Creación de vectores
# Crear un vector fila
x = nd.arange (12 es )
de impresión (x)
# salidas x del tamaño
de impresión (x.shape)
# para cambiar la forma del vector x (3,4)
X- = x.reshape (3,4 )
Imprimir (X-)
la Y = x.reshape (. 3, -1 )
de impresión (la Y)
# crear cada elemento es un 0, la forma (2,3,4) tensor
Z = nd.zeros ((2,3, . 4 ))
Imprimir (la Z)
# especificado por la lista NDArray crear el valor de cada elemento
X2 = nd.array ([[2,1,4,3] , [1,2,3,4], [4 , 3,2,1 ]])
Imprimir (un X2)
# valor generado aleatoriamente para cada elemento en NDArray
X3 = nd.random.normal (0,1, Forma = (3,4 ))
Imprimir (X3)
La manipulación de datos
Imprimir (X- + la Y)
# Press Multiplicación
de impresión (X- * la Y)
# elemento de división de
impresión (X- / la Y)
# elementos Press hacer exponenciación
de impresión (Y.exp ())
# DOT multiplicación de matrices
de impresión (nd.dot (X- , YT))
# conexiones de matriz
# filas conectado
Imprimir (nd.concat (x, la Y, Dim = 0))
# columnas conectadas
de impresión . (nd.concat (x, la Y, = Dim 1 ))
# X - == la Y
Imprimir (X - == la Y)
# X.sum
Imprimir (X.sum ())
# podemos asscalar resultado de la función se convierte en un escalar en Python. Submenú ⾯ la forma de realización X en los resultados norma L2 anteriores Ejemplo
#⼀ muestra es un único elemento NDArray, pero el resultado final ha convertido a un escalar Python.
Imprimir (X.norm (). Asscalar ())
mecanismo de difusión
'' '
Cuando dos formas diferentes NDArray por
la operación de elemento, se pueden desencadenar mecanismos Wide-multicast (radiodifusión): primera copiar una adecuada forma elemento de estos dos NDArray
mismo que el elemento después de la operación.
'' '
A = nd.arange (. 3) .reshape ((3,1 ))
B = nd.arange (2) .reshape ((1,2 ))
de impresión (A)
de impresión (B)
' ''
Puesto que A y B son 3 ⾏ 1 y 1 ⾏ 2 de la matriz, para calcular un + B, entonces una, tres elementos en la columna de la primera trama está llena de difusión amplia
(copiado) a la segunda columna el disparo, B del primer disparo ⾏ de ancho y dos elementos se transmiten (copiado) para el segundo disparo y la tercera ⾏ ⾏. Por lo tanto, es posible
para las dos matrices 2 3 ⾏ mediante la adición de elementos.
'' '
De impresión (A + B)
# índice
' ''
por ejemplo, 3- matriz índice ⾏ ⾏ ⼀ 2 son, respectivamente, 0, 1 y 2, el índice de la columna 0 y 1, respectivamente.
'' '
De impresión (X-)
Imprimir (X- [. 1 :. 3 ])
' ''
Posición de los elementos individuales especificados en NDArray necesidad de acceso, tales como matriz ⾏ y el índice de la columna, y un elemento para re-asignación
'' '
X- [ 1,2] =. 9
' ''
porción tomada ⼀ elemento, y reasignarlos . pantalla Ejemplo Submenú para el siguiente, nos ⾏ ⼀ índice para cada elemento de la columna 1 es re-asignación
'' '
X- [ 1: 2,:] = 12 es
de impresión (X-)
operación de sobrecarga de memoria
'' '
Tomado ⼀ porción de elemento, y reasignarlos. Ejemplo de pantalla de submenú para el siguiente, nos ⾏ índice por 1
⼀ columna elemento de reasignación
si desea especificar un resultado de memoria particular, podemos índice de la antigua Usando ⾯ introducido en ⾏ de reemplazar. pantalla Ejemplo Submenú para la siguiente,
que primero creado por zeros_like y en forma de Y elementos son los mismos y NDArray 0, denotado por Z.
'' '
El Z = Y.zeros_like ()
antes = ID (la Z)
el Z [:] = + X- la Y
de impresión (ID (la Z) == antes)
' ''
, de hecho, en el ejemplo abrimos a X + Y la memoria temporal para almacenar el resultado del cálculo, a continuación, copia en la memoria correspondiente Z. Si
desea evitar esta sobrecarga de la memoria temporal, podemos utilizar el operador el nombre completo de la función del parámetro.
'' '
Nd.elemwise_add (X, la Y, OUT = Z)
Imprimir (ID (Z) == antes)
' ''
si el valor de X después de que el programa no se copia de uso, que pueden utilizarlo X [:] = X + y o X + = operaciones y para reducir la sobrecarga de memoria
'' 'id (X)
X + = Y
de impresión (id (X) == antes)
NDArray y Numpy interconversión
Importación numpy NP AS
# a Numpy en Ejemplos NDArray Ejemplo
P = np.ones ((2,3 ))
D = nd.array (P)
de impresión (P)
de impresión (D)
# ejemplo El NDArray en ejemplo Numpy
D = D.asnumpy ()
Imprimir ( " ================== " )
Imprimir (del tipo (D))