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定义一个方法，功能是找出一个数组中第一个只重复出现2次的元素，没有则返回null。例如:数组元素为 ,重复两次的元素为4和2，但是元素4排在2的前面，则结果返回

寻找数组中第一个仅重复出现两次的元素的方法实现 在编程领域，经常会遇到需要从一个数组中找出特定模式的元素的情况。...在本篇博客中，我们将探讨如何实现一个方法，该方法能够在给定的整数数组中，找出第一个仅重复出现两次的元素。如果数组中不存在这样的元素，则方法将返回null。...定义一个方法，功能是找出一个数组中第一个只重复出现2次的元素，没有则返回null。...例如:数组元素为 [1,3,4,2,6,3,4,2,3],重复两次的元素为4和2，但是元素4排在2的前面，则结果返回4。...最终，我们输出value的值，即数组中第一个仅重复出现两次的元素。 总结 通过这段代码，我们成功地找到了数组中第一个仅重复出现两次的元素，并将其值输出。

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    从零开始深度学习（九）：神经网络编程基础

    来看一些广播的例子： 在 numpy 中，当一个 的列向量与一个常数做加法时，实际上会将常数扩展为一个 的列向量，然后两者做逐元素加法。结果就是右边的这个向量。...再看下一个例子。 用一个 的矩阵和一个 的矩阵相加，其泛化形式是 的矩阵和 的矩阵相加。在执行加法操作时，其实是将 的矩阵复制成为 的矩阵，然后两者做逐元素加法得到结果。...在进行运算时，会先将 矩阵水平复制 次，变成一个 的矩阵，然后再执行逐元素加法。 广播机制的一般原则如下： 首先是 numpy 广播机制 这里的广播和播音广播是完全不同的，它的要求是什么呢？...这在 Python 中被称作 一个一维数组。它既不是一个行向量也不是一个列向量，这也导致它有一些不是很直观的效果。 比如 和 的转置阵最终结果看起来一样，shape 也是一样的。...所以在编写神经网络时，不要使用 shape 为 (5,)、(n,) 或者其他一维数组的数据结构。相反，设置 为 ，这样就是一个5行1列的向量。

    1.3K20

    机器学习 | 特征工程（数据预处理、特征抽取）

    然而，我们无法直接将符号化的文字本身用于计算任务，而是需要通过某些处理手段，预先将文本量化为特征向量。比如我们在判断一个目标值时，常常会出现一些文本，字符串的值。...为了更好的理解上面数组的意义，将提取特征输出。 所以，文本特征提取的特点为 统计文章中所有的词，但是重复的只统计一次。 输出的数组中的数表示词出现的次数（这里每句话中的单词都没有重复）。...为了更好的理解第二个特点，我们将原来的文本改为 “life is is,i like python”,“life is too long,i dislike python” 显然，is出现了两次，数组中显示...中文的提取道理类似，举一个例子。对下面一句话进行特征提取： “人生苦短，我喜欢 python”,“人生漫长,我不喜欢 python” 运行结果 但是这是我们想要的结果吗？...TF-IDF的主要思想是： 如果某个单词在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

    2.2K21

    数据结构（5）：数组

    数字 1-9 在每一行只能出现一次； 数字 1-9 在每一列只能出现一次； 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3×3 宫内只能出现一次。 ? 上图是一个部分填充的有效数独。...我们分析将图像旋转 90 度之后，这些数字出现在什么位置。 对于矩阵中的第一行而言，在旋转后，它出现在倒数第一列的位置。 并且，第一行的第 x 个元素在旋转后恰好是倒数第一列的第 x 个元素。...对于矩阵的第二行而言，在旋转后，它出现在倒数第二列的位置。 对于矩阵的第三行和第四行同理。...在遍历完成之后，再将 matrix_new 中的结果复制到原数组中即可。...对于每一次翻转操作，我们都需要枚举矩阵中一半的元素。 空间复杂度：O(1)。为原地翻转得到的原地旋转。 ? 总结 ? 关于数组及其应用就说到这里，下一回我们来看一种非常特殊的线性结构：串！

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    Python进阶：丢失的一笔订单

    4、考虑使用递归，下一次赋值时将已存在值去除（使用set集合） 5、每次赋值时要求随机取一个元素，使用random.sample import numpy as npimport random # 生成一个...10*1 数组arr = np.arange(1, 11, 1)# 将该数组随机排序np.random.shuffle(arr)# 生成一个全部0值的10*10矩阵m = np.zeros((10, 10...定义一个计算函数calc(i, j) #i, j分别表示行列编号 def calc(i, j): # 设置变量t，存储未出现过的数字，初始值为1~10的集合,第一次要填充 # m[1][0]...# 同理，此时需要将刚才赋值时用到的元素在集合t中剔除t.remove(int(x[0]))# 至此，第二次赋值就结束了，考虑继续赋值m[1][2],将列编号变量j+1,步骤相同# 第二行赋值完了，赋值第三行...（每运行一次结果不同） ? 小伙伴们可以试试，你是否可以得出10*10的矩阵，要求是行和列都不能相同。

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    数据科学 IPython 笔记本 9.10 数组排序

    np.partition接受一个数组和一个数字K；结果是一个新数组，最小的K个值在分区左边，任意顺序的剩下的值在右边： x = np.array([7, 2, 3, 1, 6, 5, 4]) np.partition...7, 6, 7], [1, 2, 4, 5, 7, 7], [0, 1, 4, 5, 9, 5]]) ''' 结果是一个数组，其中每行中的前两个槽包含该行中的最小值，其余值填充剩余的槽...如果我们只是对最近的k个邻居感兴趣，我们所需要的就是对每一行进行分区，以便最小的k + 1个平方距离首先出现，更大的距离填充数组的剩余位置。...其中一个例子是 KD-Tree，在 Scikit-learn 中实现。 注：大 O 记号 大 O 记号是一种方法，描述算法所需操作数量随输入大小增长的变化。...在比较算法的性能时，即使是这个松散版本的大 O 记号也非常有用，在讨论算法如何扩展时，我们将在整本书中使用这种记号。

    1.8K10

    神经网络和深度学习(吴恩达-Andrew-Ng)：一二周学习笔记

    当然这里的符号d微分也可以是偏导数花哨的α，表示的是函数在w方向的斜率是多小，当函数有两个以上的变量时，应该使用偏导数符号，计算函数关于其中一个变量的在对应点所对应的斜率。...在这里b是一个实数，或者说是一个1*1的矩阵，就是一个普通的实数，但是当向量加上这个实数时，pyhton会自动的把b这个实数扩展成一个1*m的向量，在python中这叫做广播。 ?...Python的这些奇怪的效果有其内在逻辑，但是如果你不熟悉的话，可能会产生很多奇怪的难以调试的错误。...numpy.dot()有两种意思： 参数为两个列表时，为求两个列表的点积，即对应相乘再加和 参数为向量与矩阵或者矩阵时，则是做矩阵的乘法 参数一个为m*n的矩阵，一个为n个元素的列表时，就结果为矩阵的每一行对应乘以列表...：[28 17] 关于python的数组，列表，和矩阵之间的联系： ?

    2.3K10

    Python：Numpy详解

    当输入数组的某个维度的长度为 1 时，沿着此维度运算时都用此维度上的第一组值。  简单理解：对两个数组，分别比较他们的每一个维度（若其中一个数组没有当前维度则忽略），满足：  数组拥有相同形状。...，返回新列表元素在旧列表中的位置（下标），并以列表形式储return_inverse：如果为true，返回旧列表元素在新列表中的位置（下标），并以列表形式储return_counts：如果为true，返回去重数组中的元素在原数组中的出现次数...函数创建一个以 0 填充的矩阵。 ...numpy.matlib.ones() numpy.matlib.ones()函数创建一个以 1 填充的矩阵。 ...numpy.matlib.rand() numpy.matlib.rand() 函数创建一个给定大小的矩阵，数据是随机填充的。

    3.6K00

    神经网络学习–用卷积神经网络进行图像识别「建议收藏」

    ---- 得到的卷积层输出矩阵有两种情况，①不填充节点0，则得到的输出矩阵维数会减小；②填充节点0，则得到的输出矩阵维数不变 理解一下卷积运算的好处： ①降低数据维度，不填充节点0，得到的输出矩阵维数会减小...其中第一个维度代表一次要处理的图片数量，第二、三个维度代表输入图片的h和w，第四个维度代表图片彩色的通道数。...即记住input实际输入的是一个四维数组 简记input=[一次处理图片数量，h，w，通道数量] filter是卷积核，要求输入的数据也是一个四维数组，简记filter=[h,w,输入通道数，输出通道数...且记住filter实际输入的是一个四维数组 strides=[,,,]输入的是一个四维的向量，用于指定卷积时卷积核移动的步长。 每个维度分别对应在输入数组(input)4个维度上的步长。...'SAME',前者代表不填充节点0，后者代表填充节点0 多说一句~这里提供的代码时1.x版本的tensorflow可运行的代码，如果安装的2.x版本的tensorflow可以在上段代码的前面加上下面两句话

    1K20

    学习笔记 | 吴恩达之神经网络和深度学习

    当然这里的符号d微分也可以是偏导数花哨的α，表示的是函数在w方向的斜率是多小，当函数有两个以上的变量时，应该使用偏导数符号，计算函数关于其中一个变量的在对应点所对应的斜率。...计算z的指令 在这里b是一个实数，或者说是一个1*1的矩阵，就是一个普通的实数，但是当向量加上这个实数时，pyhton会自动的把b这个实数扩展成一个1*m的向量，在python中这叫做广播。 ?...Python的这些奇怪的效果有其内在逻辑，但是如果你不熟悉的话，可能会产生很多奇怪的难以调试的错误。...秩为1数组和列向量区别：运行结果 当你进行编程联系时，或者实现神经网络的logistc回归时，就不要使用这些秩为1的数组，相反每次创建数组时，你要把它定义成列向量，或者变成一个行向量，那么你向量的行为就更容易理解一些...：[28 17] 关于python的数组，列表，和矩阵之间的联系： ?

    1.1K40

    python插值（scipy.interpolate模块的griddata和Rbf）

    一维插值：当样本数据变化归因于一个独立的变量时； 多维插值：反之样本数据归因于多个独立变量时。 注：一维插值这里就不再讲述了，主要是对二维插值的一个总结。...构造的插值器也需要这种格式的查询点，结果将是一个形状为 (N,) 的一维数组，我们必须重新整形以匹配我们的二维网格以进行绘图。 由于 Rbf 不对输入点的维数做任何假设，因此它支持插值的任意维数。...用于填充输入点凸包外部的请求点的值。如果未提供，则默认为nan。此选项对“最近”方法无效。 rescale ： bool，可选。在执行插值之前，重新缩放指向单位立方体。...Rbf 内插的一个缺点是内插 N 个数据点涉及对 N x N 矩阵求逆。 这种二次复杂性非常迅速地破坏了大量数据点的内存需求。...，所以在经纬度列表时，不能有相同的两行。

    4.6K21

    OpenCV-Python学习（4）—— OpenCV 图像对象的创建与赋值

    演示结果 5. OpenCV 和 NumPy 的关系 在 OpenCV-Python 中一切图像数据皆 numpy.array； 创建图像就是创建 numpy.array。 6....NumPy 数据包函数 在 OpenCV 中 NumPy 的常用函数 函数名 说明 numpy.array 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引...numpy.zeros 创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充。 numpy.zeros_like 输出为形状和输入的numpy.array一致的矩阵，数组元素以 0 来填充。...order 可选，‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘k’ – 元素在内存中的出现顺序。 subok 如果是True，新创建的数组使用a的子类类型。...总结 在 OpenCV-Python 中一切图像数据皆 numpy.array； 创建图像就是创建 numpy.array； OpenCV-Python 支持的常用数据类型：np.uint8、np.float32

    1.9K50

    看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

    和Python列表相比，Numpy数组具有以下特点： 更紧凑，尤其是在一维以上的维度；向量化操作时比Python列表快，但在末尾添加元素比Python列表慢。 ?...有时我们需要创建一个空数组，大小和元素类型与现有数组相同： ? 实际上，所有用常量填充创建的数组的函数都有一个_like对应项，来创建相同类型的常数数组： ?...默认情况下，一维数组在二维操作中被视为行向量。因此，将矩阵乘以行向量时，可以使用(n，)或(1，n)，结果将相同。 如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： ?...但是当涉及一维数组与矩阵之间的混合堆叠时，vstack可以正常工作：hstack会出现尺寸不匹配错误。 因为如上所述，一维数组被解释为行向量，而不是列向量。...fromfunction如上所述，仅使用I和J参数一次调用提供的函数。 但是实际上，在NumPy中有一种更好的方法。无需在整个矩阵上耗费存储空间。

    6K20

    python：numpy详细教程

    >>> set_printoptions(threshold='nan')      基本运算     数组的算术运算是按元素的。新的数组被创建并且被结果填充。   ...   即使0在索引列表中出现两次，索引为0的元素仅仅增加一次。...索引：比较矩阵和二维数组     注意NumPy中数组和矩阵有些重要的区别。NumPy提供了两个基本的对象：一个N维数组对象和一个通用函数对象。其它对象都是建构在它们之上的。...矩阵可以被用作矩阵的索引，但是通常需要数组、列表或者其它形式来完成这个任务。     像平常在Python中一样，索引是从0开始的。...例如，如果C是一个三维数组，C[...,1]产生一个二维的数组而C[1,:,1]产生一个一维数组。从这时开始，如果相应的矩阵切片结果是相同的话，我们将只展示数组切片的结果。

    1.2K40

    图解NumPy：常用函数的内在机制

    随机矩阵生成的句法也与向量的类似： 二维索引的句法比嵌套列表更方便： view 符号的意思是当切分一个数组时实际上没有执行复制。当该数组被修改时，这些改变也会反映到切分得到的结果上。...默认情况下，一维数组会被视为二维运算中的行向量，因此当用一个矩阵乘以一个行向量时，你可以使用形状 (n,) 或 (1, n)——结果是一样的。...矩阵操作 合并数组的函数主要有两个： 这两个函数适用于只堆叠矩阵或只堆叠向量，但当需要堆叠一维数组和矩阵时，只有 vstack 可以奏效：hstack 会出现维度不匹配的错误，原因如前所述，一维数组会被视为行向量...矩阵排序 axis 参数虽然对上面列出的函数很有用，但对排序毫无用处： 使用 Python 列表和 NumPy 数组执行排序的比较 这通常不是你在排序矩阵或电子表格时希望看到的结果：axis 根本不能替代...这个技巧可以重复，但必须谨慎，别让下一次排序扰乱上一次排序的结果： a = a[a[:,2].argsort()] a = a[a[:,1].argsort(kind='stable')] a = a[

    3.3K20

    图解NumPy：常用函数的内在机制

    随机矩阵生成的句法也与向量的类似： 二维索引的句法比嵌套列表更方便： view 符号的意思是当切分一个数组时实际上没有执行复制。当该数组被修改时，这些改变也会反映到切分得到的结果上。...默认情况下，一维数组会被视为二维运算中的行向量，因此当用一个矩阵乘以一个行向量时，你可以使用形状 (n,) 或 (1, n)——结果是一样的。...矩阵操作 合并数组的函数主要有两个： 这两个函数适用于只堆叠矩阵或只堆叠向量，但当需要堆叠一维数组和矩阵时，只有 vstack 可以奏效：hstack 会出现维度不匹配的错误，原因如前所述，一维数组会被视为行向量...矩阵排序 axis 参数虽然对上面列出的函数很有用，但对排序毫无用处： 使用 Python 列表和 NumPy 数组执行排序的比较 这通常不是你在排序矩阵或电子表格时希望看到的结果：axis 根本不能替代...这个技巧可以重复，但必须谨慎，别让下一次排序扰乱上一次排序的结果： a = a[a[:,2].argsort()] a = a[a[:,1].argsort(kind='stable')] a = a[

    3.7K10

    基于Jupyter快速入门Python|Numpy|Scipy|Matplotlib

    # 将字符串居中对齐，并用空格填充；打印 " hello " print(s.replace('l', '(ell)')) # 将字符串中所有出现的子字符串 'l' 替换为 '(ell)'；打印 "he...：当使用切片索引 NumPy 数组时，结果数组视图总是原始数组的子数组。...7] # [ 8 8 10] # [11 11 13]] print(y) 这种方法是有效的；但是，当矩阵x非常大时，在Python中使用显式循环进行计算可能会很慢。...如果两个数组在某个维度上大小相同，或者其中一个数组在该维度的大小为1，则这两个数组在该维度上是兼容的。 如果两个数组在所有维度上都兼容，则它们可以一起广播。...plt.subplot(1, 2, 2) # imshow的一个小陷阱是，如果给它提供不是uint8的数据，它可能会给出奇怪的结果。

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