NumPyModule

Full name Microsoft.VisualBasic.MachineLearning.TensorFlow.NumPy.NumPyModule Assembly Microsoft.VisualBasic.MachineLearning.TensorFlow Members 51

NumPy 兼容 API 模块提供类 NumPy 的静态方法，全部基于 Tensor 实现

00 Remarks

典型用法: Imports np = Microsoft.VisualBasic.MachineLearning.TensorFlow.NumPy Dim a = np.zeros(3, 4) Dim b = np.dot(a, a.transpose())

01 Syntax

Microsoft.VisualBasic.MachineLearning.TensorFlow.NumPy.NumPyModule

02 Methods

Name	Overloads	Summary
array	1	从数据和形状创建张量 (np.array)
zeros	1	创建全零张量 (np.zeros)
ones	1	创建全一张量 (np.ones)
full	1	创建填充指定值的张量 (np.full)
eye	1	创建单位矩阵 (np.eye)
identity	1	创建单位矩阵 (np.identity)
arange	1	创建等差数列张量 (np.arange)
linspace	1	创建等间距张量 (np.linspace)
logspace	1	创建对数等间距张量 (np.logspace)
reshape	1	重塑张量形状 (np.reshape) 返回新的张量，不修改原张量
transpose	1	转置张量 (np.transpose)
expand_dims	1	在指定位置插入一个大小为 1 的维度 (np.expand_dims)
squeeze	1	移除大小为 1 的维度 (np.squeeze)
flatten	1	展平张量为一维 (np.flatten / np.ravel)
dot	1	矩阵乘法 (np.dot / np.matmul)
matmul	1	矩阵乘法 (np.matmul)
concatenate	1	沿指定轴拼接多个张量 (np.concatenate)
stack	1	沿新轴堆叠多个张量 (np.stack)
vstack	1	垂直堆叠 (np.vstack) - 相当于 axis=0 的 concatenate
hstack	1	水平堆叠 (np.hstack) - 对于 1D 相当于 axis=0 的 concatenate，对于 2D+ 相当于 axis=1
split	1	将张量沿指定轴分割为多个子张量 (np.split)
slice	1	沿指定轴截取连续区间 (np.slice / 基本切片的等价形式)。
topk	1	沿最后一维取最大的 k 个元素及其下标。
sum	1	计算所有元素或沿指定轴的和 (np.sum)
mean	1	计算所有元素或沿指定轴的均值 (np.mean)
max	1	计算所有元素或沿指定轴的最大值 (np.max)
min	1	计算所有元素或沿指定轴的最小值 (np.min)
argmax	1	找到最大值索引 (np.argmax)
argmin	1	找到最小值索引 (np.argmin)
std	1	计算标准差 (np.std)
prod	1	所有元素的乘积 (np.prod)
exp	1	逐元素指数 (np.exp)
log	1	逐元素自然对数 (np.log)
sqrt	1	逐元素平方根 (np.sqrt)
square	1	逐元素平方 (np.square)
abs	1	逐元素绝对值 (np.abs)
power	1	逐元素幂运算 (np.power)
clip	1	逐元素裁剪 (np.clip)
maximum	1	逐元素最大值 (np.maximum)
minimum	1	逐元素最小值 (np.minimum)
sin	1	逐元素正弦 (np.sin)
cos	1	逐元素余弦 (np.cos)
tanh	1	逐元素双曲正切 (np.tanh)
where	1	条件选择 (np.where) condition 中非零位置取 x 值，零位置取 y 值
greater	1	逐元素比较大于 (np.greater)
less	1	逐元素比较小于 (np.less)
equal	1	逐元素比较相等 (np.equal)
shape	1	获取张量的形状 (np.shape)
ndim	1	获取张量的维度数 (np.ndim)
size	1	获取张量中元素的总数 (np.size)
as_double_array	1	将张量转换为 Double 数组 (np.asarray)

03 Members

method array #

array(Double(), Int32())

从数据和形状创建张量 (np.array)

method zeros #

zeros(Int32())

创建全零张量 (np.zeros)

method ones #

ones(Int32())

创建全一张量 (np.ones)

method full #

full(Int32(), Double)

创建填充指定值的张量 (np.full)

method eye #

eye(Int32, Nullable(Of Int32))

创建单位矩阵 (np.eye)

Parameters

Name	Type	Description
`n`	`Int32`	行数
`m`	`Nullable(Of Int32)`	列数（可选，默认为 n）

method identity #

identity(Int32)

创建单位矩阵 (np.identity)

method arange #

arange(Double, Nullable(Of Double), Double)

创建等差数列张量 (np.arange)

method linspace #

linspace(Double, Double, Int32)

创建等间距张量 (np.linspace)

Parameters

Name	Type	Description
`start`	`Double`	起始值
`[stop]`	`Double`	终止值（包含）
`num`	`Int32`	元素个数，默认 50

method logspace #

logspace(Double, Double, Int32, Double)

创建对数等间距张量 (np.logspace)

Parameters

Name	Type	Description
`start`	`Double`	10^start 起始
`[stop]`	`Double`	10^stop 终止
`num`	`Int32`	元素个数，默认 50
`base`	`Double`	对数底数，默认 10.0

method reshape #

reshape(Tensor, Int32())

重塑张量形状 (np.reshape) 返回新的张量，不修改原张量

method transpose #

transpose(Tensor)

转置张量 (np.transpose)

method expand_dims #

expand_dims(Tensor, Int32)

在指定位置插入一个大小为 1 的维度 (np.expand_dims)

method squeeze #

squeeze(Tensor, Nullable(Of Int32))

移除大小为 1 的维度 (np.squeeze)

Parameters

Name	Type	Description
`t`	Tensor	输入张量
`axis`	`Nullable(Of Int32)`	指定要移除的轴，若不指定则移除所有大小为 1 的维度

method flatten #

flatten(Tensor)

展平张量为一维 (np.flatten / np.ravel)

method dot #

dot(Tensor, Tensor)

矩阵乘法 (np.dot / np.matmul)

method matmul #

matmul(Tensor, Tensor)

矩阵乘法 (np.matmul)

method concatenate #

concatenate(Tensor(), Int32)

沿指定轴拼接多个张量 (np.concatenate)

method stack #

stack(Tensor(), Int32)

沿新轴堆叠多个张量 (np.stack)

method vstack #

vstack(Tensor())

垂直堆叠 (np.vstack) - 相当于 axis=0 的 concatenate

method hstack #

hstack(Tensor())

水平堆叠 (np.hstack) - 对于 1D 相当于 axis=0 的 concatenate，对于 2D+ 相当于 axis=1

method split #

split(Tensor, Int32, Int32)

将张量沿指定轴分割为多个子张量 (np.split)

method slice #

slice(Tensor, Int32, Int32, Int32)

沿指定轴截取连续区间 (np.slice / 基本切片的等价形式)。

Parameters

Name	Type	Description
`t`	Tensor	输入张量
`start`	`Int32`	起始下标（含）
`length`	`Int32`	截取长度
`axis`	`Int32`	切片轴，支持负数

method topk #

topk(Tensor, Int32, Tensor)

沿最后一维取最大的 k 个元素及其下标。

Remarks

与 argmax 一样，下标以 Double 存储。该算子没有 NumPy 的一一对应函数（np.argsort 只给下标），因此同时返回 "值" 与 "下标" 两个张量。

Parameters

Name	Type	Description
`t`	Tensor	输入张量
`k`	`Int32`	保留的元素个数
`indices`	Tensor	输出参数：被选中元素在原始最后一维中的下标

method sum #

sum(Tensor, Nullable(Of Int32))

计算所有元素或沿指定轴的和 (np.sum)

method mean #

mean(Tensor, Nullable(Of Int32))

计算所有元素或沿指定轴的均值 (np.mean)

method max #

max(Tensor, Nullable(Of Int32))

计算所有元素或沿指定轴的最大值 (np.max)

method min #

min(Tensor, Nullable(Of Int32))

计算所有元素或沿指定轴的最小值 (np.min)

method argmax #

argmax(Tensor, Nullable(Of Int32))

找到最大值索引 (np.argmax)

method argmin #

argmin(Tensor, Nullable(Of Int32))

找到最小值索引 (np.argmin)

method std #

std(Tensor, Nullable(Of Int32))

计算标准差 (np.std)

method prod #

prod(Tensor, Nullable(Of Int32))

所有元素的乘积 (np.prod)

method exp #

exp(Tensor)

逐元素指数 (np.exp)

method log #

log(Tensor)

逐元素自然对数 (np.log)

method sqrt #

sqrt(Tensor)

逐元素平方根 (np.sqrt)

method square #

square(Tensor)

逐元素平方 (np.square)

method abs #

abs(Tensor)

逐元素绝对值 (np.abs)

method power #

power(Tensor, Double)

逐元素幂运算 (np.power)

method clip #

clip(Tensor, Double, Double)

逐元素裁剪 (np.clip)

method maximum #

maximum(Tensor, Tensor)

逐元素最大值 (np.maximum)

method minimum #

minimum(Tensor, Tensor)

逐元素最小值 (np.minimum)

method sin #

sin(Tensor)

逐元素正弦 (np.sin)

method cos #

cos(Tensor)

逐元素余弦 (np.cos)

method tanh #

tanh(Tensor)

逐元素双曲正切 (np.tanh)

method where #

where(Tensor, Tensor, Tensor)

条件选择 (np.where) condition 中非零位置取 x 值，零位置取 y 值

method greater #

greater(Tensor, Tensor)

逐元素比较大于 (np.greater)

method less #

less(Tensor, Tensor)

逐元素比较小于 (np.less)

method equal #

equal(Tensor, Tensor)

逐元素比较相等 (np.equal)

method shape #

shape(Tensor)

获取张量的形状 (np.shape)

method ndim #

ndim(Tensor)

获取张量的维度数 (np.ndim)

method size #

size(Tensor)

获取张量中元素的总数 (np.size)

method as_double_array #

as_double_array(Tensor)

将张量转换为 Double 数组 (np.asarray)