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因此，在此情形互信息与 Y（或 X）单独包含的不确定度相同，称作 Y（或 X）的熵。而且，这个互信息与 X 的熵和 Y 的熵相同。（这种情形的一个非常特殊的情况是当 X 和 Y 为相同随机变量时。）...u1 = rand(4,1); u2 = [2;32;6666;5]; wind_size = size(u1,1); mi = calmi(u1, u2, wind_size); calmi.m %计算两列向量之间的互信息...%u1：输入计算的向量1 %u2：输入计算的向量2 %wind_size：向量的长度 function mi = calmi(u1, u2, wind_size) x = [u1, u2]; n =...histcEdges = [-Inf edges(2:end-1) Inf]; [occur,bin(:,i)] = histc(x(:,i),histcEdges,1); %通过直方图方式计算单个向量的直方图分布.../xrow; end %计算u1和u2的联合概率密度 jointOccur = accumarray(bin,1,[n,n]); %（xi，yi）两个数据同时落入n*n等分方格中的数量即为联合概率密度
Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块 从Dataframe获取特定的行或者列数据，生成一个列表 Part 1：目标 ?...", list1) print("time-列，数据类型：", type(list1)) print("pos-列：", list2) print("value1-列：", list3) print(....values.tolist()，格式：df[列名].values.tolist() df_1["time"].tolist()，格式：df[列名].tolist() 输出行，本文中其实还是采用输出列的方式...，即先将原来的df_1转置再输出列信息，df_2 = df_1.T
last").append(' '+ ''); } }) 如果最后列的内容为正数追加上升图标
matlab生成数字1-n的列向量 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 利用行向量 首先生成1-n行矩阵 转置 % n此处设置为5 BD1=1:5 BD2=BD1.
向量距离度量 衡量两条向量之间的距离，可以将某一张图片通过特征提取来转换为一个特征向量。衡量两张图片的相似度就可以通过衡量这两张图片对应的两个特征向量之间的距离来判断了。...a=[1，2，3] 与 b=[4，5，6] ，它们之间点积的计算过程如下： a \cdot b = |a|\cdot|b|\cdot cosθ 那么，这两个向量之间夹角θ的余弦值可以表示为： 这两个向量之间夹角的余弦值就是这两个向量之间的余弦相似度...将向量的计算过程带入式中，可以得到这两条向量之间的余弦相似度： 余弦相似度的数值范围也就是余弦值的范围，即 [-1, 1] ，这个值越高也就说明相似度越大。...，也就是计算汉明距离的过程。...5.杰卡德距离 杰卡德Jaccard相似系数计算数据集之间的相似度，计算方式为：数据集交集的个数和并集个数的比值。
原文：窥探向量乘矩阵的存内计算原理—基于向量乘矩阵的存内计算-CSDN博客CSDN-一见已难忘在当今计算领域中，存内计算技术凭借其出色的向量乘矩阵操作效能引起了广泛关注。...本文将深入研究基于向量乘矩阵的存内计算原理，并探讨几个引人注目的代表性工作，如DPE、ISAAC、PRIME等，它们在神经网络和图计算应用中表现出色，为我们带来了前所未有的计算体验。...窥探向量乘矩阵的存内计算原理生动地展示了基于向量乘矩阵的存内计算最基本单元。这一单元通过基尔霍夫定律，在仅一个读操作延迟内完整执行一次向量乘矩阵操作。...DPE (Hewlett Packard Laboratories) DPE是专为向量乘矩阵操作设计的存内计算加速器。...携手向前，踏上计算的无限征程。基于向量乘矩阵的存内计算技术正积极推动着神经网络和图计算领域的发展。DPE、ISAAC、PRIME等代表性工作展示了这一领域的多样性和创新。
计算化学中有时会要求我们计算两个向量的相似度，如做聚类分析时需要计算两个向量的距离，用分子指纹来判断两个化合物的相似程度，用夹角余弦判断两个描述符的相似程度等。...计算向量间相似度的方法有很多种，本文将简单介绍一些常用的方法。这些方法相关的代码已经提交到github仓库 https://github.com/Feteya/Similarity 1....基于距离的相似度计算方法 计算相似度时，一类常用的方法是计算两个向量之间的距离，两个向量间距离越近，则两个向量越相似。...n维向量间的欧式距离计算公式为： ? 其中x向量为(x1,x2,…,xn)，y向量为(y1,y2,…,yn)。...相关系数 3.1 皮尔逊相关系数 (Pearson Correlation Coefficient) 皮尔逊相关系数一般用于计算两个定距向量间联系的紧密程度，它的取值在[−1,+1]之间。
判断向量之间的方向关系，可以使用叉乘、点乘来判断。 点与向量之间的关系 如图所示，展现了点与向量之间的五种关系（相同除外） 对于第一、二种情况，可以用叉乘来判断向量之间的关系。...当叉乘等于零的时候，可以用点乘来判断关系。点乘为负数则是第三种情况，点乘为正，则通过向量的模长来判断。
numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...values 属性返回 DataFrame 指定列的 NumPy 表示形式。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
他的代码照片如下图： 这个代码这么写，最后压根儿就没有得到他自己预期的结果，遂来求助。这里又回归到了他自己最开始的需求澄清！！！论需求表达清晰的重要性！...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码，如下图所示： 本以为顺利地解决了问题，但是粉丝又马上增改需求了，如下图所示： 真的，代码写的，绝对没有他需求改的快。得亏他没去做产品经理，不然危矣！...能给你做出来，先实现就不错了，再想着优化的事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式的写法，总算是贴合了这个粉丝的需求。 如果要结合pandas的话，可以写为下图的代码： 至此，粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，问题如下：大佬们,请教个小问题，我要查找某列中具体的值，譬如df[df['作者'] == 'abc']，但实际上这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写的abc。...给了一个指导，如下所示： 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际的代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...但是粉丝的需求又发生了改变，下一篇文章我们一起来看看这个“善变”的粉丝提问。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
结论 图片 并且它们的模长相等。 推导 仅用到一点点极坐标和和角公式的内容： 图片
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，但是粉丝又改需求了，需求改来改去的，就是没个定数。 这里他的最新需求，如上图所示。...他的意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题。...可以看到，代码刚给出来，但是粉丝的需求又发生了改变，不过不慌，这里又给出了对应代码，如下图所示： 一看就会，一用就废，粉丝自己刚上手，套用到自己的数据里边，代码就失灵了。...下一篇文章，我们再来看这位粉丝新遇到的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...注意下面的代码，我们只在包含平均值的三列上应用函数。因为我们知道第一列包含字符串，如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数，可能会遇到错误。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。
对空间的一种特定变换 线性变换 接收一个向量，并输出一个向量的变换 线性的直观含义： 1.直线在变换后仍然为直线，不能有所弯曲 2.原点必须保持固定（如果原点不固定，它可能为“仿射变换”） 注意：线性变换...乘积需要从右往左计算 ?...矩阵的秩 秩：变换后空间的维数/列空间的维数 ? 满秩：秩与列数相同 列空间 直线/平面/三维空间等，所有可能的变换结果的集合，被称为矩阵的“列空间” ?...零空间 零空间：变换后落在原点的向量的集合 点积 定义： 代数：对于两个维度相同的矩阵，其点积为将相应坐标配对，求出每一对坐标的乘积再相加 ?...几何：两个向量的点积为一个向量在另一个向量上正交投影的长度乘以另一个向量的长度(好绕。。) ? 若两向量反向，则乘积为负 ? 两者的关系： 这一部分听傻了，感觉都是神仙推导。太强了orz ?
TRICONEX 3515 大型及特定应用的计算机而定制图片在现今的CPU出现之前，如同ENIAC之类的计算机在执行不同程序时，必须经过一番线路调整才能启动。...由于它们的线路必须被重设才能执行不同的程序，这些机器通常称为“固定程序计算机”（fixed-program computer）。...而由于CPU这个词指称为执行软件（计算机程序）的设备，那些最早与储存程序型计算机一同登场的设备也可以被称为CPU。储存程序型计算机的主意早已体现在ENIAC的设计上，但最终还是被省略以期早日完成。...在1945年6月30日，ENIAC完成之前，著名数学家冯·诺伊曼发表名为《关于EDVAC的报告草案》的论文。它揭述储存程序型计算机的计划最终将在1949年8月完成。...[1]EDVAC的目标是执行一定数量与种类的指令（或操作），这些指令结合产生出可以让EDVAC执行的有用程序。特别的是，为EDVAC而写的程序是储存在高速计算机内存中，而非由实体线路组合而成。
而线性代数特别是在 GPU 上，可以对矩阵进行简单迅捷的计算处理。实际上，GPU 的设计就是源于向量和矩阵计算处理的基本概念。...Hadamard 积 Hadamard 积是元素之间的乘积，并得出一个向量。从下图可以看出来 Hadamard 积就是将向量对应元素相乘积。 ?...矩阵 矩阵就是一个由数字或其它项组成的表格，只不过是该表格会有特定的加法、减法和乘法规则。 矩阵的阶 我们描述矩阵的维度由阶来表达：即行数×列数（如 3×2）阶矩阵。 ?...第一个矩阵每一行的维度和第二个矩阵每一列的维度相等，所以第一个矩阵第 i 行元素与第二个矩阵第 j 列对应元素的乘积和就等于新矩阵的第 i 行第 j 列的元素值。...从最开始的特征输入，我们会使用一个个高维向量将特征输入到神经网络中，而每一层的权重作为列向量组成一个权重矩阵。
,n}，每一个列向量中的值均采样自标准正态分布，因此，这些采样的列向量线性独立 2.进行矩阵乘积运算Y=AΩ，由于向量集合Y也是线性独立的，因此，Y形成了矩阵A的列向量空间 3.通过求取向量集合Y的正交基...，文章[1]中进一步提供了改进策略，即每次进行A或者A^T的乘积运算时，都对采样矩阵的列向量进行正交化。...实现时将A与Q都按行进行分布式存储，并根据矩阵乘积原理，将两个矩阵通过每行的索引采用join连接起来，再按A矩阵的列计算乘积结果的每一行。...接下来我们只需要采用同样的分布式矩阵乘积方式计算B=QT A，得到本地矩阵B即可，然后对这个矩阵B采用常规的SVD分解等过程，得到最终的左奇异向量UA ，奇异值矩阵ΣA ，以及右奇异向量VA 。...直接计算是不行的，这里考虑将矩阵B进行转置，这样计算的格莱姆矩阵是（k+p）* （k+p），维数将大大减小，非常有利于计算接下来的特征值与特征向量。
使用DAX在数据表中新建计算列，经常从另一个表中查找返回符合条件的值，类似于Excel的VLOOKUP，又高于Excel的VLOOKUP。...举例以销量表和价格表为例，为销量表从价格表中查找返回产品的价格。基于查找表（价格表）的3种形式，对应有3种方案。...方案1 两表之间存在一对一或多对一关系，用RELATED函数，与Excel的VLOOKUP最相似。...1 方向是多端查找一端2 支持跨表的关系传递3 性能优于其他方案4 非活动的虚线关系不适用价格表中每个产品只出现一次，每个产品只对应一个价格，存在多对一关系。...1 返回的值必须唯一，否则返回空或者预设结果（公式的最后一个参数）2 支持多条件查找价格表中产品的价格需要靠产品列和年份锁定唯一值。
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