NumPy

Nella programmazione Python, NumPy e Pandas si distinguono come due delle librerie più potenti per il calcolo numerico e la manipolazione dei dati. NumPy: La Fondazione del Calcolo Numerico NumPy (Numerical Python) fornisce supporto per array multidimensionali e una vasta gamma di funzioni matematiche, rendendolo essenziale per il calcolo scientifico. NumPy è il pacchetto fondamentale per il calcolo numerico in Python. Uno dei motivi per cui NumPy è così importante per i calcoli numerici è che è progettato per l’efficienza…

I linguaggi di modellazione (LLMs) fanno uso del Natural Language Processing (NLP) per rappresentare il significato del testo come un vettore. Questa rappresentazione delle parole del testo è un’embedding. Il Limite dei Token: Il Problema Maggiore nel Prompting degli LLM Attualmente, uno dei maggiori problemi con il prompting degli LLM è il limite dei token. Quando è stato rilasciato GPT-3, il limite per sia il prompt che l’output combinati era di 2.048 token. Con GPT-3.5, questo limite è aumentato a…

NumPy è uno strumento popolare per il calcolo numerico che coinvolge matrici, array e funzioni matematiche. L’attributo shape di un array NumPy restituisce una tupla che mostra le dimensioni dell’array. Quando si tratta di ridimensionare e manipolare gli array NumPy, questo attributo è cruciale. Ecco come funziona l’attributo shape: Python   import numpy as np arr = np.array([[5, 1], [16, 33]]) print(arr.shape) Output: Python   (2, 2) L’attributo shape è anche importante in pandas o OpenCV. Ecco come viene utilizzato…

La trasposizione di una matrice si ottiene spostando i dati delle righe nelle colonne e i dati delle colonne nelle righe. Se abbiamo un array di forma (X, Y), allora la trasposizione dell’array avrà la forma (Y, X). Trasposizione della matrice NumPy() Il modulo numpy di Python è principalmente utilizzato per lavorare con array in Python. Possiamo usare la funzione transpose() per ottenere la trasposizione di un array. import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])…

In Python, possiamo utilizzare la funzione numpy.where() per selezionare elementi da un array numpy, in base a una condizione. Non solo, ma possiamo anche eseguire delle operazioni su quegli elementi se la condizione è soddisfatta. Guardiamo come possiamo utilizzare questa funzione, utilizzando alcuni esempi illustrativi! Sintassi di Python numpy.where() Questa funzione accetta un array simile a numpy (es. un array NumPy di interi/booleani). Restituisce un nuovo array numpy, dopo il filtraggio in base a una condizione, che è un array…

Il calcolo della norma dei vettori è essenziale sia nell’intelligenza artificiale che in computing quantistico per compiti come la scalatura, la regolarizzazione, le metriche di distanza, i criteri di convergenza, la rappresentazione degli stati quantistici, il mantenimento dell’unitarietà delle operazioni, la correzione degli errori e la progettazione di algoritmi e circuiti quantistici. Imparerai come calcolare la norma euclidea (norma/distanza), nota anche come norma L2, di un tensore monodimensionale (1D) nei Python library come NumPy, SciPy, Scikit-Learn, TensorFlow, e PyTorch.  Comprendere…

La similarità del coseno ha diverse applicazioni nel mondo reale e utilizzando vettori di embedding, possiamo confrontare i significati del mondo reale in modo programmatico. Python è uno dei linguaggi più popolari per la scienza dei dati e offre varie librerie per calcolare la similarità del coseno con facilità. In questo articolo, discuteremo come puoi implementare la similarità del coseno in Python con l’aiuto delle librerie Scikit-Learn e NumPy.  Che cos’è la Similarità del Coseno? La similarità del coseno è…

Il metodo `sum()` di NumPy in Python viene utilizzato per ottenere la somma degli elementi di un array lungo un asse specifico. Sintassi del metodo sum() di NumPy in Python La sintassi del metodo sum() di NumPy in Python è la seguente: sum(array, axis, dtype, out, keepdims, initial) Gli elementi dell’array sono utilizzati per calcolare la somma. Se l’asse non viene fornito, viene restituita la somma di tutti gli elementi. Se l’asse è una tupla di interi, viene restituita la…

La funzione append() di Python numpy viene utilizzata per unire due array. Questa funzione restituisce un nuovo array e l’array originale rimane inalterato. Sintassi di NumPy append() La sintassi della funzione è: numpy.append(arr, values, axis=None) Il arr può essere un oggetto simile a un array o un array NumPy. I valori vengono aggiunti a una copia di questo array. I valori sono oggetti simili a un array e vengono aggiunti alla fine degli elementi di “arr”. La axis specifica l’asse…