NumPy

In der Python-Programmierung heben sich NumPy und Pandas als zwei der leistungsstärksten Bibliotheken für numerische Berechnungen und Datenmanipulation hervor. NumPy: Die Grundlage für numerische Berechnungen NumPy (Numerical Python) bietet Unterstützung für mehrdimensionale Arrays und eine Vielzahl mathematischer Funktionen, was es für wissenschaftliche Berechnungen unverzichtbar macht. NumPy ist das grundlegendste Paket für numerische Berechnungen in Python. Einer der Gründe, warum NumPy für numerische Berechnungen so wichtig ist, liegt darin, dass es für die Effizienz mit großen Datenarrays konzipiert ist. Die Gründe…

LLMs nutzen die Natursprachverarbeitung (NLP), um die Bedeutung eines Textes als Vektor darzustellen. Diese Darstellung der Wörter des Textes ist eine Einbettung. Die Token-Begrenzung: Das größte Problem bei LLM-Prompts Derzeit ist eines der größten Probleme bei LLM-Prompts die Token-Begrenzung. Als GPT-3 veröffentlicht wurde, betrug die Begrenzung sowohl für den Prompt als auch für die Ausgabe zusammen 2.048 Tokens. Bei GPT-3.5 erhöhte sich diese Begrenzung auf 4.096 Tokens. Nun kommt GPT-4 in zwei Varianten. Eine mit einer Begrenzung von 8.192 Tokens…

NumPy ist ein beliebtes Tool für Berechnungen mit Zahlen, die Matrizen, Arrays und mathematische Funktionen betreffen. Der Shape-Attributwert eines NumPy-Arrays gibt ein Tupel zurück, das die Dimensionen des Arrays zeigt. Und wenn es um das Umgestalten und Bearbeiten von NumPy-Arrays geht, ist das Attribut entscheidend. Hier ist, wie die shape-Attributfunktion funktioniert: Python   import numpy as np arr = np.array([[5, 1], [16, 33]]) print(arr.shape) Ausgabe: Python   (2, 2) Das Shape-Attribut ist auch in pandas oder OpenCV wichtig. Hier ist,…

Die Transponierte einer Matrix wird erhalten, indem die Zeilendaten in die Spalten und die Spaltendaten in die Zeilen verschoben werden. Wenn wir ein Array der Form (X, Y) haben, wird die Transponierte des Arrays die Form (Y, X) haben. Die NumPy-Matrix transpose() Python numpy-Modul wird hauptsächlich verwendet, um mit Arrays in Python zu arbeiten. Wir können die Funktion transpose() verwenden, um die Transponierte eines Arrays zu erhalten. import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(f’Original…

In Python können wir die Funktion numpy.where() verwenden, um Elemente aus einem NumPy-Array basierend auf einer Bedingung auszuwählen. Nicht nur das, sondern wir können auch einige Operationen auf diesen Elementen ausführen, wenn die Bedingung erfüllt ist. Lassen Sie uns anschauen, wie wir diese Funktion verwenden können, anhand einiger illustrativer Beispiele! Syntax von Python numpy.where() Diese Funktion akzeptiert ein numpy-ähnliches Array (z. B. ein NumPy-Array von Ganzzahlen/Booleschen Werten). Sie gibt ein neues NumPy-Array zurück, nachdem es basierend auf einer Bedingung gefiltert…

Die Berechnung der Vektornorm ist in beiden Bereichen, künstlicher Intelligenz und Quantencomputing, für Aufgaben wie Merkmalsskalierung, Regularisierung, Abstandsmetriken, Konvergenzkriterien, Darstellung von Quantenzuständen, Gewährleistung der Unitarität von Operationen, Fehlerkorrektur und Entwurf von Quantenalgorithmen und -schaltkreisen, von entscheidender Bedeutung. Sie werden lernen, wie man die euklidische Norm (Abstand), auch als L2-Norm bekannt, eines eindimensionalen (1D) Tensors in Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-Learn, TensorFlow und PyTorch berechnet. Verstehen von Norm vs. Abstand Bevor wir beginnen, lassen Sie uns den Unterschied zwischen euklidischer Norm…

Die Kosinus-Ähnlichkeit hat mehrere Anwendungen in der realen Welt, und durch die Verwendung von Embeddings-Vektoren können wir die Bedeutungen der realen Welt programmgesteuert vergleichen. Python ist eine der beliebtesten Sprachen für Data-Science und bietet verschiedene Bibliotheken, um die Kosinus-Ähnlichkeit einfach zu berechnen. In diesem Artikel werden wir diskutieren, wie Sie die Kosinus-Ähnlichkeit in Python mit Hilfe der Scikit-Learn und NumPy Bibliotheken implementieren können.  Was ist Kosinus-Ähnlichkeit? Kosinus-Ähnlichkeit ist eine Ähnlichkeitsmessung zwischen zwei von Null verschiedenen Vektoren in einem n-dimensionalen Raum.…

Die Python NumPy sum() Funktion wird verwendet, um die Summe der Array-Elemente über eine gegebene Achse zu erhalten. Python NumPy sum() Funktion Syntax Die Syntax der Python NumPy sum() Methode lautet wie folgt: sum(array, axis, dtype, out, keepdims, initial) Die Array-Elemente werden zur Berechnung der Summe verwendet. Wenn die Achse nicht angegeben ist, wird die Summe aller Elemente zurückgegeben. Wenn die Achse ein Tupel von Ganzzahlen ist, wird die Summe aller Elemente in den angegebenen Achsen zurückgegeben. Wir können dtype…

Python numpy-Funktion wird verwendet, um zwei Arrays zu verbinden. Diese Funktion gibt ein neues Array zurück, und das Originalarray bleibt unverändert. NumPy append() Syntax Die Funktionssyntax lautet: numpy.append(arr, values, axis=None) Das arr kann ein array-ähnliches Objekt oder ein NumPy-Array sein. Die Werte werden an eine Kopie dieses Arrays angehängt. Die Werte sind array-ähnliche Objekte, und sie werden an das Ende der „arr“-Elemente angehängt. Die Achse gibt die Achse an, entlang derer Werte angehängt werden. Wenn die Achse nicht angegeben wird,…