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Rust ndarray -随机填充ndarray愿望形状

Rust ndarray是一个用于多维数组操作的Rust语言库。它提供了高性能、灵活和易用的接口，用于创建、操作和处理多维数组数据。

随机填充ndarray愿望形状是指在给定的ndarray数组中，以随机的方式填充数组的元素，使其满足指定的形状要求。

下面是完善且全面的答案：

概念： Rust ndarray是一个用于多维数组操作的Rust语言库。它提供了高性能、灵活和易用的接口，用于创建、操作和处理多维数组数据。ndarray库支持任意维度的数组，并提供了丰富的功能和操作符，使得数组的操作变得简单和高效。
分类： Rust ndarray可以被归类为一个数据处理和计算库，它专注于多维数组的操作和处理。它提供了各种功能，包括数组的创建、切片、索引、迭代、数学运算、线性代数等，使得在Rust语言中进行科学计算和数据处理变得更加便捷。
优势：
- 高性能：Rust ndarray通过使用基于堆栈的内存布局和优化的算法，提供了高性能的多维数组操作。它利用Rust语言的内存安全性和零成本抽象的特性，使得数组操作在运行时具有接近原生代码的性能。
- 灵活性：ndarray库支持任意维度的数组，并提供了丰富的功能和操作符，使得数组的操作变得简单和灵活。它还提供了各种数据类型的支持，包括整数、浮点数、复数等，以满足不同应用场景的需求。
- 易用性：ndarray库提供了简洁而直观的API，使得数组的创建、操作和处理变得易于理解和使用。它还提供了丰富的文档和示例代码，帮助开发者快速上手并解决问题。

应用场景： Rust ndarray适用于各种需要进行多维数组操作和处理的场景，包括但不限于：
- 科学计算：在科学计算领域，多维数组是常见的数据结构，用于表示和处理各种类型的数据，如图像、声音、信号、矩阵等。Rust ndarray提供了丰富的功能和操作符，使得科学计算变得更加高效和便捷。
- 数据分析：在数据分析领域，多维数组用于存储和处理大量的数据。Rust ndarray提供了各种数据操作和统计函数，使得数据分析变得更加简单和可靠。
- 机器学习：在机器学习领域，多维数组用于存储和处理输入数据和模型参数。Rust ndarray提供了高性能的数学运算和线性代数函数，使得机器学习算法的实现更加高效和可靠。
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Transformers 4.37 中文文档（二十二）

attention_mask (numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）—用于避免在填充令牌索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 避免在填充标记索引上执行注意力的蒙版。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 用于避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。

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Rust凭什么

第二个是SGD方法，它通过迭代一组图像来运行随机梯度下降的学习过程，将整组图像分解成小批次，然后根据每一小批次的图像以及用户指定的学习速率eta更新该网络的状态；最后再根据用户指定的迭代次数，随机选择一组小批次图像...注意，我们使用了三个不同的包中定义的接口，其中两个ndarray本身和ndarray-rand由ndarray作者维护，另一个rand则由其他开发人员维护。...整体式包的优点原则上，最好不要将随机数生成器放到ndarray代码库中，这样当rand函数支持新的随机分布时，ndarray以及Rust生态系统中所有需要随机数的包都会受益。...我听说cargo和Rust的构建系统可以很好地处理这类问题，但至少我遇到了一个非常令人困惑的错误信息：我传入的随机数分布不能满足Distribution这个trait的要求。...重写的Python版本比Rust版本更快，但也只有大约两倍左右。原则上，我们可以用相同的方式优化Rust代码，但是ndarray包还不支持高于二维的矩阵乘法。

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Transformers 4.37 中文文档（八十一）

，List[float]，List[np.ndarray]，List[List[float]]）- 要填充的序列或序列批次。...通过增加温度注入更多随机性可以减少不需要的重复。如果定义了 compression_ratio_threshold，请确保 temperature 是一个值列表。...这个特性背后的直觉是，低对数概率的片段可以通过增加温度注入更多随机性来改善。如果定义了 logprob_threshold，请确保 temperature 是一个值列表。...要将数组准备成input_features，应使用 WhisperFeatureExtractor 来提取特征，填充并转换为类型为numpy.ndarray的张量。...要将数组准备成 input_features，应使用 WhisperFeatureExtractor 来提取特征，填充并转换为类型为 numpy.ndarray 的张量。

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AI探索（四）NumPy库的使用

umPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数整合 C/C++/Fortran 代码的工具线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能...numpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组： numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C') ?...numpy.zeros 创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充： numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C') ?....] [0 0 0 0 0] [[(0, 0) (0, 0)] [(0, 0) (0, 0)]] Process finished with exit code 0 numpy.ones 创建指定形状的数组...，数组元素以 1 来填充： numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C') ?

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mxnet 数据操作

创建NDArray 1.1 模块导入： from mxnet import nd 1.2 创建行向量： x = nd.arange() ● 示例： 1.3 获取NDArray实例的形状 x.shape...● 示例： 1.4 获取NDArray实例中元素（element）的总数： x.size ● 示例： 1.5 改变NDArray示例的形状： X = x.reshape() ● 示例：...1.8 随机生成NDArray中每个元素的值 nd.random.normal() ● 示例： 2....2.6 将多个NDArray连结（concatenate） nd.concat() ● 示例：下⾯分别在⾏上（维度0，即形状中的最左边元32 2....广播机制 3.1 概念当对两个形状不同的NDArray按元素运算时，可能会触发⼴播（broadcasting）机制：先适当复制元素使这两个NDArray形状相同后再按元素运算。

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学习Numpy，看这篇文章就够啦

NumPy作为一个开源的Python科学计算基础库，包含：一个强大的N维数组对象ndarray ；广播功能函数；整合C/C++/Fortran代码的工具；线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。...，每个元素值都是val np.concatenate()：将两个或多个数组合并成一个新的数组 3）随机数 Numpy提供了强大的生成随机数的功能，使用随机数也能创建ndarray。...replace表示是否可以重用元素，默认为False poisson(lam,size)：产生具有泊松分布的数组,lam随机事件发生率,size形状 2. ndarray的索引和切片索引与切片是ndarray...设置ndarray形状书中已经介绍了12种基本函数和它们的代码演示：通过reshape方法改变ndarray形状通过resize方法改变ndarray形状通过修改shape属性改变ndarray...ndarray基础知识，包括ndarray的属性与创建方法。 ndarray使用的切片和索引方法，改变ndarray形状的方式，ndarray的排序、搜索与字符串操作等。

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.ndim 秩，轴的数量 .shape ndarray对象的尺度，对于矩阵是m行n列 .size ndarray对象元素的个数，相当于.shape的m*n的值 .dtype ndarray对象的元素类型....itemsize ndarray中每个对象元素的大小,以字节为单位 ndarray object subjects data form inidications bool 布尔类型，True or...np.zeros_like(a) 根据 a 生成的一个全0数组 np.full_like(a,value) 根据 a 生成的一个数组，每个元素都是 val np.linspace() 根据起止数据等间距地填充数据...随机数种子，s是给定的种子值 shuffle(a) 根据数组a的第一轴进行随机排列,改变数组a permutation(a) 根据数组a的第一轴，产生一个新的乱序数组不改变数组a choice...size) 产生具有正态分布的数组，loc 均值， scale 标准差， size 形状 poisson(lam,size) 产生具有泊松分布的数组，lam 随机事件发生率，size 形状 NumPy

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