randn 第8页

pandas数据整合

数据整合：聚合、合并、重塑1.层次化索引（列和行都可以是层次化索引）data=pd.Series(np.random.randn(9),index=[['a','a','a','b','b','c','

222AblackA·2023-03-12 09:57

pytorch view 2021-11-06

Tensor.view(*shape)->Tensorreturnsanewtensorwiththesamedataastheselftensorbutofadifferentshapex=torch.randn

远方的飞鱼·2023-03-12 00:38

深度学习基础学习

x.shape)print(x.numel())##numel-元素数量X=x.reshape(3,4)#torch.zeros((2,3,4))#torch.ones((2,3,4))#torch.randn

YCH带带我·2023-02-20 14:55

【Python】DataFrame中的xs用法

dataframe，如下所示：np.arrays=[['one','one','one','two','two','two'],[1,2,3,1,2,3]]df=pd.DataFrame(np.random.randn

旅途中的宽~·2023-02-17 14:02

【深度学习】pytorch的基础操作

#1.1根据已有的数据创建张量deftest01():#1.1创建标量data=torch.tensor(10)print(data)#1.2使用numpy数组来创建张量data=np.random.randn

weixin_40293999·2023-02-16 21:59

pytorch笔记：torch.nn.Threshold

使用方法torch.nn.Threshold(threshold,value,inplace=False)对输入进Threshold的Tensor进行阈值操作2使用举例importtorcha=torch.randn

UQI-LIUWJ·2023-02-07 11:11

弯路记录ing

最后发现，是randn_like()写成了rand_like()...........这期间花了一天多时间且耗费了大量心力，在此记录，引以为鉴。

繁星&皓月·2023-02-07 10:36

MATLAB绘制加噪和去噪图像2

loadsinsin%打开原始图像init=2055615866;randn('seed',init);x=X/18+randn(size(X));%产生噪声图像%用wpdencmp函数除噪[thr,sorh

临风暖阳·2023-02-06 14:32

【torch小知识点03】矩阵乘法总结

三维矩阵乘法torch.bmm(a,b)高维矩阵乘法torch.matmul(a,b)1.点乘和torch.mul(a,b)点乘和torch.mul(a,b)：对应元素相乘importtorcha=torch.randn

羊老羊·2023-02-06 13:18

numpy常用random随机函数

具有均匀分布np.random.rand(5) #一维数组，含有五个元素np.random.rand(3,4) #3行四列np.random.rand(2,3,4) #2行一列，3行四列（3）randn

mengxinmengxin12·2023-02-06 07:52

Pytorch 常用函数汇总

,batch_first=True,dropout=dropout,bidirectional=True)初始化定义lstm的模块，2.hidden=(autograd.Variable(torch.randn

lcwy220·2023-02-05 16:17

初识 Python 科学计算库之 NumPy（创建多维数组对象）

文章目录参考描述NumPy特点获取导入多维数组对象np.array()np.asarray()范围随机概览np.random.randn()np.random.normal()np.random.choice

两个月亮·2023-02-05 15:29

部署深度学习模型

载入模型准备模型model=models.resnet18(pretrained=True)model=model.eval().to(device)获取一组输入x=torch.randn(1,3,256,256

Burger.Z·2023-02-05 13:12

基于pytorch损失函数

平均绝对误差)loss=nn.CrossEntropyLoss()#交叉熵验证loss=nn.MSELoss()#均方误差pytorch损失函数:常见pytorch损失函数(2）自定义损失函数1、torch.randn

炸弹天堂·2023-02-04 19:30

常用的numpy.random

randn()返回一个或一组符合正态分布的标准值rand（）返回一个或一组在【0，1）之间均匀分布的随机样本值randint（low,high=None,size=None,dtype='I')返回size

孙有涵·2023-02-04 18:42

pytorch 交叉熵损失函数计算过程

表示类别对应预测正确的那个项的得分单类importtorchimporttorch.nnasnnimportmathcriterion=nn.CrossEntropyLoss()output=torch.randn

FlyingAnt_·2023-02-03 12:25

验证BM3D算法效果（matlab）

%author:zhangduokun%2012-12-18clc;clear;clearall;closeall;I=imread('house.png');y=im2double(I);randn(

loadstar_kun·2023-02-02 14:02

高斯噪声、高斯白噪声、SNR、噪声方差

如何用matlab产生均值为0，方差为5的高斯噪声y=randn(1,2500);y=y/std(y);y=y-mean(y);a=0;b=5;y=a+b*y;就得到了N(0,5)的高斯分布序列。

黎涛note·2023-02-01 23:42

Pytorch-tensor维度的扩展，挤压，扩张

数据本身不发生改变，数据的访问方式发生了改变1.维度的扩展函数：unsqueeze()#a是一个4维的a=torch.randn(4,3,28,28)print('a.shape\n',a.shape)

gy-7·2023-02-01 16:47

pandas 每一列相加_pandas.DataFrame对行和列求和及添加新行和列

导入模块：frompandasimportDataFrameimportpandasaspdimportnumpyasnp生成DataFrame数据df=DataFrame(np.random.randn

froggengo·2023-02-01 08:37

pandas中每行求和_python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例

方法如下：导入模块：frompandasimportDataFrameimportpandasaspdimportnumpyasnp生成DataFrame数据df=DataFrame(np.random.randn

一包·2023-02-01 08:04

轻狂清风·2023-01-31 11:36

libtorch中cat函数的使用

在使用libtorch中经常用到vector和cat使用的情况，在此写了几个例子；cat函数一般有三种使用方式，分别如下：autotensor1=torch::randn({1,3,4,4});autotensor2

粼粼淇·2023-01-31 09:53

python画误差棒/带

画误差带2.1利用ax2.2直接用plt1画误差棒importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspderror=np.random.randn

Mr-Cat伍可猫·2023-01-31 09:04

[python][科学计算][matplotlib]简要使用教程3-常用绘图类型

importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnp1.散点图n=100x=np.random.randn

jiedawang·2023-01-29 22:33

pytorch转keras

pytorch与keras的区别模型输入：区别pytorchkerasAPItorch.tensorInput形状NCHWNHWC#pytorch#批次,通道,高，宽a=torch.randn(1,4,160,160

NOWAY_EXPLORER·2023-01-29 21:55

使用Pytorch的torch.nn搭建网络模型

importtorchfromtorch.autogradimportVariablebatch_n=100hidden_layer=100input_data=1000output_data=10x=Variable(torch.randn

加油上学人·2023-01-29 20:37

python new方法作用_Pytorch中.new()的作用详解

二、使用方法如果随机定义一个大小的Tensor，则新的Tensor有两种创建方法，如下：inputs=torch.randn(m,n)new_inputs=inputs.new()new_inputs=

Robot-R·2023-01-29 12:43

Python中groupby的简单使用

importpandasaspddf=pd.DataFrame({'key1':list('aabba'),'key2':['one','two','one','two','one'],'data1':np.random.randn

然后就去远行吧·2023-01-29 11:26

线性回归练习

matplotlibinlineimporttorchfromIPythonimportdisplayfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportrandom2.初始化参数注意：初始化参数时要初始化为向量，例如初始化为x=torch.randn

celine_zhou·2023-01-29 07:17

einops库 rearrange， repeat， einsum，reduce用法

*2m=(1,2,3)print(list(map(sum,m)))[1,4,9]rearrangeimporttorchfromeinopsimportrearrange images=torch.randn

Lyttonkeepgoing·2023-01-28 18:05

einops rearrange说明

用于重新排列Tensor的维度引用官网例子#supposewehaveasetof32imagesin"hwc"format(height-width-channel)>>>images=[np.random.randn

蓝羽飞鸟·2023-01-28 18:34

特征选择---过滤法（特征相关性分析方差、卡方、互信息）

101506788一、绘图判断一般对于强相关性的两个变量，画图就能定性判断是否相关散点图seaborn.scatterplot#散点图矩阵初判多变量间关系data=pd.DataFrame(np.random.randn

lizz2276·2023-01-28 15:09

python数学计算模块_Python-NumPy模块数学和统计方法(4)

importnumpyasnparr=np.random.randn(5,4)print(np.xxx(arr))print(a

weixin_39899021·2023-01-26 15:09

numpy randn 和_python数据分析类库系列Numpy之数学和统计方法

这里，我生成了一些正态分布随机数据，然后做了聚类统计：arr=np.random.randn(5,4)arroutarray([[-2.20989118,-1.13

weixin_39520775·2023-01-26 15:38

numpy 数学和统计方法

聚合（通常被称为reductions），如sun，mean，标准偏差std可以使用数组实例的方法，也可以使用顶层NumPy的函数：In[151]:arr=np.random.randn(5,4)#正态分布数据

I天辉I·2023-01-26 15:00

Pytorch中torch.max()函数解析

input)→Tensor将输入input张量，无论有几维，首先将其reshape排列成一个一维向量，然后找出这个一维向量里面最大值3.代码举例3.1输入一维张量，返回一维张量里面最大值x=torch.randn

cv_lhp·2023-01-26 07:17

Numpy 常见 api

np.square(x)x的平方np.random.randn(d0,d1,…,dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。np.random.normala=np.

cb_guo·2023-01-25 23:39

matlab中概率密度估计ksdensity，k-s检验kstest和kstest2（单/双样本检验数据是否符合某种分布）

一、matlab概率密度估计函数：ksdensity功能：根据给定的数据，估计概率密度分布示例：1.正态分布x=randn(1,100000);[y,xi]=ksdensity(x);plot(xi,y

hi_linda·2023-01-24 10:37

kdeplot()核密度估计图的介绍

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#随机生成100个标准的正太分布数据，绘制核密度估计图na=np.random.randn

波尔德·2023-01-22 20:19

matlab 统计分析去除异常值,matlab使用hampel滤波,去除异常值

rngdefaultlx=24;x=randn(1,lx);need-to-insert-img围绕x的每个元素生成观察窗口。在样本的任一边取k=2个邻居。产生的移动窗口的长度为2×2+1=5个样本。

欧希笛坦·2023-01-22 01:28

python数据分析-numpy

NumPy数组属性一般都是用的二维数组NumPy数据类型可变长度str类型array创建复习：数组创建复习：数组属性与功能函数切片和索引广播机制统计函数切片、索引使用演示CSV文件读取随机函数rand（）randn

幸数得五·2023-01-21 21:19

MATLAB学习笔记（二）—— 矩阵及其基本运算

调用函数生成特殊矩阵zeros(m,n)生成m行n列的零矩阵ones(m,n)生成m行n列的全1矩阵rand(m,n)生成m行n列的随机矩阵,矩阵中的每个元素都是0到1之间的随机数,而且随机数满足均匀分布randn

归止于飞·2023-01-21 18:54

Numpy生成随机矩阵

n为整数确定随机数生成种子rad.rand(n)，n为整数生成n个均匀分布的样本值（0，1)rad.randint(begin,end,n)从给定的范围[begin,end)内生成n个随机整数rad.randn

贪心西瓜·2023-01-20 12:52

Python调用MNN模型bug记录和解决方法

defread_img(img_path):#readimage&datapre-processdata=torch.randn(1,3,112,112)transform=T.Compose([transforms.Resiz

CheckerBoard·2023-01-20 12:20

《深度学习：算法到实战》【第一周】深度学习基础笔记

Colab语句，创建张量成功2、torch创建n维全1张量3、dtype指定张量内部的数据类型4、new_ones基于现有的张量，创建一个新张量，利用dtype，device，size之类的属性信息5、randn_like

朝阳学长·2023-01-20 01:30

Pytorch之permute函数

参数：-dims(int…*)-换位顺序例：>>>x=torch.randn(2,3,5)>>>x.size()torch.Size([2,3,5])>>>x.permute(2,0,

Code_demon·2023-01-19 15:12

Pytorch permute函数

torch.permute()>>>x=torch.randn(2,3,5)>>>x.size()torch.Size([2,3,5])>>>x.permute

我有一個夢想·2023-01-19 15:39

torch.nn.CrossEntropyLoss用法(原理, nlp, cv例子)

代码原理层面引入一个库:importtorch假如是一个四分类任务，batch为2(只是为了显示简单，举个例子罢了)logists=torch.randn(2,4,requires_grad=T

Andy Dennis·2023-01-18 14:00

pytorch pow_()使用需谨慎

示例：x=torch.randn(1)y1=xprint("x:",x)print("y1:",y1)y2=x.pow_(2)print("pow_...")print("x:",x)print("y1

朽一·2023-01-18 09:31

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