Публикации по теме 'numpy'
Построение границ принятия решений с использованием Numpy и Matplotlib
Граница решения — это поверхность, разделяющая два или более классов на разные множества, где все точки, принадлежащие одному классу, лежат по одну сторону от границы решения.
Построение границы решения — отличный способ визуально оценить, насколько хороша наша модель машинного обучения, и в этой статье я собираюсь показать демонстрацию того, как построить границу решения с помощью NumPy и Matplotlib для задачи бинарной классификации.
Импортировать необходимые библиотеки
import..
Искусство косинусного подобия
Косинусное сходство — это математическое понятие, которое помогает нам определить меру сходства между объектами .
Любовь — это способность видеть сходство в непохожем. - Теодор В. Адорно
Математика
Здесь A, B — два вектора в многомерном пространстве, и решение приведенного выше уравнения будет лежать в диапазоне [-1,1]:
1 : Высокое сходство 0 -1 : Нет сходства
Проще говоря, по мере того, как угол 𝜭 становится меньше, сходство косинусов приближается к 1.
Тот сериал,..
Основы NumPy — Карманное руководство с практическими примерами в Python
В науке о данных NumPy , вероятно, является первой библиотекой, которую мы должны включить в наш список для изучения. Это связано с тем, что многие другие библиотеки данных, такие как Pandas, Seaborn, Scikit-Learn и т. д., построены на NumPy. Хорошее понимание и знакомство с NumPy послужит прочной основой для дальнейшего продвижения по пути обучения.
Простая нейронная сеть с использованием Numpy
Содержание:
Цель Извлечение данных Обработка данных Архитектура нейронной сети Как это работает Программирование нейронной сети Качество прогноза Обратное распространение Градиентный спуск Точность Собираем все вместе Тестирование невидимых данных Заключение
……………………………………..……………………………………..…………………
Цель
Цель этой статьи — показать, как работает простая нейронная сеть. Мы создадим необходимую функциональность интуитивно понятным способом,..
Python 101: Введение в Python для науки о данных
С ростом числа рабочих мест в области науки о данных Python стал языком номер один для анализа данных. С помощью этой статьи я надеюсь помочь людям понять, как можно использовать Python для анализа данных и что такое наука о данных.
Понимание данных
Основная причина, по которой так важно понимать данные, заключается в их выполнении ( Исследовательский анализ данных ). Вы поймете свои столбцы, какие разделы данных важны. Из исследовательского анализа данных вы также сможете..
Вопросы по теме 'numpy'
Есть ли альтернатива numpy.save(file, arr), которая будет работать с pypy?
У меня есть основная программа, работающая в pypy, которая создает три массива 2D numpy. Я хочу сохранить их в файл, а затем открыть их с помощью python и построить их с помощью matplotlib.pyplot.
В настоящее время pypy не работает с numpy.save,...
1149 просмотров
schedule
14.03.2024
Как отфильтровать массив numpy по списку индексов?
У меня есть пустой массив filtered__rows , состоящий из данных LAS [x, y, z, intensity, classification] . Я создал cKDTree точек и нашел ближайших соседей, query_ball_point , которые представляют собой список индексов для точки и ее соседей....
60065 просмотров
schedule
13.05.2024
нажать цикл для numpy
Можно ли сделать следующий цикл for быстрее, переместив его в numpy?
ri = numpy.zeros((R.shape[0],R.shape[2]))
for i in range(R.shape[0]):
ri[i, :] = R[i, indices[i], :]
Это относится к моему предыдущему вопросу: если столбец полностью...
277 просмотров
schedule
10.05.2024
Numpy SVD, похоже, распараллеливается в Mac OSX, но не на моей виртуальной машине Ubuntu.
Я хочу запустить следующий скрипт:
#python imports
import time
#3rd party imports
import numpy as np
import pandas as pd
def pd_svd(pd_dataframe):
np_dataframe = pd_dataframe.values
return np.linalg.svd(pd_dataframe)
if __name__ ==...
1023 просмотров
schedule
18.04.2024
Theano logistic SGD со скоростью обучения для каждого измерения
Вот очень простой вопрос для начинающих Theano.
Я пытаюсь изменить код Logistic SGD, предоставленный с учебниками по глубокому обучению , чтобы переключиться с одной скорости обучения на скорость обучения, которая будет зависеть от измерения....
284 просмотров
schedule
19.04.2024
ошибка pandas roll_quantile?
Недавно я столкнулся с неожиданной проблемой с функцией pandas rolling. rolling_quantile , например:
>> row = 10
>> col = 5
>> idx = pd.date_range(20100101,periods=row,freq='B')
>> a =...
1068 просмотров
schedule
12.04.2024
Найти индексы общих значений в двух массивах
Я использую Python 2.7. У меня есть два массива, A и B. Чтобы найти индексы элементов в A, которые присутствуют в B, я могу сделать
A_inds = np.in1d(A,B)
Я также хочу получить индексы элементов в B, которые присутствуют в A, то есть индексы...
4366 просмотров
schedule
06.03.2024
Исключить столбцы из genfromtxt с помощью numpy
Можно ли исключить все строковые столбцы с помощью genfromtxt из библиотеки numpy ?
У меня есть CSV-файл с данными этого типа с веб-сайта машинного обучения .
antelope,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1
В настоящее время с моими...
1724 просмотров
schedule
13.04.2024
NumPy Broadcasting: вычисление суммы квадратов разностей между двумя массивами
У меня есть следующий код. В Python это займет вечность. Должен быть способ перевести этот расчет в трансляцию ...
def euclidean_square(a,b):
squares = np.zeros((a.shape[0],b.shape[0]))
for i in range(squares.shape[0]):
for j in...
2490 просмотров
schedule
21.03.2024
Ошибка при использовании lmfit v0_9_3
Я новичок в использовании Python для анализа данных и в использовании lmfit для подбора нелинейных уравнений. Я пытаюсь смоделировать сложную полуаналитическую функцию, которая описывает движение шлейфа загрязнителя в одномерном канале во времени....
316 просмотров
schedule
06.04.2024
Алгоритм и инструментарий для подсчета частоты миллионов пар
ОБНОВЛЕНИЕ 26 мая 16 : попробовал новый алгоритм. Смотрите внизу.
Я ищу предложения по алгоритму и набору инструментов для получения частотного подсчета пар элементов. Для тех, кто знаком с этим, это похоже на проблему «рыночной корзины»...
543 просмотров
schedule
29.03.2024
Условное присвоение значений тензора в TensorFlow
Я хочу воспроизвести следующий код numpy в tensorflow . Например, я хочу присвоить 0 всем тензорным индексам, которые ранее имели значение 1 .
a = np.array([1, 2, 3, 1])
a[a==1] = 0
# a should be [0, 2, 3, 0]
Если я пишу аналогичный...
14660 просмотров
schedule
15.04.2024
Загрузка большого файла csv в python в список или массив numpy
Мне не удалось загрузить большой CSV-файл (около 1,2 ГБ из здесь ) в пустой массив или список, но не смог загрузить его в python. Есть ли выход?
300 просмотров
schedule
10.04.2024
Разрезать двумерный массив построчно с соответствующими строками из массива одинаковой формы
рассмотрим массив a
np.random.seed([3,1415])
a = np.random.choice(np.arange(8), (2, 4), False)
print(a)
[[7 1 4 5]
[6 2 3 0]]
Я создам еще один массив b , содержащий результаты np.argsort по каждой строке.
b = a.argsort(1)...
40 просмотров
schedule
15.04.2024
python numpy valueError
У меня есть файл csv с такими строками:
"Time","V1" ,"V2","Class"
0 , 0.65, 0.45, "0"
Я пытаюсь создать массив numpy следующим образом:
dataset = numpy.loadtxt("creditcard.csv", delimiter="," , skiprows=1 )
Но у меня есть это...
79 просмотров
schedule
10.05.2024
Увеличить яркость изображения без переполнения
У меня проблема при попытке увеличить яркость изображения.
Вот исходное изображение:
Изображение, которое я хотел получить, выглядит так:
Теперь, чтобы увеличить яркость с помощью следующего кода:
image =...
11965 просмотров
schedule
03.05.2024
TypeError: объект 'bool' не поддерживает подписку Python 3
Я получаю следующую ошибку:
TypeError Traceback (most recent call last)
C:\Users\levanim\Desktop\Levani Predictive\cosinesimilarity1.py in <module>()
39
40 for i in meowmix_nearest_neighbors.index:...
47322 просмотров
schedule
20.04.2024
Создайте логическую маску на TensorFlow
Предположим, у меня есть список
x = [0, 1, 3, 5]
И я хочу получить тензор с размерами
s = (10, 7)
Таким образом, первый столбец строк с индексами, определенными в x , равен 1 и 0 в противном случае.
Для этого конкретного примера...
2264 просмотров
schedule
07.03.2024
Странное поведение простого ядра pycuda
Я новичок в cuda и pycuda. Мне нужно ядро, которое создает матрицу (размера nxd) из массива (1xd), просто «повторяя» один и тот же массив n раз: например, предположим, что у нас есть n = 4 и d = 3, тогда, если массив равен [1 2 3] результат моего...
282 просмотров
schedule
27.04.2024
многопроцессорность с большим массивом numpy в качестве аргумента
Я хочу использовать многопроцессорность, где одним из аргументов является очень большой массив numpy. Я исследовал некоторые другие сообщения, которые, по-видимому, имеют аналогичные проблемы.
Большие массивы numpy в общей памяти для...
1840 просмотров
schedule
03.04.2024
