因此，numpy.ndarray 表示 NumPy 模块中的 n 维数组类。 numpy.matrix：numpy 和上面一样，也是模块名，我们依旧完全没有必要去管它。...因此，numpy.matrix 表示 NumPy 模块中的矩阵类。 因此，当 ndarray 的 n≠2 的时候，ndarray 类的某个实例就绝对不可能是一个矩阵，至少无法看作是一个矩阵。...在这些运算中，我们需要注意的是加法、减法和哈达玛乘积必须确保两个矩阵形状相同；乘法运算必须确保第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数必须完全相等；求逆运算必须确保矩阵是一个可逆方阵；求幂运算，求的是方阵的幂...n 次幂是在对二维数组中的每个元素计算 n 次幂并得到一个新的二维数组。...然后看到函数体的第 1 行的 assert 断言，这里通过逻辑与 and 运算去连接 3 个条件，第 1 个条件用来判断 a 是不是二维数组（换句话说，它用来判断 a 是不是可以被看作是一个矩阵），第
你要做的，就是做到他们认为你做不到的事情，不是为了向他们证明自己，而是告诉自己『我的人生我做主，我说行，不行也行！』 ?...O(n)，从图表中对应查看，可以得知这种方法随着数量的增加，速度会越来越慢越来越慢，显然是不可取的。...图中左数第一个矩阵的第一行每个元素和第二个矩阵的这一列每个元素做如下的运算： 2 * 1 + 1 * 0 = 2 得到的2作为第三个矩阵的第一行第一列的元素值。...同理： 1 * 1 + 0 * 0 = 1 第三个矩阵的第二行第一列的元素值为1。因此两个矩阵相乘得到第三个矩阵。 4.1第一种方法 ?...团队开发注意事项 浅谈密码加密 Django框架中的英文单词 Django中数据库的相关操作 DRF框架中的英文单词 重点内容回顾-DRF Django相关知识点回顾 美多商城项目导航帖
公众号新增加了一个栏目，就是每天给大家解答一道Python常见的面试题，反正每天不贪多，一天一题，正好合适，只希望这个面试栏目，给那些正在准备面试的同学，提供一点点帮助！...小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。...答：斐波那契数列，又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义...55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765 4、矩阵方式 import numpy def fib_matrix(n): res = pow((numpy.matrix...([[1, 1], [1, 0]])), n) * numpy.matrix([[1], [0]]) return res[0][0] for i in range(20): print
1 定义 斐波那契数列（Fibonacci sequence），又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契（Leonardoda Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”，指的是这样一个数列...import numpy def fib(n): return (numpy.matrix([[1, 1], [1, 0]]) ** (n - 1) * numpy.matrix([[1],...[0]]))[0, 0] 3 总结 上面三种方法在数据小的情况下效率差不多，前两种方法更容易思考，编写的代码量少且结构简单，特别是递归法。...但随着数据的增大，递归产生大量数据，效率会非常低，递推法中变量是滚动的，不会产生太大数据。而矩阵法快速相乘的效率会比其他两种方法更好。
numpy中数组的运算基本分为数组与标量的运算和数组之间的运算（线性运算）。...numpy中矩阵的乘法不能采用*，*指的是不同数组中对应元素的乘积，这点同R是一致的。...三、矩阵运算 numpy模块中有专门的矩阵对象numpy.matrix，对矩阵的运算均可通过这个类型来实现。...矩阵创建语法：numpy.matrix(data,dtype,copy) data为ndarray对象或字符形式。...这里的字符形式同Matlab中的字符形式相同：内部数据以字符串形式，换行用分号隔开，列之间用空格隔开。
简介 在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。 这个过程分四步： 检测脸部标记。...调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。 把第二张图像的特性混合在第一张图像中。...2.用 Procrustes 分析调整脸部 现在我们已经有了两个标记矩阵，每行有一组坐标对应一个特定的面部特征（如第30行的坐标对应于鼻头）。...将这个问题数学化，寻找T，s 和 R，使得下面这个表达式： 结果最小，其中R是个2×2正交矩阵，s是标量，T是二维向量，pi和qi是上面标记矩阵的行。...之后它由11个像素向遮罩的边缘外部羽化扩展，可以帮助隐藏任何不连续的区域。 这样一个遮罩同时为这两个图像生成，使用与步骤2中相同的转换，可以使图像2的遮罩转化为图像1的坐标空间。
而在SQL面试中，一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题，可以说这也是一道经典的SQL题目，本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集，这也是SQL领域经典的学生成绩表问题。...01 行转列：sum+if 在行转列中，经典的解决方案是条件聚合，即sum+if组合。...其基本的思路是这样的： 在长表的数据组织结构中，同一uid对应了多行，即每门课程一条记录，对应一组分数，而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一行 在长表中，仅有一列记录了课程成绩，但在宽表中则每门课作为一列记录成绩...02 列转行：union 列转行是上述过程的逆过程，所以其思路也比较直观： 行记录由一行变为多行，列字段由多列变为单列； 一行变多行需要复制，列字段由多列变单列相当于是堆积的过程，其实也可以看做是复制；...，然后将该列命名为course；第二个用反引号包裹起来的课程名实际上是从宽表中引用这一列的取值，然后将其命名为score。
行转列，列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现，也可以通过 SQL SERVER 的运算符PIVOT来实现。用传统的方法，比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供的语法比一系列复杂的SELECT…CASE 语句中所指定的语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单的例子来介绍一下列转行、行转列问题。...这也是一个典型的行转列的例子。...上面两个列子基本上就是行转列的类型了。但是有个问题来了，上面是我为了说明弄的一个简单列子。...实际中，可能支付方式特别多，而且逻辑也复杂很多，可能涉及汇率、手续费等等(曾经做个这样一个)，如果支付方式特别多，我们的CASE WHEN 会弄出一大堆，确实比较恼火，而且新增一种支付方式，我们还得修改脚本如果把上面的脚本用动态
__class__) #numpy.matrix'> print("-----\n") #k=1表示对角线的位置上移1个对角线 c = np.triu(a,1) print(c) '''...__class__) #numpy.matrix'> print("-----\n") ''' 使用一次np.diag()：二维数组提取出对角线上的元素返回一维数组 ''' #k=0 正常的对角线的位置...__class__) #numpy.matrix'> print("-----\n") #k=1表示对角线的位置上移1个对角线 i = np.diag(a, k=1) print(i)...j) #[4 8] print("-----\n") ''' 使用两次np.diag() 获得二维矩阵的对角矩阵 先将主对角线的元素提取出来，形成一维数组 再将一维数组中的每个元素作为主对角线上面的元素形成二维数组...print(k.ndim) #2 print("-----\n") ''' 一维数组 ''' #一维数组将数组中的每个元素作为对角线上元素形成二维数组; l = np.array([1,2,3,4])
链接：http://codebay.cn/post/8232.html 在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。...调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。 把第二张图像的特性混合在第一张图像中。...2.用 Procrustes 分析调整脸部 现在我们已经有了两个标记矩阵，每行有一组坐标对应一个特定的面部特征（如第30行的坐标对应于鼻头）。...将这个问题数学化，寻找T，s 和 R，使得下面这个表达式： 结果最小，其中R是个2×2正交矩阵，s是标量，T是二维向量，pi和qi是上面标记矩阵的行。...之后它由11个像素向遮罩的边缘外部羽化扩展，可以帮助隐藏任何不连续的区域。 这样一个遮罩同时为这两个图像生成，使用与步骤2中相同的转换，可以使图像2的遮罩转化为图像1的坐标空间。
在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。 ? ? 这个过程分四步： 检测脸部标记。...现在我们已经有了两个标记矩阵，每行有一组坐标对应一个特定的面部特征（如第30行的坐标对应于鼻头）。我们现在要解决如何旋转、翻译和缩放第一个向量，使它们尽可能适配第二个向量的点。...结果最小，其中R是个2×2正交矩阵，s是标量，T是二维向量，pi和qi是上面标记矩阵的行。...如果太小，第一个图像的面部特征将显示在第二个图像中。过大，内核之外区域像素被覆盖，并发生变色。这里的内核用了一个0.6 *的瞳孔距离。 4 把第二张图像的特征混合在第一张图像中 ?...之后它由11个像素向遮罩的边缘外部羽化扩展，可以帮助隐藏任何不连续的区域。 这样一个遮罩同时为这两个图像生成，使用与步骤2中相同的转换，可以使图像2的遮罩转化为图像1的坐标空间。
标签：VBA 自Excel 2010发布以来，已经具备删除工作表中重复行的功能，如下图1所示，即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA，可以自动执行这样的操作，删除工作表所有数据列中的重复行，或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码，用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...如果没有标题行，则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定列（例如第1、2、3列）中的重复项，那么可以使用下面的代码： Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列的数字，以删除你想要的列中的重复行。
简介 在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。 这个过程分四步： 检测脸部标记。...2.用 Procrustes 分析调整脸部 现在我们已经有了两个标记矩阵，每行有一组坐标对应一个特定的面部特征（如第30行的坐标对应于鼻头）。...结果最小，其中R是个2×2正交矩阵，s是标量，T是二维向量，pi和qi是上面标记矩阵的行。...如果太小，第一个图像的面部特征将显示在第二个图像中。过大，内核之外区域像素被覆盖，并发生变色。这里的内核用了一个0.6 *的瞳孔距离。...4.把第二张图像的特征混合在第一张图像中 用一个遮罩来选择图像2和图像1的哪些部分应该是最终显示的图像： ?
MySQL是一款常用的关系型数据库，广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中，我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作，以满足不同的分析或报表需求。...本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作，并提供相应的SQL语句进行操作。行转列行转列操作指的是将表格中一行数据转换为多列数据的操作。在MySQL中，可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....列转行列转行操作指的是将表格中多列数据转换为一行数据的操作。在MySQL中，可以通过以下两种方式进行列转行操作。1....., [columnN])) AS unpivot_table;其中，identifier_column是唯一标识每个转换后的行的列，pivot_column是需要将其转换为行的列，value_column...结论MySQL中的行转列和列转行操作都具有广泛的应用场景，能够满足各种分析和报表需求。在实际应用中，可以根据具体的需求选择相应的MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。
加速 在实际操作中，为加快BM3D的计算速度，在寻找相似块的步骤后，得到的块实际上已经进行了2D变换处理，然后再加上一个1D变换（文中使用1D-Haar离散小波变换），成为3D变换，使用2D+1D的变换方法替代直接...但这些都是自行添加高斯白噪声产生的测试图像，若实际运用在图像降噪中，原始图像不会有这么多噪声，因此就不需要BM3D两步去噪。...，但视频中物体是运动的，如果按前后帧的同一位置的像素处理是不合理的，因此会引入运动补偿、跟踪的算法，对于实时处理来说，条件就有点苛刻。...block,返回的数组中包含本身 *_noisyImg:噪声图像 *_BlockPoint:当前block的坐标及大小 ''' (present_x, present_y) = _BlockPoint...present_y += Search_Step present_x += Search_Step present_y = Window_location[1] # 搜索窗的行
在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...想想如何在Excel中引用单元格，例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和列的思想。 方括号表示法 使用方括号表示法，语法如下：df[列名][行索引]。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。
Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。...如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。
简介 在这篇文章中将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。 ? 这个过程分四步： 检测脸部标记。...调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。 把第二张图像的特性混合在第一张图像中。...2.用 Procrustes 分析调整脸部 现在我们已经有了两个标记矩阵，每行有一组坐标对应一个特定的面部特征（如第30行的坐标对应于鼻头）。...结果最小，其中R是个2×2正交矩阵，s是标量，T是二维向量，pi和qi是上面标记矩阵的行。...如果太小，第一个图像的面部特征将显示在第二个图像中。过大，内核之外区域像素被覆盖，并发生变色。这里的内核用了一个0.6 *的瞳孔距离。
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。...行4列矩阵。...numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.arange(4)生成0到3的一行矩阵。...numpy.split(A,2,axis=1)对矩阵数组分割分成两块,axis=1是行分割，axis=0是列分割。...0),a)从a中抽取能被2整除的元素 np.nonzero(a)抽取非0元素 np.outer(a数组，b数组)a数组的元素*b数组行，生成二维数组 金融专用函数 np.fv()
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。...1.Numpy中的matrix 1.1 创建matrix对象 numpy.matrix方法的参数可以为ndarray对象 numpy.matrix方法的参数也可以为字符串str，示例如下： import...0 1 2 0 1 2 0 1] fmod function result: [-2 -1 0 -2 -1 0 1 2 0 1] 3.通用函数 概念：通用函数是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的元素...+1的结果 返回ndarray对象的第2个元素是a所有元素+2的结果 返回ndarray对象的第3个元素是a所有元素+3的结果 import numpy as np a = np.arange(1,11...特征向量是关于特征值的向量。 在eigvals函数可以计算矩阵的特征值，而eig函数可以返回一个包含特征值和对应的特征向量的元组。
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