NumPy

En programmation Python, NumPy et Pandas se distinguent comme deux des bibliothèques les plus puissantes pour le calcul numérique et la manipulation de données. NumPy : La Fondation du Calcul Numérique NumPy (Numerical Python) fournit un support pour les tableaux multidimensionnels et une large gamme de fonctions mathématiques, ce qui le rend essentiel pour le calcul scientifique. NumPy est le paquet le plus fondamental pour le calcul numérique en Python. Une des raisons pour lesquelles NumPy est si important pour…

Les LLM effectuent un traitement du langage naturel (NLP) pour représenter le sens du texte sous forme de vecteur. Cette représentation des mots du texte est un embedding. La Limite de Jetons : Le Plus Gros Problème de l’Incitation LLM Actuellement, l’un des plus gros problèmes avec l’incitation LLM est la limite de jetons. Lorsque GPT-3 a été publié, la limite pour l’invite et la sortie combinées était de 2 048 jetons. Avec GPT-3.5, cette limite a augmenté à 4…

NumPy est un outil populaire pour le calcul numérique impliquant des matrices, des tableaux et des fonctions mathématiques. L’attribut shape d’un tableau NumPy renvoie un tuple indiquant les dimensions du tableau. Et en ce qui concerne la redimensionnement et la manipulation des tableaux NumPy, cet attribut est crucial. Voici comment fonctionne l’attribut shape: Python   import numpy as np arr = np.array([[5, 1], [16, 33]]) print(arr.shape) Sortie: Python   (2, 2) L’attribut shape est également important dans pandas ou OpenCV.…

La transposition d’une matrice est obtenue en déplaçant les données des lignes vers les colonnes et les données des colonnes vers les lignes. Si nous avons un tableau de forme (X, Y), alors la transposée du tableau aura la forme (Y, X). Matrice de transposition NumPy() Le module numpy de Python est principalement utilisé pour travailler avec des tableaux en Python. Nous pouvons utiliser la fonction transpose() pour obtenir la transposée d’un tableau. import numpy as np arr1 = np.array([[1,…

En Python, nous pouvons utiliser la fonction numpy.where() pour sélectionner des éléments d’un tableau numpy, en fonction d’une condition. Non seulement cela, mais nous pouvons effectuer des opérations sur ces éléments si la condition est satisfaite. Voyons comment nous pouvons utiliser cette fonction, en utilisant quelques exemples illustratifs! Syntaxe de Python numpy.where() Cette fonction accepte un tableau de type numpy (par exemple, un tableau NumPy d’entiers/booléens). Elle renvoie un nouveau tableau numpy, après filtrage en fonction d’une condition, qui est…

Le calcul de la norme des vecteurs est essentiel à la fois en intelligence artificielle et en calcul quantique pour des tâches telles que l’échelle des caractéristiques, la régularisation, les métriques de distance, les critères de convergence, la représentation d’états quantiques, l’assurance de l’unitarié des opérations, la correction des erreurs et la conception d’algorithmes et de circuits quantiques. Vous apprendrez à calculer l’Euclidienne (norme/distance), également connue sous le nom de norme L2, d’un tenseur unidimensionnel (1D) dans les bibliothèques Python…

La similarité cosinus possède plusieurs applications dans le monde réel, et en utilisant des vecteurs d’embedding, nous pouvons comparer des significations du monde réel de manière programmatique. Python est l’une des langues les plus populaires pour les sciences des données, et elle propose diverses bibliothèques pour calculer la similarité cosinus avec facilité. Dans cet article, nous allons discuter de la façon dont vous pouvez implémenter la similarité cosinus en Python en utilisant l’aide des bibliothèques Scikit-Learn et NumPy.  Qu’est-ce que…

La fonction sum() de numpy en Python est utilisée pour obtenir la somme des éléments d’un tableau sur un axe donné. Syntaxe de la fonction sum() de numpy en Python La syntaxe de la méthode sum() de Python NumPy est : sum(array, axis, dtype, out, keepdims, initial) Les éléments du tableau sont utilisés pour calculer la somme. Si l’axe n’est pas fourni, la somme de tous les éléments est retournée. Si l’axe est un tuple d’entiers, la somme de tous…

La fonction append() de Python numpy est utilisée pour fusionner deux tableaux. Cette fonction renvoie un nouveau tableau et le tableau d’origine reste inchangé. Syntaxe de append() de NumPy La syntaxe de la fonction est la suivante : numpy.append(arr, values, axis=None) Le arr peut être un objet de type tableau ou un tableau NumPy. Les valeurs sont ajoutées à une copie de ce tableau. Les valeurs sont des objets de type tableau et elles sont ajoutées à la fin des…