pytorch變量類型是各種各樣的Tensor,Tensor可以理解為高維矩陣。pytorch變量類型轉(zhuǎn)換實(shí)際上就是矩陣之間的轉(zhuǎn)換，那么我們真沒(méi)進(jìn)行pytorch變量類型轉(zhuǎn)換呢？請(qǐng)繼續(xù)看下去：

學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)必然會(huì)學(xué)習(xí)到線性代數(shù)（里面的矩陣），因?yàn)椴还苁莕umpy還是tensor，又或者是torch，它們的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算方式都類似于矩陣。然而有些函數(shù)我們是不太熟悉的，今天我們就來(lái)介紹一下pytorch矩陣拼接的函數(shù)——cat()和pytorch矩陣降維的函數(shù)——squeeze()吧。

相信不少小伙伴的python期末大作業(yè)都是實(shí)現(xiàn)一個(gè)什么什么系統(tǒng)。以小編當(dāng)時(shí)的C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)期末大作業(yè)為例，就是用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一個(gè)圖書(shū)管理系統(tǒng)?，F(xiàn)在學(xué)python了我們就可以用python實(shí)現(xiàn)圖書(shū)管理系統(tǒng)了。接下來(lái)這篇文章我們從圖書(shū)管理系統(tǒng)需求分析做起，分析一個(gè)圖書(shū)管理系統(tǒng)需要哪些功能，然后通過(guò)代碼實(shí)現(xiàn)他。

pytorch雖然是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的庫(kù)，但他也擁有很多數(shù)學(xué)相關(guān)的計(jì)算方法，比如他也可以用來(lái)計(jì)算三角函數(shù)。那么怎么用他來(lái)計(jì)算三角函數(shù)呢？閱讀這篇文章，你會(huì)知道答案。

在數(shù)據(jù)處理的時(shí)候，我們比較常用到的庫(kù)要么是numpy，要么是pandas。在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)空值的情況下我們要對(duì)其進(jìn)行一些處理，這兩種庫(kù)的處理方式有類似之處，那么numpy處理數(shù)據(jù)中的空值和pandas處理數(shù)據(jù)中的空值有什么區(qū)別呢？接下來(lái)我們就來(lái)分析一下。

在新手剛接觸互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候都會(huì)先去了解有哪些行業(yè)和那些崗位，那么很多人就會(huì)開(kāi)始進(jìn)行一個(gè)對(duì)比，在java和python中進(jìn)行一個(gè)對(duì)比，那么今天我們就來(lái)說(shuō)說(shuō)先學(xué)java還是先學(xué)python？這個(gè)問(wèn)題。

Python是一種廣泛使用的編程語(yǔ)言，它有許多強(qiáng)大的擴(kuò)展庫(kù)，可以幫助我們實(shí)現(xiàn)各種功能。但是，如何安裝這些擴(kuò)展庫(kù)呢？本文將介紹三種常用的工具：pip、conda和pycharm。

在學(xué)習(xí)了python如何解析xml后，很多小伙伴可能會(huì)有這樣的感受——這學(xué)的是啥，怎么那么復(fù)雜？沒(méi)錯(cuò)，內(nèi)置的python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)向來(lái)都是差強(qiáng)人意（實(shí)際上python內(nèi)置庫(kù)已經(jīng)做得很好了，只不過(guò)第三方的庫(kù)做得更好，相比之下就覺(jué)得內(nèi)置庫(kù)不香了）。xml的內(nèi)置標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)其實(shí)并不是最好的xml解析工具，還有有一個(gè)解析xml更加強(qiáng)大的庫(kù)，它就是lxml。