Numpy中数组和矩阵操作的数学函数
这些函数包括numpy.dot()、numpy.linalg.det()和numpy.linalg.inv()。统计和概率函数:Numpy提供了许多统计和概率函数,用于执行均值、中位数、标准差和相关性等操作。这些函数包括numpy.mean()、numpy.median()、numpy.std()和numpy.corrcoef()。三角函数和对数函数:Numpy还提供了许多三角函数和对数函数...
稀疏促进动态模态分解(SPDMD)详细介绍以及应用
#计算DMD模态Phi=X2@Vr@np.linalg.inv(Sr)@Womega=np.log(Lambda)/dt#连续时间特征值#计算幅度alpha1=np.linalg.lstsq(Phi,X1[:,0],rcond=None)[0]#DMD模态幅度b=np.linalg.lstsq(Phi,X2[:,0],rcond=None)[0]#DMD模态幅度returnPhi,omega,Lambda,alpha1,b将数据矩阵传入上述DMD...
OpenFOAM和Python的流场动态模态分解:从数据提取到POD-DMD分析
#计算DMD模态Phi=X2@Vr@np.linalg.inv(Sr)@W#计算连续时间特征值omega=np.log(Lambda)/dt#计算DMD模态振幅alpha1=np.linalg.lstsq(Phi,X1[:,0],rcond=None)[0]b=np.linalg.lstsq(Phi,X2[:,0],rcond=None)[0]#DMD重构time_dynamics=Nonefori...
线性回归,核技巧和线性核
beta_OLS_scratch=np.linalg.inv(X.T@X)@X.T@ylr=LinearRegression(fit_intercept=False,#donotfitinterceptindependantly,sinceweaddedthe1columnforthispurpose).fit(X,y)new_X=np.linspace(0,15,50).reshape(-1,1)new_X=np.c_[np.ones((5...
用于时间序列异常检测的学生化残差的理论和代码实现
X_hat=X_mat@np.linalg.inv(X_mat.T@X_mat)@X_mat.That_diagonal=X_hat.diagonal()根据T分布计算学生化删除残差及其对应的p值可以如下执行:fromscipy.statsimporttasstudent_dist#Calculatedegreesoffreedom
二次判别分析(QDA)和Python实现
inv_cov=np.linalg.inv(self.covs[c])inv_cov_det=np.linalg.det(inv_cov)diff=x-self.means[c]likelihood=0.5*np.log(inv_cov_det)-0.5*diff.T@inv_cov@diffpost=prior+likelihoodposts.append(post)pred=self.classes[np.argmax(posts)]...
深度学习和机器学习的线性代数入门
inverse_of_multi_transpose_x_to_x=np.linalg.inv(multi_transpose_x_to_x)逆矩阵x的转置与y的乘积:multiplication_transposed_x_y=np.dot(transpose_x,y)x的转置与y的乘积theta值计算:theta=np.dot(inverse_of_multi_transpose_x_to_x,multiplication_transposed_x_y)...
用python实现线性回归算法
weights,self.bias,costs#返回所得参数deftrain_normal_equation(self,x,y):#正规的方程训练self.weights=np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(x.T,x)),x.T),y)#正规方程公式self.bias=0returnself.weights,self.biasdefpredict(self,x):returnnp.dot(x,self.weights)+self.bias...
资源| 《深度学习》中译版读书笔记:GitHub项目等你来Fork&Commit
在上面的代码中,我们可以清楚地了解矩阵乘法是如何进行的,首先A是一个2×3矩阵,B是一个3×2矩阵,使用Numpy库的矩阵乘法函数可以相乘得出3×3的矩阵。>>>Aarray([[0,1],[2,3]])>>>np.linalg.inv(A)array([[-1.5,0.5],...
教程| 如何通过牛顿法解决Logistic回归问题
4.NumPy的基本理解5.独立概率的基本理解数据我们的数据集来自南波士顿的房地产,包括每套房子的价格以及一个表明这套房子是否具有两个浴室的布尔值。x是房产价格的向量,y是房产是否具有两个浴室的向量蓝色点代表具有两个以上浴室的房产,橙色点代表具有2个或者少于两个浴室的房产,横坐标是房产价格。