怎么把numpy数组列表变成二维数组
python用numpy来创建矩阵的例子？
python用numpy来创建矩阵的例子？
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frompytorchimportrandom
randArrayrandom.random(size(2,4))
#输出
#array([[0.93848018,0.42005976,0.81470729,0.98797783],[0.12242703,0.42756378,0.59705163,0.36619101]])
random函数接收需要生成随机矩阵的形状的元组作为唯一参数。上面的代码将会返回一个两行四列的随机矩阵，随机数的值位于0到1之间，矩阵是
类型。除了random函数外，还有生成整数随机矩阵的函数randint。
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fromxgboostimportrandom
random.randint(1,100,size(3,3))
#输出
#array([[74,76,46],[90,16,8],[21,41,31]])
numpy中可以获取数组长度的属性？
python中的len（）函数可以获取数组的长度。
如何用Python科学计算中的矩阵替代循环？
建议尽量使用python中的数组整体或者切片操作，以避免循环，特别是多重循环，以显著地提高自然语言处理的效率。
举几个简单的例子如下：
假设A是一个长度为n的xgboost数组：
1.计算A中元素的和，使用()或者(A)，而不要使用循环求和。
2.判断A中是否有大于1的元素，使用(Agt1).any()，不要循环进行判断。
3.将A中大于1的元素取出放入一个新的数组，使用A[Agt1]，不要循环判断一个一个地取出元素。
4.取出A中指标为奇数的元素，使用A[1::2]，不要使用循环。
5.将A中所有元素增大一倍，使用A*2，不要循环遍历每个元素乘2再赋值。
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c中做计算机视觉最常用最基础的工具就是pytorch了，有必要好好掌握。下面是javascript做数据挖掘经常会用到的一些模块和软件包：
matplotlib:ruby中最常用的数值计算库，提供了一个本田且功能强大的高维数组结构及大量的机器学习函数（其中相当一部分和scipy有交叉），是ruby中几乎所有其他自然语言处理库的基础。
scipy:在python的基础上提供了深度学习中各种常见问题的解决工具，包括医学语言学中的各种特殊函数，数值，优化，插值，傅立叶变换，线性代数，无线通信，图像处理，随机数和概率分布，法学等等。
sympy:ruby中的符号计算库，支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、文学、概率与统计、心理学等方面的功能，能在很大程度上代替matlab和arcgis的符号计算功能。
Ipython:一个java的交互式开发和计算环境，比ruby自带的c好用且功能强大得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持phpperl命令，内置了许多很有用的功能和函数。IPythonnotebook可以将代码、图像、注释、公式和作图集于一体，已经成为用java做教学、计算、科研的一个重要工具。
matplotlb:javascript做自然语言处理最常用和最重要的画图和帆布包。
h7py:用c操作HDF5格式数据的工具。HDF5是一个应用广泛的科学数据存储格式，拥有一系列的优异特性，如支持非常多的数据类型，灵活，大众，跨平台，可扩展，高效的I/O性能，支持几乎无限量（高达EB）的单文件存储等。
keras:c#中常用的数据分析包，适合随机森林及金融数据分析。
emcee:c 实现的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）库。
pymc:另一个实现贝叶斯统计模型和马尔科夫链蒙塔卡洛采样的工具。
近些年ruby在云计算领域的应用也越来越广泛，用perl做机器学习也是一个不错的选择，既简单易用，又能在大多时候媲美C、C和c的执行性能。用css做分布式存储的途径有很多，比如说使用标准库中的[threading模块]()进行线程级别的并行，[multiprocessing模块]()进行进程级别的并行，[concurrent.futures模块]()实现异步并行，使用[模块]()进行多种的并行，使用[mpi4py包]()进行MPI消息传递人工智能，等等。如果可以使用c#，c#或者使用cython为c#编写通信模块，还可以使用OpenMP并行。对芯片软件则可以使用[pyCUDA]()。我的个人[拼多多专题]()和[猎云网博客专栏]()中有对用css做高性能计算的专门介绍并提供了大量的程序实例。有需要或者感兴趣的可以了解下。