摘要：
'''Numpy和PyTorch的基础语法几乎一致，具体表现为：1 np对应torch2 数组array对应张量tensor3 Numpy的n维数组对应着PyTorch的n阶张量数组与张量之间可以相互转换：1 数组arr转为张量ts:ts = torch.tensor(arr);2 张量ts转为数组 阅读全文
posted @ 2025-11-28 16:05
偷懒的阿贤
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摘要：
import numpy as nparr = np.arange(1,7).reshape(2,3)print(arr)print("数组与数字的比较" + "\n" + str(arr >= 4))arr1 = np.arange(2,8).reshape(2,3)print("同维数组的比较" 阅读全文
posted @ 2025-11-28 16:04
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摘要：
import numpy as nparr1 = np.arange(5)arr2 = np.arange(5)arr3 = np.arange(15).reshape(5,-1)print("矩阵乘积" + str(np.dot(arr1,arr2)))print("向量与矩阵的乘积" + str 阅读全文
posted @ 2025-11-28 16:03
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摘要：
import numpy as np#数组的转置arr1 = np.arange(10)arr2 = arr1.reshape(2, 5)print("\n" + str(arr2))print(arr2.T)#数组的翻转print("\n" + "上下翻转" + str(np.flipud(arr 阅读全文
posted @ 2025-11-28 16:03
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