Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包,里面包含了许多对数组进行快速运算的标准数学函数,掌握这些方法,能摆脱数据处理时的循环。
1.首先数组转置(T)
创建二维数组data如下:
进行矩阵运算时,经常要用数组转置,比如计算矩阵内积X^T X.这时就需要利用数组转置,如下:
2.轴对换之transpose
对于高维数组,可以使用轴对换来对多个维度进行变换。
这里创建了一个三维数组,各维度大小分别为2,3,4。
transpose进行的操作其实是将各个维度重置,原来(2,3,4)对应的是(0,1,2)。使用transpose(1,0,2)后,各个维度大小变为(3,2,4),其实就是将第一维和第二维互换。
对于这个三维数组,转置T其实就等价于transpose(2,1,0),如下:
3.两轴对换swapaxes:swapaxes方法接受的参数是一对轴编号,使用transpose方法是对整个轴进行对换,而swapaxes是将参数的两个轴进行对换。刚刚上面的transpose(1,0,2),实际上就是将0和1轴进行对换,因此使用swapaxes也可以实现,如下:
上面就是Numpy包里面进行数组转置和轴对换最常用的方法。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
Numpy,数组转置
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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