函数作用 计算两个tensor的矩阵乘法，torch.bmm(a,b),tensor a 的size为(b,h,w),tensor b的size为(b,w,m) 也就是说两个tensor的第一维是相等的，然后第一个数组的第三维和第二个数组的第二维度要求一样，对于剩下的则不做要求，输出维度 （b,h,m） 代码示例 >>> c=torch.randn((2,5)) >>> p
一、介绍 Pandas 的基础结构分为两种： 数据框 DataFrame 序列 Series 数据框（DataFame）是拥有轴标签的二维链表，类似于 Excel 中的行列关系。 列标签为列名，行标签为索引。 iterrows() 是在数据框中的行进行迭代的一个生成器，返回每行的索引以及一个包含行本身的对象。 二、实操 建立
1.有随机数生成的矩阵 randn randn(5)：生成一个由正态分布的随机数组成的5*5矩阵； 2. 通过指定的平均向量和协方差矩阵基于二元正态分布生成值： mu = [1 2]; sigma = [1 0.5; 0.5 2]; R = chol(sigma); z = repmat(mu,10,1) + randn(10,2)*R3.生成随机复数： a = randn + 1i*randn小彩
input = torch.randn(1, 3, 8, 9) print(input) 输出：1这个张量，其中是3个通道，8行，9列的数据（从外面往里面数） tensor([[[[-1.3645, 1.3841, 0.9907, 0.3150, -0.2379, -0.3170, -0.0550, 1.1550, -0.3213], [-0.1501, 1.7308, 1.8265, -1.2117, -0.4732, 0.93
1.均匀分布torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 参数: sizes (int...) - 整数序列，定义了输出张量的形状; out (Tensor, optinal) - 结果张量 例子：torch.rand(2, 3) 0.0836 0.615
inputs = torch.randn(3, 4, 16) rnn = torch.nn.RNN(input_size=16, hidden_size=6, num_layers=20) h0 = torch.randn(20, 4, 6) outputs, _ = rnn(inputs, h0) print(outputs)
平稳时间序列——ARMA序列（自回归移动平均序列） AR序列：自动回归序列 MA序列：移动平均序列 实例: clc,clear elps=randn(10000,1);x(1:2)=0; for i=3:10000 x(i)=-0.6*x(i-1)-0.2*x(i-2)+elps(i);%产生模拟数据 end xlswrite('data1.xls',x(end-9:end))%把x的后十个数据存入表
深度学习安装步骤可以概括为以下三步： 第一步 安装Anaconda 1.1 可以参考 史上最全最详细的Anaconda安装教程 1.2创建一个新的虚拟环境环境 激活刚刚创建的环境 列出你所有创
第一节 Contents I. 清空环境变量及命令 II. 变量命令规则 III. MATLAB数据类型 IV. MATLAB矩阵操作 V. MATLAB逻辑与流程控制 VI. MATLAB脚本与函数文件 VII. MATLAB基本绘图操作 VIII. MATLAB文件导入 清空环境变量及命令 clear all
绘制图形曲线，我想到的工具一般是MATLAB。不过，鉴于软件的昂贵价格个人折腾显然是买不起的。不过现在开源软件甚至是自由软件给了我们很多选择，python则为很多便捷的功能实现提供了基础。这样，图形绘制时matplotlib便成了我的首选。 在此之前，我确实是使用这工具绘制过图像，但是之前并没
在写MATLAB的脚本的时候我时长会用tic、toc进行一下程序运行时间的测量。在Python中偶尔也会测试下，但是基本上都是靠使用time模块。接触了IPython之后突然间发现，原来程序执行时间的测试可以如此简单！ 在IPython中，程序执行时间的测试是通过魔术函数来实现。
坚持使用Python的原声command交互将近两年了，时间可以说是从我开始学习Python一直持续到现在。之前在微博上看到别人说：IPython真是一个伟大的发明，简单尝试了一下，看着命令行之间的空白区非常大有一点不适应直接就放弃了。那时候觉得，这个东西或许对我没啥用。
文章目录 @[toc]1 行列式2 矩阵运算2.1 特殊矩阵2.2 矩阵运算 3 初等变换4 曲线拟合 polyfit5 向量组正交化qr6 线性方程组7 二次型与标准型 1 行列式 行列式det B = [0 2 1 1 1 -5 3 -4 1 3 -1 2 -5 1 3 -3]; B % 行列式计算 det(B) 符号计算方法syms syms
def a(): w=torch.randn((5,1)) b=torch.randn(1) return [w,b] return 函数返回的是一个列表。 代码展示： def a(): w=torch.randn((5,1)) b=torch.randn(1) return [w,b] print(a()) [tensor([[-1.2416], [-0
Matlab kmeans聚类 rng('default') % For reproducibility X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2); randn(100,2)*0.5-ones(100,2); randn(100,2)*0.75]; [idx,C] = kmeans(X,3); figure(5); gscatter(X(:,1),X(:,2),idx,'bgm') hold on plot(C(:
import torch a = torch.randn((2, 3, 4)) print(a) res: tensor([[[ 0.2615, 0.9965, 0.5935, -2.4657], [-2.0211, 0.5055, 0.3128, -0.8843], [-1.3269, -1.0438, 0.3159, -0.8572]], [[ 0.7990, 0.2023, -0.1174, -0.8619],
官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-functions 1：torch.nn.L1Loss mean absolute error (MAE) between each element in the input x and target y . MAE是指平均绝对误差，也称L1损失： loss = nn.L1Loss() input = torch.randn(1, 2, requires_grad=True) t
ACWING 3176. 星星还是树 原题链接 描述 在二维平面上有 \(n\) 个点，第 \(i\) 个点的坐标为 \((x_i,y_i)\)。 请你找出一个点，使得该点到这 \(n\) 个点的距离之和最小。 该点可以选择在平面中的任意位置，甚至与这 \(n\) 个点的位置重合。 思路 模拟退火模板题 代码 #include <bits/st
title: 正态分布与参数估计 categories: 杂项 tags:学习 正态分布与参数估计 Untitled 预处理 clear rng(6331); mu = 1; sigma = 1; 真实概率密度曲线： fplot(@(x) exp(-(x-mu).^2./(2*sigma))./(sqrt(2*pi)*si
1.经典t检验 让我们在两个不同的场合下对一个赛车对的表现进行衡量，在第一次比赛中，团队的成员的得分为[79,100,93,75,84,107,66,86,103,81,89,105,84,86,86,112,112,100,94]，在第二次比赛中，他们的得分为[92, 100, 76, 97, 72, 79, 94, 71, 84, 76, 82, 57, 67, 78, 94, 83, 85,
一、子图 1. 使用 plt.subplots 绘制均匀状态下的子图 返回元素分别是画布和子图构成的列表，第一个数字为行，第二个为列 figsize 参数可以指定整个画布的大小 sharex 和 sharey 分别表示是否共享横轴和纵轴刻度 tight_layout 函数可以调整子图的相对大小使字符不会重叠
1.What does a neuron compute? []A neuron computes an activation function followed by a linear function \(z = w^Tx + b\) [√]A neuron computes a linear function \(z = w^Tx + b\) followed by an activation function []A neuron computes a function g that s
from matplotlib import pyplotimport numpyx=numpy.random.randn(100) #生成100个随机数，关于标准正态分布 y=-x+numpy.random.randn(100)*0.5pyplot.scatter(x,y,s=25,c='pink',marker='>',alpha=0.8) #s指点的面积大小 ,c指点的颜色大小,marker指点的形状,
测试数据： import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],&#
1.张量数据类型 比如数字2在pytorch中就是intTensor类型，该维度为0即dim=0 ，pytorch内部没有自带的string 类型表示方法，要用的话只能通过以下两种编码方法表示： one-hot ： 如猫类别用【0 1】表示，狗类别用【1 0】表示 embedding:如果是汉字或者英文单词的话one-hot 表示就很费劲
