NumPy
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Bibliotecas Essenciais do Python: Introdução ao NumPy e Pandas
Na programação Python, NumPy e Pandas se destacam como duas das bibliotecas mais poderosas para computação numérica e manipulação de dados. NumPy: A Fundação da Computação Numérica NumPy (Numerical Python) fornece suporte para arrays multidimensionais e uma ampla gama de funções matemáticas, tornando-o essencial para computação científica. O NumPy é o pacote mais fundamental para computação numérica em Python. Uma das razões pelas quais o NumPy é tão importante para cálculos numéricos é que ele é projetado para eficiência com…
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Maximizando o Potencial dos LLMs: Utilizando Bancos de Dados Vetoriais
LLMs realizam Processamento de Linguagem Natural (NLP) para representar o significado do texto como um vetor. Essa representação das palavras do texto é uma incorporação. O Limite de Token: O Maior Problema com o Chamado de LLM Atualmente, um dos maiores problemas com o chamado de LLM é o limite de token. Quando o GPT-3 foi lançado, o limite para o prompt e a saída combinados era de 2.048 tokens. Com o GPT-3.5, esse limite aumentou para 4.096 tokens. Agora,…
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Corrigir AttributeError: ‘NoneType’ Não Possui Atributo ‘Shape’
O NumPy é uma ferramenta popular para cálculos numéricos envolvendo matrizes, arrays e funções matemáticas. O atributo shape de um array NumPy retorna uma tupla mostrando as dimensões do array. E quando se trata de remodelar e manipular arrays NumPy, esse atributo é crucial. Abaixo está como o atributo shape funciona: Python import numpy as np arr = np.array([[5, 1], [16, 33]]) print(arr.shape) Saída: Python (2, 2) O atributo shape também é importante em pandas ou OpenCV. Veja…
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NumPy Matrix transpose() – Transposição de uma matriz em Python
A transposição de uma matriz é obtida movendo os dados das linhas para as colunas e os dados das colunas para as linhas. Se tivermos uma matriz com formato (X, Y), então a transposta da matriz terá formato (Y, X). NumPy Transposição de Matriz() O módulo numpy do Python é principalmente utilizado para trabalhar com arrays em Python. Podemos usar a função transpose() para obter a transposta de um array. import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4,…
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Como usar o método Python numpy.where()
Em Python, podemos usar a função numpy.where() para selecionar elementos de um array numpy, com base em uma condição. Não apenas isso, mas também podemos realizar algumas operações nesses elementos se a condição for satisfeita. Vamos ver como podemos usar essa função, usando alguns exemplos ilustrativos! Sintaxe do Python numpy.where() Esta função aceita um array semelhante ao numpy (ex. um array NumPy de inteiros/booleanos). Retorna um novo array numpy, após filtragem com base em uma condição, que é um array…
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Norma de um Tensor Unidimensional em Bibliotecas Python
O cálculo da norma de vetores é fundamental tanto na inteligência artificial quanto em computação quântica para tarefas como escalação de características, regularização, métricas de distância, critérios de convergência, representação de estados quânticos, garantia da unitariedade das operações, correção de erros e design de algoritmos e circuitos quânticos. Você aprenderá a calcular a Euclidiana (norma/distância), também conhecida como norma L2, de um tensor unidimensional (1D) em Python usando bibliotecas como NumPy, SciPy, Scikit-Learn, TensorFlow e PyTorch. Compreenda a Norma vs…
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Como Implementar a Similaridade do Cosseno em Python
A similaridade cosseno possui diversas aplicações no mundo real, e ao utilizar vetores de incorporação, podemos comparar significados do mundo real de maneira programática. Python é uma das linguagens mais populares para ciência de dados e oferece várias bibliotecas para calcular a similaridade cosseno com facilidade. Neste artigo, discutiremos como você pode implementar a similaridade cosseno em Python com a ajuda das bibliotecas Scikit-Learn e NumPy. O que é Similaridade Cosseno? Similaridade cosseno é uma medida de similaridade entre dois…
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numpy.sum() em Python
A função `numpy sum()` do Python é usada para obter a soma dos elementos de um array ao longo de um eixo dado. A sintaxe da função `numpy sum()` do Python é: A sintaxe do método `sum()` do NumPy em Python é: sum(array, axis, dtype, out, keepdims, initial) Os elementos do array são usados para calcular a soma. Se o eixo não for fornecido, a soma de todos os elementos é retornada. Se o eixo for uma tupla de inteiros,…
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numpy.append() em Python
A função append() do Python numpy é usada para mesclar dois arrays. Esta função retorna um novo array e o array original permanece inalterado. Sintaxe do append() do NumPy A sintaxe da função é: numpy.append(arr, values, axis=None) O arr pode ser um objeto semelhante a um array ou um array NumPy. Os valores são anexados a uma cópia deste array. Os valores são objetos semelhantes a arrays e são anexados ao final dos elementos de “arr”. O axis especifica o…