据处理、数据分析和数据可视化。它支持按索引匹配的广播机制、便捷的数据读写操作、类比SQL的join和groupby操作以及类比Excel的数据透视表功能。 Matplotlib：数据可视化的好帮手 𐟎芊Matplotlib是Python的一个绘图库，与Numpy和Pandas共享数据科学三剑客的美誉。它提供了丰富的绘图接口，包括plt接口、面向对象接口和pylab接口。你可以用Matplotlib来绘制各种图表，如折线图、柱状图、散点图等。 Matplotlib的绘图接口非常直观，支持自定义子图、自定义配置以及走向3D的绘图功能。通过这些接口，你可以轻松地创建出各种精美的图表。总结 𐟓 Numpy、Pandas和Matplotlib这三者各有特色，但它们共同构成了Python数据分析的基础工具包。通过合理使用这些工具，你可以轻松地进行数据处理、分析和可视化，从而更好地理解和洞察数据背后的规律和趋势。

NumPy对决PyTorch，谁更强？大家好！今天我们来聊聊NumPy和PyTorch这两个在科学计算中非常流行的库。很多人可能会问，既然已经有了NumPy，为什么还需要PyTorch呢？其实，这两个工具各有千秋，适合不同的场景和需求。下面我会用一张图来帮助大家理解它们之间的区别。 NumPy：老牌数组处理库 𐟓Š NumPy（Numerical Python的缩写）是一个非常强大的库，主要用于处理多维数组（ndarray）。它提供了丰富的数学函数和操作，可以方便地进行矩阵计算、统计分析和科学模拟。无论你是做数据科学、机器学习还是科学计算，NumPy都是一个不可或缺的工具。在NumPy中，你可以创建各种类型的数组，比如一维向量、二维矩阵，甚至是高维数组。这些数组可以包含任何类型的数据，从整数到浮点数，甚至可以是复数。NumPy还提供了一些非常实用的函数，比如线性代数运算、统计分析和图像处理等。 PyTorch：新兴的深度学习框架 𐟚€ 相比之下，PyTorch是一个相对较新的库，主要用于深度学习和机器学习。它提供了丰富的张量（tensor）操作和自动微分（autograd）功能，非常适合用于训练神经网络和各种机器学习模型。在PyTorch中，张量是核心概念。你可以创建不同维度的张量，比如零维标量、一维向量、二维矩阵和高维张量。这些张量可以包含任何类型的数据，并且PyTorch会自动处理它们的梯度和反向传播，使得模型训练变得非常简单。总结 𐟓 总的来说，NumPy和PyTorch各有各的用处。如果你需要进行基本的数学计算和统计分析，NumPy可能是更好的选择；而如果你在深度学习和机器学习领域工作，PyTorch则提供了更加强大的工具和功能。希望这张图能帮助你更好地理解它们之间的区别，选择最适合你的工具！

NumPy安装与使用全攻略 NumPy是Python的一个第三方扩展包，采用C语言编写，专为高效数值计算而设计。它主要用于处理一维或多维数组，特别适合进行矩阵计算和数据分析。以下是NumPy的详细介绍及安装步骤。 𐟔 NumPy的主要功能：高效数学运算：NumPy提供了一系列高效的数学函数，可以快速处理大量数据。多维数组构建：ndarray对象是NumPy的核心，它能够构建多维数组，方便进行各种数值计算。傅立叶变换与数组重塑：NumPy支持傅立叶变换，并且可以灵活地重塑多维数组的形状。线性代数与随机数生成：NumPy还提供了线性代数函数和随机数生成函数，满足各种科学计算的需求。 𐟓Š NumPy的应用领域：数据分析：NumPy常与pandas（数据分析库）和Matplotlib（Python绘图库）结合使用，广泛替代MatLab。科学计算：NumPy在科学计算领域有着广泛的应用，特别适合处理复杂的数值计算问题。 𐟛 ️ 安装NumPy的步骤：打开命令提示符：按下Win+R键，输入“CMD”，然后按回车键打开命令提示符窗口。执行安装命令：在命令提示符窗口中输入“pip install numpy”，然后按回车键进行安装。通过以上步骤，你就可以轻松安装并使用NumPy进行各种数值计算了。

python能进行矩阵运算吗在Python中进行数学基础和矩阵运算，NumPy库是不可或缺的工具。NumPy是一个开源的Python库，专为大规模数值计算设计。它提供了一个强大的N维数组对象ndarray，可以用来进行各种数学和矩阵运算。数学基础 𐟓 基本数学函数： Python的math模块提供了许多标准的数学函数，如sin(), cos(), tan(), log(), exp()等。这些函数可以帮助你进行基本的数学计算。（代码见图2）复数： Python内置支持复数，可以用complex()函数创建复数。这在处理复数相关的数学问题时非常方便。（代码见图3）矩阵运算 𐟧ㅎumPy：如果你还没有安装NumPy，可以通过pip进行安装：（代码见图4）创建数组：使用numpy.array()可以创建一维或多维数组。这对于矩阵运算来说非常重要。（代码见图5）矩阵运算： NumPy提供了丰富的矩阵运算功能，如加法、乘法、转置、逆等。这些操作可以方便地进行各种矩阵计算。（代码见图6）其他常用矩阵操作： np.zeros() 和np.ones() 可以创建全零或全一的数组。 np.eye() 创建单位矩阵。 np.random.rand() 生成随机数组。这些函数在创建特定类型的矩阵时非常有用。（代码见图7）进阶应用 𐟚€ 通过这些基本的数学和矩阵运算，可以进行更复杂的数值计算和数据分析。如果需要进行更高级的数学运算，如积分、微分方程求解等，可以考虑使用SciPy库。 NumPy和SciPy的结合使用，可以让你在Python中进行各种复杂的数学和矩阵运算，从而解决各种实际问题。

求助，python的array标准库里的array和numpy库里的ndarray是什么关系，后者是前者的拓展吗？感觉很少人用到这个标准库啊。

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