下面是一段使用 ndarray 计算两个矩阵乘法的示例代码: usendarray::prelude::*;usestd::time::Instant;fnmain(){letn=200;letshape=(n,n).f();letm1=Array::<f64,_>::zeros(shape);letm2=Array::<f64,_>::zeros(shape);letstarted=Instant::now
用ndarray-stats实现统计 接下来我们看一下ndarray-stats,同时介绍一个经常与ndarray-stats配合使用的包noisy_float。 我们将利用ndarray-stats 来验证一下 ndarray-rand生成的正态分布是否真的是正态分布。 首先,我们生成一个大小为 10000 × 2 10000 \times 2 10000×2的矩阵,矩阵中的元素值满足标准正态分布。
为了实现图像处理,我们将使用image和ndarray库来处理图像数据。 toml [dependencies] image = "0.24.3" ndarray = "0.15.4" Rust代码 rust extern crate image; extern crate ndarray; use image::{DynamicImage, GenericImageView, Luma}; use ndarray::{Array2, ArrayView2}; use std::f64; fn load_image...
首先,确保你已经在Rust项目中引入了ndarray库。可以在项目的Cargo.toml文件中添加以下依赖项: 代码语言:txt 复制 [dependencies] ndarray = "0.15.4" 在代码中导入ndarray库: 代码语言:txt 复制 use ndarray::{Array, Array2, Dot}; 创建两个二维数组,表示要进行点积运算的矩阵: 代码语言:txt 复制 let a: Ar...
导入库:我们使用 ndarray 和ndarray_rand 库来处理数组和随机数生成。 定义形状和范围:shape 定义了数组的维度,low 和high 定义了随机数的范围。 创建数组:Array2::random_using 方法根据指定的形状和随机数分布创建数组。 打印数组:使用 println! 打印生成的数组。
Rust 的 ndarray 库是处理多维数组的多功能工具。它提供了用于以类似于 Numpy 的方式存储和操作数据的数据结构。ndarray 库被设计为易于使用、高效且与 Rust 的安全性和并发功能兼容。 usendarray::Array;leta=Array::range(0.,10.,1.);// similar to np.arange(0, 10, 1) ...
使用Ndarray计算协方差矩阵 接下来,我们使用 Polars 和 ndarray 计算协方差矩阵。协方差矩阵可用于观察数据特征之间的相关性,通过协方差矩阵可以观察和选择线性相关矩阵来构建线性回归模型。 在计算协方差矩阵之前,数据需要进行去中心化处理,即从每个特征中减去其均值。去中心化后,计算协方差矩阵的步骤如下: ...
由于每个矩阵乘法运算使用的数据量大于非向量化的情况，因此OpenBLAS能够更有效地使用CPU缓存和寄存器，最终可以更好地利用我的笔记本电脑上的CPU资源。重写的Python版本比Rust版本更快，但也只有大约两倍左右。原则上，我们可以用相同的方式优化Rust代码，但是ndarray包还不支持高于二维的矩阵乘法。我们也可以利用rayon等库...
在Rust中,我们可以使用ndarray和ndarray_linalg库来进行矩阵运算和线性回归的计算。以下是一个详细的步骤说明和代码示例。 步骤说明 准备数据:将数据组织成特征矩阵X和目标向量y。 (可选)特征缩放:对特征进行归一化或标准化。 执行线性回归:使用最小二乘法找到最佳线性系数。
我们使用我们的缩放函数对图像进行卷积(稍后我们会看到这是什么),其中相邻像素被认为相距2n个单位,给出结果resultn。这就是“À Trous”名称的由来,字面上翻译为“带有孔洞”。 然后,使用input-resultn计算出层输出outputn。 然后更新input等于resultn。这也称为残差数据,它作为下一层的源数据。