我们访问张量的尺寸（或形状）和张量中元素的数量作为张量的元数据。要访问张量的尺寸，我们使用 .size() 方法，并使用 .shape 访问张量的形状。.size() 和 .shape 都产生相同的结果。我们使用 torch.numel() 函数查找张量中元素的总数。步骤导入所需的库。这里，所需的库是 torch。确保你已安装 torch。定义一个 PyTorch 张量。查找张量的元数据。使用 .size() 和 .shape 访问大小和 ... 阅读更多

PyTorch 张量类似于 numpy.ndarray。这两者之间的区别在于张量利用 GPU 加速数值计算。我们使用函数 torch.from_numpy() 将 numpy.ndarray 转换为 PyTorch 张量。并且使用 .numpy() 方法将张量转换为 numpy.ndarray。步骤导入所需的库。这里，所需的库是 torch 和 numpy。创建一个 numpy.ndarray 或 PyTorch 张量。使用 torch.from_numpy() 函数将 numpy.ndarray 转换为 PyTorch 张量，或使用 .numpy() 方法将 PyTorch 张量转换为 numpy.ndarray。最后，打印转换后的张量或 numpy.ndarray。示例 1以下 Python 程序将 numpy.ndarray 转换为 PyTorch 张量。# 导入 ... 阅读更多

我们使用索引和切片来访问张量的值。索引用于访问张量中单个元素的值，而切片用于访问一系列元素的值。我们使用赋值运算符修改张量的值。使用赋值运算符赋值新值将使用新值修改张量。步骤导入所需的库。这里，所需的库是 torch。定义一个 PyTorch 张量。使用索引访问特定索引处的单个元素的值，或使用切片访问元素序列的值。使用 ... 阅读更多

PyTorch 张量是一个 n 维数组（矩阵），包含单个数据类型的元素。张量类似于 numpy 数组。numpy 数组和 PyTorch 张量之间的区别在于张量利用 GPU 加速数值计算。为了加速计算，图像被转换为张量。要将图像转换为 PyTorch 张量，我们可以采取以下步骤 -步骤导入所需的库。所需的库是 torch、torchvision、Pillow。读取图像。图像必须是 PIL 图像或范围在 [0, 255] 内的 numpy.ndarray (HxWxC)。这里 H、W 和 ... 阅读更多

要向 R 数据框列中的字符串添加单引号，我们可以使用 paste0 函数。这将用单引号覆盖字符串的两侧，但我们可以在开头或仅在最后位置添加它们。要在两侧添加它们，我们可以使用以下语法 -Data_frame$Column

要使用 setNames 更改单个列的名称，我们需要指定需要更改的列名。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含三列，例如 Var1、var2 和 Var3，并且我们想要将 var2 更改为 Var2，那么我们可以使用如下命令 -setNames(df,replace(names(df),names(df)=="var2","Var2"))示例 1以下代码片段创建了一个示例数据框 -x

当我们在 R 中编写一个长数字时，默认情况下该数字的打印输出为科学计数法。要停止此打印行为，我们可以使用 sprint 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一列，例如 X，其中包含长数字，那么我们可以使用以下给出的命令停止以科学计数法打印这些数字 -df$X

有时变量与数值（如变量名等）关联一个字符。如果我们想将字符与数字关联，则可以使用 paste0 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一列，例如 X，那么我们可以使用以下给出的命令将 X 与列中的每个值关联 -df$X

要按组删除仅第一行重复行，我们可以使用 dplyr 包的 filter 函数和 duplicated 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个分组列，例如 Grp，那么可以使用以下命令按组删除仅第一行重复行 -df%>%group_by(Grp)%>%filter(duplicated(Grp)|n()==1)示例 1以下代码片段创建了一个示例数据框 -Group

如果我们在 R 数据框列中存储了字符串数据，那么我们可能希望按字母顺序对数据框行进行排序。这可以通过在转置函数内使用 apply 和 sort 函数来完成。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含字符串数据，那么可以使用以下给出的命令按字母顺序对 df 进行排序 -t(apply(df,1,sort))示例 1以下代码片段创建了一个示例数据框 -x1