此类具有data属性用于存储数据和grad属性用于存储梯度。import numpy as npclassTensor:def__init__(self, shape): self.data = np.zeros(shape=shape, dtype=np.float32) # 用于存放数据 self.grad = np.zeros(shape=shape, dtype=np.float32) # 用于存放梯度defclear_grad(self): self.grad = ...
NumPy数组和原生Python Array(数组)之间有几个重要的区别: NumPy 数组在创建时具有固定的大小,更改ndarray的大小将创建一个新数组并会删除原来的数组。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型,因此在内存中的大小相同。 例外情况:Python的原生数组里包含了NumPy的对象的时候,这种情况下就允许不同大小元素的数组。
numpy的数据类型 array(dtype=?):可以设定数据类型 arr.dtype = '?':可以修改数据类型 # arr.dtype = 'uint8' #修改数组的元素类型 #创建一个数组,指定数组元素类型为int32 arr = np.array([1,2,3],dtype='int32') 3.numpy数组的切片和索引 arr = np.random.randint(1,100,size=(5,6)) arr[1...
1 #include<stdio.h> 2 #define N 100 3 int Delete_Zero(int array[],int n) 4 { 5 int count=0; 6 int sum=0; 7 for(int i=0;i<n;i++) 8 { 9 if(array[i]==0) ... 数组 i++ #include #define 转载 mb5ffd6eef9281a ...
(3, 2) >>> a array([[0, 1], [2..., 3], [4, 5]]) # 初始化一个矩阵,全部用0填充 >>> np.zeros((2, 4)) array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0.,...,用随机数进行填充 >>> np.empty((2, 3)) array([[-5.22979145e-299, 1.28420031e+294, 1.96049329e+289],......
#5.1 zeros ## N行N列的全零数组 ### 例如：3行3列全零数组 array_zeros = np.zeros((3,...
(np.array([self.inv_doc_freq[w] for w in words]), (D, 1)) # 计算tfidf矩阵 tfidf = tf * idf # 如果忽略特殊字符 if ignore_special_chars: # 获取特殊字符的索引 idxs = [ self.token2idx["<unk>"], self.token2idx["<eol>"], self.token2idx["<bol>"], ] # 从tfidf矩阵...
random_array=np.random.random((3,4))print("Random array for numpyarray.com:")print(random_array) Python Copy Output: 这将生成一个3×4的二维数组,其中每个元素都是0到1之间的随机数。 3.2 使用rand()函数生成数组 同样,rand()函数也可以用来生成多维随机数组: ...
vector = np.array([1, 2, 3, 4]) matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 特殊矩阵: np.zeros((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全零矩阵,要求传入的是一个元组,存储各个维度上的尺寸. np.ones((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全一矩阵,要求...
self.grad = np.zeros(shape=shape, dtype=np.float32) # 用于存放梯度 def clear_grad(self): self.grad = np.zeros_like(self.grad) def __str__(self): return "Tensor shape: {}, data: {}".format(self.data.shape, self.data)