NumPy

Na programação em Python, NumPy e Pandas destacam-se 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…

LLMs realizam o 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 Tokens: O Maior Problema do Preenchimento de LLM Atualmente, um dos maiores problemas com o preenchimento de LLM é o limite de tokens. Quando o GPT-3 foi lançado, o limite para o preenchimento e a saída combinados era de 2.048 tokens. Com o GPT-3.5, esse limite aumentou para 4.096 tokens. Agora,…

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. A seguir, como funciona o atributo shape: 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 como…

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 de forma (X, Y), então a transposição da matriz terá a forma (Y, X). NumPy Transposição de Matriz() O módulo numpy do Python é principalmente usado para trabalhar com arrays em Python. Podemos usar a função transpose() para obter a transposição de um array. import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3],…

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 (por exemplo, um array NumPy de inteiros/booleanos). Retorna um novo array numpy, após filtragem com base em uma condição, que é um…

O cálculo da norma de vetores é essencial 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 unidade das operações, correção de erros e design de algoritmos e circuitos quânticos. Você aprenderá como calcular a Euclidiana (norma/distância), também conhecida como norma L2, de um tensor unidimensional (1D) em bibliotecas Python como NumPy, SciPy, Scikit-Learn, TensorFlow e PyTorch.  Entenda Norma vs Distância Antes…

A similaridade cosseno tem várias aplicações do mundo real, e ao usar 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…

A função sum() do numpy em Python é usada para obter a soma dos elementos de uma matriz ao longo de um eixo específico. Sintaxe da função sum() em Python numpy A sintaxe do método sum() em Python NumPy é a seguinte: sum(array, axis, dtype, out, keepdims, initial) Os elementos da matriz 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,…

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 eixo especifica o…