1 机器学习中张量的创建
机器学习中的张量大多是通过NumPy数组来实现的。NumPy数组和Python的内置数据类型列表不同。列表的元素在系统内存中是分散存储的，通过每个元素的指针单独访问，而NumPy数组内各元素则连续的存储在同一个内存块中，方便元素的遍历，并可利用现代CPU的向量化计算进行整体并行操作，提升效率。因此NumPy数组要求元素都具有相同的数据类型，而列表中各元素的类型则可以不同。
import numpy as np # 导入NumPy数学工具集 list=[1,2,3,4,5] # 创建列表 array_01=np.array([1,2,3,4,5]) # 列表转化成数组 array_02=np.array((6,7,8,9,10)) # 元组转化成数组 array_03=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 列表转化成2D数组 print ('列表：', list) print ('列表转化为数组：', array_01) print ('元组转化为数组：', array_02) print ('2D数组：', array_03) print ('数组的形状：', array_01.shape) # print ('列表的形状：', list.shape) # 列表没有形状，程序会报错
运行结果
上面都是使用Num Py的array方法把元组或者列表转换为数组，而Num Py也提供了一些方法直接创建一个数组：
array_04=np.arange(1, 5, 1) # 通过arange函数生成数组 array_05=np.linspace(1, 5, 5) # 通过linspace函数生成数组 print (array_04) print (array_05)
运行结果：
arange和linspace都是创建连续等差数组，但是两者有区别：
（1）arange()函数类似内置函数range()，通过指定初始值，终值，步长来创建等差数列的一维数组，默认是不包括终值的。
linSpace()是lin space 的缩写，代表的是线性等分向量的含义。它是通过指定初始值，终值，元素个数来创建等差数组的，默认是包括终值的。
（2）arange的类型是int64，而linspace是float64的。
当然，机器学习的数据集并不是在程序里面创建的，大多是先从文本文件中把所有样本读取至Dataframe格式的数据，然后用array方法或其他方法把Dataframe格式的数据转换为NumPy数组，也就是张量，再进行后续操作。
2 索引和切片访问张量中的数据
array_06 = np.arange(10) print (array_06) index_01 = array_06[3] # 索引-第4个元素 print ('第4个元素', index_01) index_02 = array_06[-1] # 索引-最后一个元素 print ('第-1个元素', index_02) slice_01 = array_06[:4] # 从0到4切片 print ('从0到4切片', slice_01) slice_02 = array_06[0:12:4] # 从0到12切片，步长为2 print ('从0到12切片，步长为4', slice_02)
注：
数组无论是生成的时候，还是访问的时候，都是从0开始的。索引3，就是第4个元素。
负号，表示针对当前轴终点的相对位置，因此这里-1指的就是倒数第一个元素。冒号，是指区间内的所有元素，如果没限定区间，就代表轴上面的所有元素。反正Python的语法挺灵活的，你们甚至可以用3个点（省略号）来代替多个冒号。
from keras.datasets import mnist #需要打开internet选项) (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() print (X_train.shape) X_train_slice = X_train[10000:15000,:,:]
10000:15000，就是把样本轴进行了切片。而后面两个冒号的意思是，剩下的两个轴里面的数据，全都保留（对这个图片样本集，如果后面两个轴也切片，图片的28px×28px的结构就被破坏了，相当于把图片进行了裁剪）。
array_07 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print (array_07[1:2],'它的形状是', array_07[1:2].shape) print (array_07[1:2][0], '它的形状又不同了', array_07[1:2][0].shape)
此示例意在提高大家对数组（即张量）形状和阶数的敏感度。同样都是4、5、6这3个数字形成的张量，［［4 5 6］］被两个方括号括起来，［4 5 6］被一个方括号括起来，两者阶的数目就不一样。还是那句话，张量是机器学习的数据结构，其形状是数据处理的关键，这是不能马虎的。
3 张量的整体操作和逐元素运算
张量的算术运算，包括加、减、乘、除、乘方等，既可以整体进行，也可以逐元素进行。
这种整体性的元素操作，省时、省力、速度快，是大规模并行计算优越性的实现。
4 张量的变形和转置
4.1 变形
注：
调用reshape方法时，变形只是暂时的，调用结束后，张量本身并无改变。如果要彻底地改变张量的形状需要赋值操作array_07 = array_07.reshape(3,2) #进行赋值才能改变数组本身
4.2 转置
数学概念：行变列，列变行
5 Python中的广播
广播（broadcasting）是NumPy对形状不完全相同的数组间进行数值计算的方式，可以自动自发地把一个数变成一排的向量，把一个低维的数组变成高维的数组。
机器学习领域有这样一种说法，如果使用很多的for循环语句，那么说明此人还未了解机器学习的精髓。首先利用了Python对于数组，也就是张量整体地并行操作。很大、很高阶的数据集，读入Num Py数组之后，并不需要循环嵌套来处理，而是作为一个整体，直接加减乘除、赋值、访问。这种操作很好地利用了现代CPU以及GPU/TPU的并行计算功能，效率提升不少。
array_08 = np.array([[0,0,0], [10,10,10], [20,20,20], [30,30,30]]) array_09 = np.array([[0,1,2]]) array_10 = np.array([[0],[1],[2],[3]]) list_11 = [[0,1,2]] print ('array_08的形状:', array_08.shape) print ('array_09的形状:', array_09.shape) print ('array_10的形状:', array_10.shape) array_12 = array_09.reshape(3) print ('array_12的形状:', array_12.shape) array_13 = np.array([1]) print ('array_13的形状:', array_13.shape) array_14 = array_13.reshape(1,1) print ('array_14的形状:', array_14.shape) print ('08 + 09结果：',array_08 + array_09) print ('08 + 10结果：',array_08 + array_10) print ('08 + 11结果：',array_08 + list_11) print ('08 + 12结果：',array_08 + array_12) print ('08 + 13结果：',array_08 + array_13) print ('08 + 14结果：',array_08 + array_14)
运行结果：
对两个数组, 从后向前比较它们的每一个阶(若其中一个数组没有当前阶则忽略此阶的运算)
对于每一个阶, 检查是否满足下列条件：
if当前阶的维度相等
then可以直接进行算术操作
else if当前阶的维度不相等, 但其中一个的值是1
then通过广播将值为1的维度进行“复制”(也形象地称为“拉伸”)后, 进行算术操作；
else if, 上述条件都不满足, 那么两个数组当前阶不兼容, 不能够进行广播操作
then抛出 “Value Error: operands could not be broadcast together” 异常；
注：
如果两个张量出现形状不匹配而不能广播的情况，系统会报错。此时可以通过reshape方法转换其中一个张量的形状。
6 向量和矩阵的点积运算
点积运算在机器学习中是非常重要6.1 向量点积运算
这个过程中要求向量a和向量b的维度相同。向量点积的结果是一个标量，也就是一个数值。
vector_01 = np.array([1,2,3]) vector_02 = np.array([[1],[2],[3]]) vector_03 = np.array([2]) vector_04 = vector_02.reshape(1,3) print ('vector_01的形状:', vector_01.shape) print ('vector_02的形状:', vector_02.shape) print ('vector_03的形状:', vector_03.shape) print ('vector_04的形状:', vector_04.shape) print ('01和01的点积:', np.dot(vector_01,vector_01)) print ('01和02的点积:', np.dot(vector_01,vector_02)) print ('04和02的点积:', np.dot(vector_04,vector_02)) print ('01和数字的点积:', np.dot(vector_01,2)) print ('02和03的点积:', np.dot(vector_02,vector_03)) print ('02和04的点积:', np.dot(vector_02,vector_04)) # print ('01和03的点积:', np.dot(vector_01,vector_03)) # 程序会报错 # print ('02和02的点积:', np.dot(vector_02,vector_02))
运算结果:
6.2 矩阵点积运算
矩阵和矩阵之间的点积，大家就只需要牢记一个原则：第一个矩阵的第1阶，一定要和第二个矩阵的第0阶维度相同。即，形状为（a，b）和（b，c）的两个张量中相同的b维度值，是矩阵点积实现的关键，其点积结果矩阵的形状为（a，c）。
matrix_01 = np.arange(0,6).reshape(2,3) matrix_02 = np.arange(0,6).reshape(3,2) print(matrix_01) print(matrix_02) print ('01和02的点积:', np.dot(matrix_01,matrix_02)) print ('02和01的点积:', np.dot(matrix_02,matrix_01)) print ('01和01的点积:', np.dot(matrix_01,matrix_01))
