內積是線性代數數學運算中最重要的一種運算，它接收兩個向量作為輸入，並輸出標量值。它也稱為點積或標量積。兩個向量的內積如下所示。a . b = ||a|| ||b|| cos(Ø)其中，||a|| 和 ||b|| 分別是向量 a 和 b 的大小Ø 是向量 a 和 b 之間的夾角a . b 是 a 和 b 的點積計算內積 ... 閱讀更多

在 Python 中，為了建立直方圖，我們有 NumPy、Matplotlib 和 Seaborn 庫。在 NumPy 中，我們有名為 histogram() 的函式來處理直方圖資料。histogram() 函式的輸入引數是 nums 和 bins。nums 用於建立數值資料。在繼續示例之前，首先讓我們瞭解什麼是直方圖。什麼是直方圖直方圖是資料集分佈的圖形表示。它以一系列條形圖的形式表示資料，其中每個條形圖表示資料值的範圍，而條形圖的高度表示在該範圍內定義的資料值的頻率。它們主要用於表示數值資料的分佈，例如一個班級的成績、人口分佈或員工收入的分佈等。在直方圖中，x 軸表示資料值的範圍，劃分為區間，y 軸表示資料範圍的頻率 ... 閱讀更多

直方圖是資料集分佈的圖形表示。它以一系列條形圖的形式表示資料，其中每個條形圖表示資料值的範圍，而條形圖的高度表示在該範圍內定義的資料值的頻率。它們主要用於表示數值資料的分佈，例如一個班級的成績、人口分佈或員工收入的分佈等。在直方圖中，x 軸表示資料值的範圍，劃分為區間，y 軸表示資料範圍的頻率 ... 閱讀更多

奇異值分解 (SVD) 是一種矩陣分解技術，它將矩陣分解為三個部分，即左奇異矩陣、對角奇異矩陣和右奇異矩陣。SVD 是線性代數中的一種強大工具，它在資料分析、機器學習和訊號處理中有很多應用。這主要用於計算矩陣的秩，以及執行線性方程和執行影像壓縮以及更多操作。計算奇異值分解如果我們用大小為 m x n 的實數或複數矩陣 A 來組成，那麼 ... 閱讀更多

協方差是兩個變數的度量，定義了它們是如何相互關聯的。換句話說，它衡量了一個變數與另一個變數的變化相關的程度。當變數的協方差為正時，這意味著這兩個變數朝著相同的方向移動，即如果一個變數傾向於增加，那麼結果是另一個變數的值也會增加。當變數的協方差為負時，則表示這兩個變數朝著相反的方向移動，即如果一個變數增加，則 ... 閱讀更多

NumPy 庫擁有廣泛的工具，可以執行陣列的比較和過濾。陣列的比較將基於陣列的維度逐行和逐列地進行元素比較。當我們想要檢索特定的陣列元素時，我們可以應用過濾。NumPy 的縮寫是 Numerical python，用於對多維陣列和矩陣執行數學和科學計算。NumPy 中提供了不同的函式和方法來執行陣列的過濾和比較。比較 NumPy 陣列以下是 ... 閱讀更多

機器學習使用奇異值分解的數學方法來理解龐大而複雜的資料集。在這種數學方法中，透過分解將唯一的數值矩陣 A 分解為三個矩陣。就 A 的組成部分而言，矩陣 A 的奇異值分解可以寫成 A=UDVT。在這種情況下，S 表示 A 的奇異值，而 U 和 V 分別代表 A 的左奇異向量和右奇異向量。數學演算法給定矩陣 A 找到矩陣 A 的轉置，即 (AT)。找到 A*AT 找到 A*AT 的特徵向量 ... 閱讀更多

在使用 Python 處理資料時，通常需要轉換和運算元組以促進分析和計算。一種常見的情況是將元組的一維陣列轉換為二維 NumPy 陣列。這種轉換允許更容易地索引、切片和應用陣列操作。在本文中，我們將重點關注將元組的一維陣列轉換為 NumPy 陣列的轉換過程。元組的一維陣列元組的一維陣列是指一種資料結構，其中元組按順序排列在一維陣列中。例如，考慮以下元組的一維陣列 ... 閱讀更多

NumPy 是一個流行的 Python 庫，用於數值計算和科學計算，它提供了一個強大的陣列物件來處理大型和多維陣列。但是，在機器學習、深度學習和神經網路方面，PyTorch 是一個廣泛使用的庫，它為構建和訓練這些模型提供了高效且靈活的平臺。雖然 NumPy 陣列和 PyTorch 張量在許多方面都很相似，但它們具有不同的屬性和方法，因此在將 PyTorch 用於機器學習應用程式時，需要將 NumPy 陣列轉換為 PyTorch 張量。在本文中，我們將探討該過程 ... 閱讀更多

NumPy 是 Python 中一個功能強大的數值計算庫，它提供了一個數組物件來高效處理大型資料集。通常，需要將 NumPy 陣列的值標準化以確保它們落在特定範圍內。一種常見的標準化技術是將值縮放到 0 到 1 之間。在本文中，我們將學習如何將 NumPy 陣列標準化，使其值範圍正好在 0 到 1 之間。我們將看到可以使用 NumPy 實現此目的的不同方法，以及語法和完整的示例。方法有 ... 閱讀更多