内积是线性代数数学运算中最重要的一种运算，它接收两个向量作为输入，并输出标量值。它也称为点积或标量积。两个向量的内积如下所示。a . b = ||a|| ||b|| cos(Ø)其中，||a|| 和 ||b|| 分别是向量 a 和 b 的大小Ø 是向量 a 和 b 之间的夹角a . b 是 a 和 b 的点积计算内积 ... 阅读更多

在 Python 中，为了创建直方图，我们有 NumPy、Matplotlib 和 Seaborn 库。在 NumPy 中，我们有名为 histogram() 的函数来处理直方图数据。histogram() 函数的输入参数是 nums 和 bins。nums 用于创建数值数据。在继续示例之前，首先让我们了解什么是直方图。什么是直方图直方图是数据集分布的图形表示。它以一系列条形图的形式表示数据，其中每个条形图表示数据值的范围，而条形图的高度表示在该范围内定义的数据值的频率。它们主要用于表示数值数据的分布，例如一个班级的成绩、人口分布或员工收入的分布等。在直方图中，x 轴表示数据值的范围，划分为区间，y 轴表示数据范围的频率 ... 阅读更多

直方图是数据集分布的图形表示。它以一系列条形图的形式表示数据，其中每个条形图表示数据值的范围，而条形图的高度表示在该范围内定义的数据值的频率。它们主要用于表示数值数据的分布，例如一个班级的成绩、人口分布或员工收入的分布等。在直方图中，x 轴表示数据值的范围，划分为区间，y 轴表示数据范围的频率 ... 阅读更多

奇异值分解 (SVD) 是一种矩阵分解技术，它将矩阵分解为三个部分，即左奇异矩阵、对角奇异矩阵和右奇异矩阵。SVD 是线性代数中的一种强大工具，它在数据分析、机器学习和信号处理中有很多应用。这主要用于计算矩阵的秩，以及执行线性方程和执行图像压缩以及更多操作。计算奇异值分解如果我们用大小为 m x n 的实数或复数矩阵 A 来组成，那么 ... 阅读更多

协方差是两个变量的度量，定义了它们是如何相互关联的。换句话说，它衡量了一个变量与另一个变量的变化相关的程度。当变量的协方差为正时，这意味着这两个变量朝着相同的方向移动，即如果一个变量倾向于增加，那么结果是另一个变量的值也会增加。当变量的协方差为负时，则表示这两个变量朝着相反的方向移动，即如果一个变量增加，则 ... 阅读更多

NumPy 库拥有广泛的工具，可以执行数组的比较和过滤。数组的比较将基于数组的维度逐行和逐列地进行元素比较。当我们想要检索特定的数组元素时，我们可以应用过滤。NumPy 的缩写是 Numerical python，用于对多维数组和矩阵执行数学和科学计算。NumPy 中提供了不同的函数和方法来执行数组的过滤和比较。比较 NumPy 数组以下是 ... 阅读更多

机器学习使用奇异值分解的数学方法来理解庞大而复杂的数据集。在这种数学方法中，通过分解将唯一的数值矩阵 A 分解为三个矩阵。就 A 的组成部分而言，矩阵 A 的奇异值分解可以写成 A=UDVT。在这种情况下，S 表示 A 的奇异值，而 U 和 V 分别代表 A 的左奇异向量和右奇异向量。数学算法给定矩阵 A 找到矩阵 A 的转置，即 (AT)。找到 A*AT 找到 A*AT 的特征向量 ... 阅读更多

在使用 Python 处理数据时，通常需要转换和操作数组以促进分析和计算。一种常见的情况是将元组的一维数组转换为二维 NumPy 数组。这种转换允许更容易地索引、切片和应用数组操作。在本文中，我们将重点关注将元组的一维数组转换为 NumPy 数组的转换过程。元组的一维数组元组的一维数组是指一种数据结构，其中元组按顺序排列在一维数组中。例如，考虑以下元组的一维数组 ... 阅读更多

NumPy 是一个流行的 Python 库，用于数值计算和科学计算，它提供了一个强大的数组对象来处理大型和多维数组。但是，在机器学习、深度学习和神经网络方面，PyTorch 是一个广泛使用的库，它为构建和训练这些模型提供了高效且灵活的平台。虽然 NumPy 数组和 PyTorch 张量在许多方面都很相似，但它们具有不同的属性和方法，因此在将 PyTorch 用于机器学习应用程序时，需要将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。在本文中，我们将探讨该过程 ... 阅读更多

NumPy 是 Python 中一个功能强大的数值计算库，它提供了一个数组对象来高效处理大型数据集。通常，需要将 NumPy 数组的值标准化以确保它们落在特定范围内。一种常见的标准化技术是将值缩放到 0 到 1 之间。在本文中，我们将学习如何将 NumPy 数组标准化，使其值范围正好在 0 到 1 之间。我们将看到可以使用 NumPy 实现此目的的不同方法，以及语法和完整的示例。方法有 ... 阅读更多