NumPy

В программировании на Python выделяются две из самых мощных библиотек для численных вычислений и манипулирования данными: NumPy и Pandas. NumPy: Основа Численных Вычислений NumPy (Numerical Python) предоставляет поддержку для многомерных массивов и широкий спектр математических функций, что делает его необходимым для научных вычислений. NumPy является базовым пакетом для численных вычислений в Python. Одной из причин, почему NumPy настолько важен для численных вычислений, является то, что он разработан для эффективной работы с большими массивами данных. Причины включают в себя: Он хранит…

LLMs используют Natural Language Processing (NLP) для представления смысла текста в виде вектора. Это представление слов текста является встраиванием. Ограничение Токенов: Самая большая проблема с подсказками LLM В настоящее время одна из самых больших проблем с подсказками LLM – это ограничение токенов. Когда был выпущен GPT-3, лимит для как подсказки, так и вывода вместе составлял 2048 токенов. С GPT-3.5 этот лимит увеличился до 4096 токенов. Теперь GPT-4 выпускается в двух вариантах. Один с лимитом 8192 токенов и другой с лимитом…

NumPy — это популярное средство для вычислений, связанных с матрицами, массивами и математическими функциями. Атрибут shape массива NumPy возвращает кортеж, показывающий размеры массива. А когда речь заходит о преобразовании и манипуляции массивами NumPy, этот атрибут имеет решающее значение. Вот как работает атрибут shape: Python   import numpy as np arr = np.array([[5, 1], [16, 33]]) print(arr.shape) Вывод: Python   (2, 2) Атрибут shape также важен в pandas или OpenCV. Вот как используется атрибут shape в OpenCV: Python   import cv2…

Транспонирование матрицы получается путем перемещения данных строк в столбцы и данных столбцов в строки. Если у нас есть массив формы (X, Y), то транспонированный массив будет иметь форму (Y, X). Транспонирование матрицы в NumPy Модуль Python numpy в основном используется для работы с массивами в Python. Мы можем использовать функцию transpose(), чтобы получить транспонированный массив. import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(f’Original Array:\n{arr1}’) arr1_transpose = arr1.transpose() print(f’Transposed Array:\n{arr1_transpose}’) Вывод: Original Array: [[1 2 3]…

В Python мы можем использовать функцию numpy.where() для выбора элементов из массива numpy на основе условия. Но это еще не все, мы также можем выполнять некоторые операции с этими элементами, если условие выполнено. Давайте посмотрим, как мы можем использовать эту функцию, приведя несколько иллюстративных примеров! Синтаксис Python numpy.where() Эта функция принимает массив типа numpy (например, массив NumPy из целых чисел/логических значений). Она возвращает новый массив numpy после фильтрации на основе условия, которое является массивом типа numpy из логических значений. Например,…

Расчет нормы векторов является важным в искусственном интеллекте и квантовых вычислениях для таких задач, как масштабирование признаков масштабирование, регуляризация, метрики расстояния, критерии сходимости, представление квантовых состояний, обеспечение унитарности операций, коррекция ошибок и проектирование квантовых алгоритмов и схем. Вы узнаете, как рассчитать евклидову (норму/расстояние), также известную как L2-норма, одномерного (1D) тензора в Python библиотеках, таких как NumPy, SciPy, Scikit-Learn, TensorFlow и PyTorch.  Понимание Нормы против Расстояния Прежде чем мы начнем, давайте разберемся в разнице между евклидовой нормой и евклидовым расстоянием. Норма…

Косинусная близость имеет несколько приложений в реальной жизни, и с помощью векторов вложения мы можем сравнивать реальные смыслы программным способом. Python является одним из самых популярных языков для научных исследований данных, и он предлагает различные библиотеки для легкого расчета косинусной близости. В этой статье мы обсудим, как можно реализовать косинусную близость в Python с помощью библиотек Scikit-Learn и NumPy.  Что такое Косинусная близость? Косинусная близость — это мера сходства между двумя ненулевыми векторами в n-мерном пространстве. Она используется в различных…

Python numpy sum() функция используется для получения суммы элементов массива по заданной оси. Синтаксис функции Python numpy sum() Синтаксис метода sum() в библиотеке NumPy: sum(array, axis, dtype, out, keepdims, initial) Элементы массива используются для вычисления суммы. Если ось не указана, возвращается сумма всех элементов. Если ось представляет собой кортеж целых чисел, возвращается сумма элементов в указанных осях. Мы можем указать dtype, чтобы задать тип данных вывода. Переменная out используется для указания массива для размещения результата. Это необязательный параметр. Параметр keepdims…

Функция append() библиотеки Python numpy используется для объединения двух массивов. Эта функция возвращает новый массив, и оригинальный массив остается неизменным. Синтаксис append() в NumPy Синтаксис функции следующий: numpy.append(arr, values, axis=None) arr может быть объектом, похожим на массив, или массивом NumPy. Значения добавляются к копии этого массива. Значения – это объекты, похожие на массив, и они добавляются в конец элементов “arr”. Ось указывает ось, вдоль которой добавляются значения. Если ось не указана, оба массива выравниваются. Примеры использования append() в Python numpy…