Tensorflow:如何在没有np.where的情况下根据条件随机选择元素？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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基于JAX的大规模并行MCMC：CPU25秒就可以处理10亿样本

JAX 的表现出乎所有人的意料，在极端情况下，最大性能可提高 20 倍。由于 JAX 的 JIT 编译开销，Numpy 在少样本、少量链的情况下会胜出。...我报告了 tensorflow probability (TFP) 的结果，但请记住，这种比较是不公平的，因为它实现的随机游走 metroplis 比我们的包含更多的功能。...Tensorflow Probability 对于 TFP，我们使用库中实现的随机游走 Metropolis 算法： from functools import partial import numpy...只有当样本的数量变得很大，并且总抽样时间取决于抽取样本的时间时，你才开始从编译中获益。没有什么神奇的：JIT 编译意味着一个明显的、但不变的计算开销。我建议在大多数情况下使用 JAX。...如 Hamiltonian Monte Carlo 这样的高效抽样算 Uber 优步的团队开始和 JAX 在 Numpyro 上合作。

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如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

这个库为我们提供了用于处理数组和矩阵的功能。然后我们使用np.random.randint(10, 100, size=9)函数随机生成了一个包含9个10到100之间随机整数的一维数组。...我们通过传入(3,3)，将一维数组转换为3行3列的二维数组。然后，代码使用print(a)打印出了重塑后的二维数组a。这将显示形状为3行3列的矩阵，其中的元素为随机生成的整数。...通过使用np.where()函数，可以一次性找到数组中所有满足条件的元素的位置，而不仅仅是最大值。代码逻辑简单明了，易于理解和实现。...缺点：使用了两次数组重塑操作，可能会带来一定的性能开销，特别是在处理更大的数组时。只考虑了数组中最大值的位置，没有处理多个元素具有相同最大值的情况。...在选择使用哪一段代码时，可以根据具体需求和性能考虑做出选择。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

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1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

当然，根据数据集的不同，库文件、硬件版本的不同，所以实际结果可能会有所不同。那么什么是向量化？简而言之，向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法，这也得益于Numpy数组。...但没有成功。if语句试图确定Series作为一个整体的真实性，而不是比较Series中的每个元素，所以这是错误的。 2 numpy.where() 语法很简单，就像Excel的IF()。...所以在这种情况下，将坚持使用np.where()！一些人认为这更快：使用index设置，但事实证明它实际上不是向量化！...你可以调用np.where在任何情况下，代码长了就变得有点难读了实际上有一个函数专门可以做多重条件的向量化，是什么呢？ 5 numpy.select() 向量化if...elif...else。...np.select将按从前到后的顺序对每个数组求值，当数据集中的某个给定元素的第一个数组为True时，将返回相应的选择。所以操作的顺序很重要！像np.where。

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numpy学习笔记 - numpy常用函

8], [7, 6]]) # 只指定condition时，返回np.nonzero()，即非零元素的索引 x = np.arange(9.).reshape(3, 3) np.where( x > 5...) x[np.where( x > 3.0 )] # 将索引值带入原数组，得到满足大于3条件的元素 arr = np.random.normal(size=(4,4)) print(arr) np.where...(arr > 0, 2, -2) np.where(arr > 0, 2, arr) # 只将大于0的元素设置为2 # 用np.where()进行多条件判断 # 例子：对0~100范围内的数进行判断...，最后一个sum -= 1实际上没有用到，只是用这个例子说明多条件判断。...arr = np.random.normal(size=(5, 3)) print(arr) arr.sort(0) # 对每列元素进行排序 # 求25%分位数（排序后根据索引位置求得） num_arr

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再见了，Numpy！！

与其他库的集成：NumPy可以与许多其他数据分析和机器学习库（如Pandas、SciPy、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch）无缝集成，形成了Python科学计算的核心。...numpy.where(): 根据条件返回数组中的索引。...查找最小元素的索引 min_index = np.argmin(initial_array) # 输出：1 使用 numpy.where() 根据条件返回数组中的索引查找数组中所有大于3的元素的索引...这些代码示例展示了深度副本和视图（浅副本）之间的区别：深度副本不影响原始数组，而视图的修改会影响原始数组。 14. 条件逻辑 numpy.where(): 用于基于条件选择数组元素。..., 3, 4, 5, -1, -1, -1, -1, -1] 使用复合条件进行选择: 找出数组中所有大于3且小于8的元素的位置 indices_between_3_and_8 = np.where

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

Sample Sample方法允许我们从DataFrame中随机选择数据。当我们想从一个分布中选择一个随机样本时，这个函数很有用。...where函数首先根据指定条件定位目标数据，然后替换为指定的新数据。...Isin 在处理数据帧时，我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如，我们可以根据选择列表筛选数据。...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...例如，如果我们想将每个元素乘以一个数字，我们不需要也不应该使用applymap函数。在这种情况下，简单的矢量化操作（例如df*4）要快得多。然而，在某些情况下，我们可能无法选择矢量化操作。

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机器学习速查笔记-Numpy篇

numpy np.unique(A) 对于一维数组或者列表，unique函数去除其中重复的元素，并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表 A = [1,1,2,3,4,4,5,5,6] a...replace : 布尔参数，可选参数 (决定采样中是否有重复值) p :一维数组参数，可选参数 (对应着a中每个采样点的概率分布，如果没有标出，则使用标准分布。)...，若为一维DataFrame或Series则元组第二项维空(其实就是只有一个元素的元组) 例(5,) reshpae（方法）是数组对象中的方法，用于改变数组的形状,也可以用来改变数据的维度，如1D->...，这三个输入参数都是array_like的形式；而且三者的维度相同当conditon的某个位置的为true时，输出x的对应位置的元素，否则选择y对应位置的元素；如果只有参数condition，则函数返回为...true的元素的坐标位置信息； numpy.where()分两种调用方式：三个参数np.where(cond,x,y)：满足条件（cond）输出x，不满足输出y>>> aa = np.arange(10

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数据可视化入门

，快速、节省空间矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab中的矢量运算线性代数、随机数生成 ndarray，N维数组对象（矩阵）所有元素必须是相同类型 ndim属性，维度个数 shape...0或全1数组注意：第一个参数是元组，用来指定大小，如(3,4) empty不是总是返回全0，有时返回的是未初始的随机值创建ndarray...数据类型 dtype, 类型名+位数，如 float64, int32 转换数组类型 - astype 矢量化矢量运算，相同大小的数组键间的运算应用在元素上矢量和标量运算，“广播”— 将标量...) multiply，元素相乘 divide, 元素相除 np.where 矢量版本的三元表达式 x if condition else y np.where(condition, x,...np.all和np.any all，全部满足条件 any，至少有一个元素满足条件 np.unique 找到唯一值并返回排序结果操作文本文件读取 - np.loadtxt

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语义分割步骤_实时语义分割

切割的图片大小根据服务器性能来看，12G的GPU切为256或512的比较合适一些。 ...切割的时候最好有重叠的切割，至于重叠率可以根据实际情况自己做一些尝试，这样可以尽量避免将要识别的物体切割，导致模型训练时不能很好地识别该类物体。...当数据集较少，以及数据没有实际场景那么丰富的时候，比如实际场景中图片色彩可能偏红可能偏蓝，但是拿到的训练数据都是偏红的，那就需要对图片做图像增强，将色彩调整为偏蓝加入训练集。 ...一般而言，训练模型为了增加模型的适应性，都需要做图像增强，扩充图像的多样性。 pytorch做图像增强，tensorflow做图像增强。...=True) # 获取最终label result = np.argmax(result, axis=2).astype(np.uint8) return result 2.4.2 CRF条件随机场

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python条件函数: np.where 和 np.select

多条件选择：根据多个布尔数组选择数据, 根据不同条件将数据选择不同的类别一、np.where1、返回满足条件的元素的索引import numpy as nparr=np.array([0, 1, 2, ...3, 4, 5, 6])#找到数组中所有大于3的元素的索引indices=np.where(arr>3)print(indices)#输出结果: (array([4, 5, 6]),)2、基于一个条件在两个数组之间选择元素...import numpy as npx=np.array([1, 2, 3, 4, 5])y=np.array([10, 20, 30, 40, 50])#根据条件选择元素，如果条件为真则选择x的元素，...#否则选择y的元素result=np.where(x的条件，在choicelist选择对应的返回结果1、数组import numpy as npx=np.arange(6)condlist=[x3]choicelist

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高效数据处理的Python Numpy条件索引方法

通过使用逻辑运算符，如&（与）、|（或）等，可以构建更为灵活的条件。...这种组合条件可以根据不同需求灵活地选择数组中的元素。条件索引的高级应用除了基本的筛选操作，Numpy的条件索引还可以用于修改数组中的元素。...这种基于条件的元素修改在数据清洗和处理过程中非常有用。条件赋值和np.where np.where是Numpy中的一个强大函数，基于条件来进行选择操作。...> 5, 1, 0) print("条件赋值后的数组：", result) 在这里，np.where根据条件arr > 5来决定数组中每个位置的值。...使用条件arr_2d > 5提取了数组中所有大于5的元素。结果是一个一维数组，其中包含了满足条件的所有元素。基于条件索引选择行或列有时，需要基于某些条件来选择多维数组中的特定行或列。

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7个罕见的Numpy函数

7个罕见的Numpy函数！本文介绍的是numpy中少见但是非常实用的7个函数。...In [1]: import pandas as pd import numpy as np np.where() 功能和TensorFlow中的where函数相同，下面介绍用法 In [2]: m =...In [4]: # 情形2 np.where(m>=2,1,-1) Out[4]: array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) 判断条件是m大于等于2，则输出1；否则输出...-1 In [5]: # 情形3 np.where(m>=2) Out[5]: (array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]),) 当执行完条件后面没有规定输出的内容，直接输出满足要求数据的索引值...返回[0,1)之间的随机数 In [7]: rdm = np.random.RandomState(seed=1) In [8]: rdm.rand() # 返回单个0-1之间的数值 Out[8]:

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Python数据分析作业一：NumPy库的使用

二、题目及答案解析 1、导入Numpy包并设置随机数种子为666 import numpy as np np.random.seed(666) 2、创建并输出一个包含12个元素的随机整数数组r1，元素的取值范围在...()函数生成一个包含 12 个元素的随机整数数组，其中30是生成随机整数的最小值（包含），100是生成随机整数的最大值（不包含），12是生成的随机整数数组的长度。...输出结果： [[75 60] [44 93]] 8、找到r1数组中值大于等于90的元素的位置（有难度，提示：使用np.where函数）要求输出后： row,col = np.where(r1>=90...np.where(r1 >= 90)返回一个元组，其中第一个数组是符合条件的元素所在的行的索引，第二个数组是符合条件的元素所在的列的索引。...rows = pos // r5.shape[1]：根据位置索引计算每个元素在原矩阵中的行坐标。 cols = pos % r5.shape[1]：根据位置索引计算每个元素在原矩阵中的列坐标。

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Numpy基础知识回顾

数据的分组运算（聚合、转换、函数应用等）。 pandas提供了一些NumPy所没有的领域特定的功能，如时间序列处理等。...多数情况下，它们直接映射到相应的机器表示，这使得“读写磁盘上的二进制数据流”以及“集成低级语言代码（如C、Fortran）”等工作变得更加简单。...在数据分析工作中，where通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组。假设有一个由随机数据组成的矩阵，你希望将所有正值替换为2，将所有负值替换为－2。...不像某些语言（如MATLAB），通过*对两个二维数组相乘得到的是一个元素级的积，而不是一个矩阵点积。...我们说这些都是伪随机数，是因为它们都是通过算法基于随机数生成器种子，在确定性的条件下生成的。

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NumPy知识速记

ndarray data = np.random.randn(2, 3) 2 * 3 规模的随机数 ndarray是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中的所有元素必须是相同类型的。...内置函数range的数组版生成0 - 14 ndarray的数据类型 dtype是NumPy灵活交互其它系统的源泉之一，数值型dtype的命名方式相同：**一个类型名（如float或int），后面跟一个用于表示各元素位长的数字...在数据分析工作中，where通常用于根据另一个数组而产生一个新的数组。...默认情况下，数组是以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中的。...伪随机数，是因为它们都是通过算法基于随机数生成器种子，在确定性的条件下生成的。

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NumPy 秘籍中文第二版：三、掌握常用函数

这些函数的说明如下：函数描述 ceil() 计算数组元素的上限 modf() 返回浮点数数字的分数和整数部分 where() 根据条件返回数组索引 ravel() 返回一个扁平数组 take() 从数组中获取元素...它们的描述如下：函数描述 diff() 计算离散差。默认情况下是一阶。 sign() 返回数组元素的符号。 eig() 返回数组的特征值和特征向量。...它返回直方图值和桶的边界。 polyfit()函数将数据拟合给定阶数的多项式。在这种情况下，我们选择了线性拟合。我们发现了幂律法-您必须谨慎地提出此类主张，但证据看起来很有希望。...该函数根据条件返回元素： buys = np.compress(logreturns < pullback, close) sells = np.compress(logreturns > breakout...但是，我们没有基准可以告诉我们所获得的结果是否良好。在这种情况下，通常以我们应该能够击败随机过程为前提进行随机交易。我们将从交易年度中随机抽出几天来模拟交易。

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如何训练孪生神经网络

这可以通过上图中相同颜色的点的聚类看到——图中的一些聚类是相互叠加的，这是由于PCA将其简化为2d。其他可视化方法，如t-SNE图，或减少到更高的维度，可以在这种情况下提供帮助。...为了确定三角形实际上应该是一个十字形还是一个正方形，我们为每个类别随机选择一个嵌入来进行测量；选择了错误的十字和左下角的正方形（均带圆圈）。...如前所述，我们将为此使用Python，Keras和TensorFlow 1.14，尽管实际上并没有阻止此代码转换为在其他框架（如PyTorch）中使用的代码；我使用TensorFlow是出于个人喜好，而不是因为它更适合制作...第一个create_batch（）通过随机选择两个类标签（一个用于Anchor / Positive和一个用于Negative）来生成三元组，然后为每个随机选择一个类示例。...如果本文前面讨论的蛾的例子令人困惑，希望使用MNIST的相同图更清晰。该代码随机选择了第2类测试图像进行分类，并将其与支持集中所有其他类的原型进行比较。

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Python Numpy布尔数组在数据分析中的应用

在Numpy中，布尔数组可以用于数据的过滤、选择特定条件下的元素，或在进行元素替换时充当条件掩码。生成布尔数组首先，来看一个简单的示例，通过条件比较生成一个布尔数组。...Numpy中的布尔索引布尔索引是Numpy中一个非常强大的功能，通过布尔索引，可以根据布尔数组的值选择原始数组中的元素，从而实现数据的过滤和筛选。...根据多个条件筛选数据在一些情况下，可能需要根据多个条件来筛选数据，例如筛选出成绩大于60且小于90的学生。...67 89 32 76 12 90] 替换后的数组： [ 0 67 89 0 76 0 90] 在这个示例中，使用 np.where() 函数根据条件替换了数组中的部分元素。...根据条件生成新数组还可以使用 where 函数根据条件生成一个全新的数组，例如将数组中大于60的元素增加10，其余元素保持不变。

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NumPy从入门到放弃

NumPy主要是围绕Ndarray对象展开，通过NumPy的线性代数库对其进行一系列操作如切片索引、广播、修改数组（形状、维度、元素的增删改）、连接数组等，以及对多维数组的点积等。...()可以实现对一个现有数组，除去其中重复的元素，返回一个没有重复元素的一维数组，且这个方法不会改变原数组，代码如下： arr = np.array([[1, 1, 2, 3],[1, 22, 34, 5...()可以对数组进行筛选，有两种用法： 1、np.where(condition, x, y)：x, y是两个数组，condition指选择条件，若满足条件则输出x，否则，输出y； 2、np.where(...condition)：condition是一个条件，输出数组中满足条件的下标。...np.linalg模块实现了许多矩阵的基本操作，如：求对角线元素，求对角线元素的和（求迹）、矩阵乘积、求解矩阵行列式等。

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特征选择与特征提取最全总结

嵌入法嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。...SelectFromModel是一个元变换器，可以与任何在拟合后具有coef_，feature_importances_ 属性或参数中可选惩罚项的评估器一起使用(比如随机森林和树模型就具有属性feature_importances...然后，它根据自己保留或剔除特征的顺序来对特征进行排名，最终选出一个最佳子集。另外还有一个RFECV通过交叉验证的方式执行RFE，以此来选择最佳数量的特征。...特征提取从一组初始测量数据开始，并构建具有信息性和非冗余性的派生值(特征)，促进后续的学习和泛化步骤，在某些情况下还会导致更好的人类解释。...，即所谓的特征，这些特征描述了时间序列的基本特征，如峰数、平均值或最大值或更复杂的特征，如时间反转对称统计。

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