深度学习基础--NumPy

Posted zhangshengdong

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了深度学习基础--NumPy相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

因为深度学习会应用到我们大学时候学习的数学知识---线性代数。(矩阵当年想起来还是挺有意思的,有考研的经历都有感觉)
而在计算机里面如何展示矩阵的计算和应用,就需要运用到NumPy,是Python的一个外部库。

开始学习一下如何应用Numpy进行数组和矩阵的运算。

1.生成一维数组和计算

import numpy as np

x= np.array([1.0,2.0,3.0])
print(x)
y = np.array([3.0, 6.0, 9.0])

print(x+y)
print(x-y)

演示效果如下:

(zsdpy1) zsd@zsd-virtual-machine:~/ZAI$ python section01.py 
[1. 2. 3.]
[ 4.  8. 12.]
[-2. -4. -6.]

2.生成矩阵与计算

生成一个简单的2*2矩阵,并计算两个简单的矩阵

import numpy as np
A= np.array([[1,2],[5,6]])
print(A)
A.shape

B = np.array([[3, 0],[0, 6]])

print(A+B)

演示效果:

(zsdpy1) zsd@zsd-virtual-machine:~/ZAI$ python section02.py 
[[1 2]
 [5 6]]
[[ 4  2]
 [ 5 12]]

其中乘法计算的,就是读书时计算矩阵的方式,图片效果如下:
技术图片

代码如下:

import numpy as np
A= np.array([[1,2],[5,6]])

B = np.array([10, 20])
print(A)
print(B)

print(A*B)

演示效果:

(zsdpy1) zsd@zsd-virtual-machine:~/ZAI$ python section03.py 
[[1 2]
 [5 6]]
[10 20]
[[ 10  40]
 [ 50 120]]


以上是关于深度学习基础--NumPy的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

深度学习基础-基于Numpy的循环神经网络(RNN)实现和反向传播训练

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