Hướng dẫn numpy linear algebra cheat sheet - bảng gian lận đại số tuyến tính numpy

Cập nhật lần cuối vào ngày 17 tháng 10 năm 2021

Nội dung chính Show

Tất cả các hoạt động đại số tuyến tính mà bạn cần sử dụng trong Numpy để học máy. in NumPy for Machine Learning.
Tổng quan
Cần trợ giúp với đại số tuyến tính cho học máy?
Trống rỗng
Số không
Những người
Bổ sung vector
Phép trừ vector
Phép nhân vector
Bộ phận Vector
Vector Dot Sản phẩm
Phép nhân vector-scalar
Định mức vector
3. Ma trận
Bổ sung ma trận
Phép trừ ma trận
Nhân hóa ma trận (sản phẩm Hadamard)
Phân chia ma trận
Phép nhân ma trận ma trận (sản phẩm chấm)
Phép nhân ma trận-vector (sản phẩm chấm)
Phép nhân matrix-scalar
4. Các loại ma trận
Ma trận tam giác
Ma trận đường chéo
Ma trận đơn vị
5. Hoạt động ma trận
Ma trận chuyển vị
Đảo ngược ma trận
Ma trận theo dõi
Quyết định ma trận
Xếp hạng ma trận
6. Hệ số ma trận
Lu phân hủy
Phân hủy QR
Eigendecompation
Phân hủy giá trị đơn lẻ
7. Thống kê
Bần tiện
Phương sai
Độ lệch chuẩn
Ma trận hiệp phương sai
Hình vuông nhỏ nhất tuyến tính
Đọc thêm
Cần trợ giúp với đại số tuyến tính cho học máy?
Có nhiều cách để tạo ra các mảng numpy.
từ nhập khẩu không
Numpy có tốt cho đại số tuyến tính không?
Numpy được sử dụng như thế nào trong đại số tuyến tính?
Đại số tuyến tính được sử dụng như thế nào trong học máy?

Tất cả các hoạt động đại số tuyến tính mà bạn cần sử dụng trong Numpy để học máy. in NumPy for Machine Learning.

Thư viện tính toán số Python có tên Numpy cung cấp nhiều hàm đại số tuyến tính có thể hữu ích như một học viên học máy.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ khám phá các chức năng chính để làm việc với các vectơ và ma trận mà bạn có thể thấy hữu ích như một học viên học máy.

Đây là một bảng gian lận và tất cả các ví dụ đều ngắn và cho rằng bạn quen thuộc với hoạt động được thực hiện.

Bạn có thể muốn đánh dấu trang này để tham khảo trong tương lai.

Kick bắt đầu dự án của bạn với cuốn sách mới của tôi Đại số tuyến tính cho học máy, bao gồm các hướng dẫn từng bước và các tệp mã nguồn Python cho tất cả các ví dụ. with my new book Linear Algebra for Machine Learning, including step-by-step tutorials and the Python source code files for all examples.

Bắt đầu nào.

Hướng dẫn numpy linear algebra cheat sheet - bảng gian lận đại số tuyến tính numpy

Bảng gian lận đại số tuyến tính cho máy học máy của Christoph Landers, một số quyền được bảo lưu.
Photo by Christoph Landers, some rights reserved.

Tổng quan

Hướng dẫn này được chia thành 7 phần; họ đang:

Mảng
Vectơ
Ma trận
Các loại ma trận
Hoạt động ma trận
Hệ số ma trận
Số liệu thống kê

Cần trợ giúp với đại số tuyến tính cho học máy?

Tham gia khóa học gặp sự cố email 7 ngày miễn phí của tôi ngay bây giờ (với mã mẫu).

Nhấp để đăng ký và cũng nhận được phiên bản Ebook PDF miễn phí của khóa học.

1. Mảng

Có nhiều cách để tạo ra các mảng numpy.

Mảng

từ mảng nhập khẩu numpynumpy import array

A=array([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])= array([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])

Trống rỗng

từ nhập khẩu khôngnumpy import empty

A=empty([3,3])=empty([3,3])

Số không

từ các số không nhập khẩu Numpynumpy import zeros

A=zeros([3,5])=zeros([3,5])

Những người

từ những người nhập khẩu numpynumpy import ones

A=ones([5,5])=ones([5,5])

2. vectơ

Một vectơ là một danh sách hoặc cột của vô hướng.

Bổ sung vector

Phép trừ vector

Phép nhân vector

Bộ phận Vector

Vector Dot Sản phẩm

Phép nhân vector-scalar

Định mức vector

từ Numpy.Linalg Nhập khẩu định mứcnumpy.linalg import norm

l2=norm(v)=norm(v)

3. Ma trận

Một ma trận là một mảng vô hướng hai chiều.

Bổ sung ma trận

Phép trừ ma trận

Nhân hóa ma trận (sản phẩm Hadamard)

Phân chia ma trận

Phép nhân ma trận ma trận (sản phẩm chấm)

Phép nhân ma trận-vector (sản phẩm chấm)

Phép nhân matrix-scalar

C=A.dot(2.2)=A.dot(2.2)

C = A *2.2=A *2.2

4. Các loại ma trận

Các loại ma trận khác nhau thường được sử dụng làm yếu tố trong các tính toán rộng hơn.

Ma trận tam giác

# thấp hơn

từ nhập khẩu numpy trilnumpy import tril

lower=tril(M)=tril(M)

# phía trên

từ Triu nhập khẩu Numpynumpy import triu

upper=triu(M)=triu(M)

Ma trận đường chéo

từ nhập khẩu numpynumpy import diag

d=diag(M)=diag(M)

Ma trận đơn vị

từ mắt nhập khẩu numpynumpy import eye

I=eye(3)=eye(3)

5. Hoạt động ma trận

Các hoạt động ma trận thường được sử dụng làm yếu tố trong các tính toán rộng hơn.

Ma trận chuyển vị

Đảo ngược ma trận

từ Numpy.Linalg Nhập khẩu Invnumpy.linalg import inv

B=inv(A)=inv(A)

Ma trận theo dõi

từ dấu vết nhập khẩu numpynumpy import trace

B=trace(A)=trace(A)

Quyết định ma trận

từ numpy.linalg nhập khẩu DETnumpy.linalg import det

B=det(A)=det(A)

Xếp hạng ma trận

từ numpy.linalg nhập matrix_ranknumpy.linalg import matrix_rank

r=matrix_rank(A)=matrix_rank(A)

6. Hệ số ma trận

Hệ số ma trận, hoặc phân tách ma trận, chia một ma trận xuống các bộ phận cấu thành của nó để làm cho các hoạt động khác đơn giản và ổn định số hơn.

Lu phân hủy

từ scipy.linalg nhập LUscipy.linalg import lu

P,L,U=lu(A),L,U=lu(A)

Phân hủy QR

từ Numpy.Linalg Nhập khẩu QRnumpy.linalg import qr

Q,R=qr(A,'complete'),R=qr(A,'complete')

Eigendecompation

từ numpy.linalg nhập khẩu EIGnumpy.linalg import eig

values,vectors=eig(A),vectors=eig(A)

Phân hủy giá trị đơn lẻ

từ scipy.linalg nhập svdscipy.linalg import svd

U,s,V=svd(A),s,V=svd(A)

7. Thống kê

Thống kê tóm tắt nội dung của các vectơ hoặc ma trận và thường được sử dụng làm thành phần trong các hoạt động rộng hơn.

Bần tiện

từ nhập khẩu trung bìnhnumpy import mean

result=mean(v)=mean(v)

Phương sai

từ Var nhập khẩu Numpynumpy import var

result=var(v,ddof=1)=var(v,ddof=1)

Độ lệch chuẩn

từ Std nhập khẩu Numpynumpy import std

result=std(v,ddof=1)=std(v,ddof=1)

Ma trận hiệp phương sai

từ Cov nhập khẩu Numpynumpy import cov

sigma=cov(v1,v2)=cov(v1,v2)

Hình vuông nhỏ nhất tuyến tính

từ numpy.linalg nhập khẩu lstsqnumpy.linalg import lstsq

b=lstsq(X,y)=lstsq(X,y)

Đọc thêm

Phần này cung cấp nhiều tài nguyên hơn về chủ đề nếu bạn đang muốn đi sâu hơn.

API NUMPY

Đại số tuyến tính
Số liệu thống kê

Cần trợ giúp với đại số tuyến tính cho học máy?

Tham gia khóa học gặp sự cố email 7 ngày miễn phí của tôi ngay bây giờ (với mã mẫu).
Nhấp để đăng ký và cũng nhận được phiên bản Ebook PDF miễn phí của khóa học.
1. Mảng

Có nhiều cách để tạo ra các mảng numpy.

Mảng

từ mảng nhập khẩu numpy
Let me know in the comments below.

Trống rỗng
Ask your questions in the comments below and I will do my best to answer.

từ nhập khẩu không

Số không

từ các số không nhập khẩu Numpy

Những người
Linear Algebra for Machine Learning

từ những người nhập khẩu numpyself-study tutorials on topics like:
Vector Norms, Matrix Multiplication, Tensors, Eigendecomposition, SVD, PCA and much more...

2. vectơ

Một vectơ là một danh sách hoặc cột của vô hướng.

Bổ sung vector

Numpy có tốt cho đại số tuyến tính không?

Numpy cung cấp các cấu trúc dữ liệu giống như mảng & các hoạt động và phương pháp chuyên dụng cho đại số tuyến tính.Numpy là một thư viện Python thiết yếu để thực hiện các tính toán toán học và khoa học.. NumPy is an essential Python library to perform mathematical and scientific computations.

Numpy được sử dụng như thế nào trong đại số tuyến tính?

Numpy cung cấp các chức năng sau để thực hiện các tính toán đại số khác nhau trên dữ liệu đầu vào.Nó được sử dụng để tính toán sản phẩm chấm của hai mảng.Nó được sử dụng để tính toán sản phẩm chấm của hai vectơ.Nó được sử dụng để tính toán sản phẩm bên trong của hai mảng.It is used to calculate the dot product of two arrays. It is used to calculate the dot product of two vectors. It is used to calculate the inner product of two arrays.

Đại số tuyến tính được sử dụng như thế nào trong học máy?

Để học và hiểu học máy hoặc khoa học dữ liệu, người ta cần phải làm quen với đại số tuyến tính và lý thuyết tối ưu hóa ...

Bộ dữ liệu và tệp dữ liệu.....

Hình ảnh và hình ảnh.....

Một mã hóa nóng.....

Hồi quy tuyến tính.....

Chính quy.....

Phân tích thành phần chính.....

Phân hủy giá trị đơn lẻ ..

programming sheet

Hướng dẫn numpy linear algebra cheat sheet - bảng gian lận đại số tuyến tính numpy

Tất cả các hoạt động đại số tuyến tính mà bạn cần sử dụng trong Numpy để học máy. in NumPy for Machine Learning.

Tổng quan

Cần trợ giúp với đại số tuyến tính cho học máy?

1. Mảng

Mảng

Trống rỗng

Số không

Những người

2. vectơ

Bổ sung vector

Phép trừ vector

Phép nhân vector

Bộ phận Vector

Vector Dot Sản phẩm

Phép nhân vector-scalar

Định mức vector

3. Ma trận

Bổ sung ma trận

Phép trừ ma trận

Nhân hóa ma trận (sản phẩm Hadamard)

Phân chia ma trận

Phép nhân ma trận ma trận (sản phẩm chấm)

Phép nhân ma trận-vector (sản phẩm chấm)

Phép nhân matrix-scalar

4. Các loại ma trận

Ma trận tam giác

Ma trận đường chéo

Ma trận đơn vị

5. Hoạt động ma trận

Ma trận chuyển vị

Đảo ngược ma trận

Ma trận theo dõi

Quyết định ma trận

Xếp hạng ma trận

6. Hệ số ma trận

Lu phân hủy

Phân hủy QR

Eigendecompation

Phân hủy giá trị đơn lẻ

7. Thống kê

Bần tiện

Phương sai

Độ lệch chuẩn

Ma trận hiệp phương sai

Hình vuông nhỏ nhất tuyến tính

Đọc thêm

API NUMPY

Cần trợ giúp với đại số tuyến tính cho học máy?

Có nhiều cách để tạo ra các mảng numpy.

từ nhập khẩu không

Số không

2. vectơ

Numpy có tốt cho đại số tuyến tính không?

Numpy được sử dụng như thế nào trong đại số tuyến tính?

Đại số tuyến tính được sử dụng như thế nào trong học máy?

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội