沿轴查找张量中非零元素的数量 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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tf.math

.): 返回复数的复共轭。 cos(...): 计算cosx元素。 cosh(...): 计算x元素的双曲余弦。 count_nonzero(...): 计算张量维上非零元素的个数。....): 计算张量x沿轴的累积积。 cumsum(...): 沿着轴计算张量x的累积和。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。...参数： input:一维或更高张量，最后维数至少为k。 k: 0-D int32张量。要沿着最后一个维度查找的顶部元素的数量(对于矩阵，沿着每一行查找)。

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将顺序表中非零元素移动到顺序表的前面

一、问题引入已知长度为n的线性表A采用顺序存储结构，编写算法将A中所有的非零元素依次移到线性表A的前端二、分析直接用两个for循环解决(时间复杂度可能高了点)，每查找到一个为0的位置，都在当前位置后面寻找到第一个非零元素的位置...; //顺序表的当前长度 }SqList; //顺序表的类型定义 //将顺序表中的非零元素移动到顺序表的前端 void MoveList(SqList...for循环，防止后面的非零元素继续交换 } } } } } 四、完整代码 list.h #define MaxSize 50 //表长度的初始定义 typedef struct{...e，返回其位序i+1 } } return 0; //退出循环，说明查找失败 } //取出第i个元素 int ListGet(SqList &L,int i,ElemType *x) {...;i++,j++) { L.data[i]=L.data[j]; } L.length=i; return true; } //将顺序表中的非零元素移动到顺序表的前端 void MoveList

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

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tf.sparse

张量，它指定了稀疏张量中包含非零值的元素的索引(元素是零索引的)。...例如，indexes =[[1,3]，[2,4]]指定索引为[1,3]和[2,4]的元素具有非零值。indices:任何类型的一维张量和dense_shape [N]，它为索引中的每个元素提供值。...dense_shape: dense_shape [ndims]的一维int64张量，它指定稀疏张量的dense_shape。获取一个列表，该列表指示每个维度中的元素数量。...indices表示的稠密张量中非零值的指标。返回值：一个int64的二维张量，具有dense_shape [N, ndims]，其中N是张量中非零值的个数，ndims是秩。op将值作为输出产生的操作。...稀疏张量中隐式零元素对应的输出位置为零(即，不会占用存储空间)，而不管稠密张量的内容(即使它是+/-INF并且INF*0 == NaN)。限制:此Op只向稀疏端广播稠密端，而不向相反方向广播。

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NumPy 1.26 中文文档（四十一）

Counting count_nonzero(a[, axis, keepdims]) 计算数组a中非零值的数量。...Counting count_nonzero(a[, axis, keepdims]) 统计数组 a 中非零值的数量。...返回： index_array(N, a.ndim) ndarray 非零元素的索引。索引按元素分组。该数组的形状为(N, a.ndim)，其中N是非零项的数量。...返回： res数组输出数组，包含a.ravel()中非零的元素的索引。另请参见 nonzero 返回输入数组中非零元素的索引。 ravel 返回一个包含输入数组元素的 1-D 数组。...返回: countint 或 int 数组沿着给定轴的数组中非零值的数量。否则，返回数组中的总非零值数量。参见非零返回所有非零值的坐标。

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【深度学习基础】预备知识 | 线性代数

len(x) 4 当用张量表示一个向量（只有一个轴）时，我们也可以通过.shape属性访问向量的长度。形状（shape）是一个元素组，列出了张量沿每个轴的长度（维数）。...为了清楚起见，我们在此明确一下：向量或轴的维度被用来表示向量或轴的长度，即向量或轴的元素数量。然而，张量的维度用来表示张量具有的轴数。在这个意义上，张量的某个轴的维数就是这个轴的长度。...张量（本小节中的“张量”指代数对象）是描述具有任意数量轴的 n 维数组的通用方法。例如，向量是一阶张量，矩阵是二阶张量。...A / sum_A 如果我们想沿某个轴计算A元素的累积总和，比如axis=0（按行计算），可以调用cumsum函数。此函数不会沿任何轴降低输入张量的维度。...标量、向量、矩阵和张量分别具有零、一、二和任意数量的轴。一个张量可以通过sum和mean沿指定的轴降低维度。两个矩阵的按元素乘法被称为他们的哈达玛积。它与矩阵乘法不同。

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人工智能之数学基础线性代数：第五章张量

1.阶数（Order/Rank）张量的“阶”指其维度数量（注意：不是矩阵的秩！）...二、3阶张量的直观理解一个形状为(I,J,K)的3阶张量可视为：I个J×K矩阵堆叠而成（如彩色图像：3个通道×高×宽）J个I×K矩阵沿第1维切片K个I×J矩阵沿第2维切片示例：彩色图像展开代码语言：PythonAI...3.张量缩并（Contraction）——推广的“乘法”(a)内积（点积）沿指定轴：np.tensordotnp.tensordot(A,B,axes)对A和B的指定轴求和。...“乘法”类型详解运算类型描述NumPy实现逐元素乘A*BA*B模态积（Mode-nProduct）张量×矩阵（沿某一模式）自定义或einsum张量-向量积张量×向量（缩并一维）einsum张量-矩阵积如...：PythonAI代码解释importnumpyasnp#创建3阶张量X=np.random.rand(2,3,4)print("Xshape:",X.shape)#1.逐元素运算Y=X*2+1#2.沿轴求和

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JAX 中文文档（十三）

argwhere(a, *[, size, fill_value]) 查找非零数组元素的索引。 around(a[, decimals, out]) 将数组四舍五入到指定的小数位数。...count_nonzero(a[, axis, keepdims]) 统计数组a中的非零值数量。...fix(x[, out]) 四舍五入到最近的整数朝向零。 flatnonzero(a, *[, size, fill_value]) 返回扁平化数组中非零元素的索引。...nonzero(a, *[, size, fill_value]) 返回数组中非零元素的索引。 not_equal(x1, x2, /) 逐元素返回 (x1 != x2)。...返回值： out – 截断或零填充的输入，沿由 axis 指示的轴进行变换，如果未指定 axis，则为最后一个轴。

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强的离谱，16个Pytorch核心操作！！

cat() torch.cat() 是 PyTorch 中用于沿指定轴连接张量的函数。它能够将多个张量沿指定维度进行拼接，返回一个新的张量，不会修改原始张量的数据。...[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() 沿指定轴连接张量 z = torch.cat((x, y), dim=0) 参数 tensors...dim (int): 指定沿哪个轴进行连接的维度。...([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() 沿指定轴连接张量 z = torch.cat((x, y), dim=0) print...mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状的掩码张量，元素值为 True 表示选择该位置的元素，元素值为 False 表示不选择该位置的元素。

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PyTorch, 16个超强转换函数总结 ! !

cat() torch.cat() 是PyTorch中用于沿指定轴连接张量的函数。它能够将多个张量沿指定维度进行拼接,返回一个新的张量,不会修改原始张量的数据。...[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() 沿指定轴连接张量 z = torch.cat((x, y), dim=0) 参数: tensor...dim(int): 指定沿哪个轴进行连接的维度。...([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() 沿指定轴连接张量 z = torch.cat((x, y), dim=0) print...mask(Byte Tensor): 与输入张量相同形状的掩码张量，元素值为True 表示选择该位置的元素，元素值为False 表示不选择该位置的元素。

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强的离谱，16个Pytorch核心操作！！

cat() torch.cat() 是 PyTorch 中用于沿指定轴连接张量的函数。它能够将多个张量沿指定维度进行拼接，返回一个新的张量，不会修改原始张量的数据。...[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() 沿指定轴连接张量 z = torch.cat((x, y), dim=0) 参数 tensors...dim (int): 指定沿哪个轴进行连接的维度。...([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() 沿指定轴连接张量 z = torch.cat((x, y), dim=0) print...mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状的掩码张量，元素值为 True 表示选择该位置的元素，元素值为 False 表示不选择该位置的元素。

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tf.compat

.): 返回一个张量的指标，该指标给出了张量沿轴的排序顺序。as_dtype(...): 将给定的type_value转换为DType。....): 将值转换为稀疏张量或张量。cos(...): 计算cosx元素。cosh(...): 计算x元素的双曲余弦。count_nonzero(...): 计算张量维上非零元素的个数。....): 计算张量x沿轴的累积积。cumsum(...): 沿着轴计算张量x的累积和。custom_gradient(...): 修饰符来定义具有自定义渐变的函数。...fill(...): 创建一个包含标量值的张量。fingerprint(...): 生成指纹值。fixed_size_partitioner(...): 分区器，指定沿给定轴的固定数量的切分。....): 反转可变长度的切片。reverse_v2(...): 反转张量的特定维数。rint(...): 返回最接近x的元素整数。roll(...): 将张量的元素沿轴滚动。

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Pytorch，16个超强转换函数全总结！！

cat() torch.cat() 是 PyTorch 中用于沿指定轴连接张量的函数。它能够将多个张量沿指定维度进行拼接，返回一个新的张量，不会修改原始张量的数据。...[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() 沿指定轴连接张量 z = torch.cat((x, y), dim=0) 参数 tensors...dim (int): 指定沿哪个轴进行连接的维度。...([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() 沿指定轴连接张量 z = torch.cat((x, y), dim=0) print...mask (ByteTensor): 与输入张量相同形状的掩码张量，元素值为 True 表示选择该位置的元素，元素值为 False 表示不选择该位置的元素。

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tf.split

如果num_or_size_split是一个整数，那么值将沿着维度轴拆分为num_split较小的张量。这要求num_split均匀地分割value.shape[axis]。...如果num_or_size_split是一个一维张量(或列表)，称之为size_split，值被分割成len(size_split)元素。...第i个元素的形状与值的大小相同，除了尺寸为size_split [i]的维度轴。...num_or_size_split: 要么是一个整数，表示沿split_dim进行的分割的数量，要么是一个一维整数张量或Python列表，其中包含沿split_dim进行的每个输出张量的大小。...num: 可选的，用于指定不能从size_split的形状推断输出的数量。name:操作的名称(可选)。

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D2L学习笔记01：线性代数

这里略去了课程中部分线性代数基础笔记，只记录了自己理解得不够深刻的部分张量算法的基本性质标量、向量、矩阵和任意数量轴的张量（本小节中的“张量”指代数对象）有一些实用的属性。...默认情况下，调用求和函数会沿所有的轴降低张量的维度，使它变为一个标量。我们还可以指定张量沿哪一个轴来通过求和降低维度。...以矩阵为例，为了通过求和所有行的元素来降维（轴0），我们可以在调用函数时指定axis=0。由于输入矩阵沿0轴降维以生成输出向量，因此输入轴0的维数在输出形状中消失。...同样，计算平均值的函数也可以沿指定轴降低张量的维度。...此函数不会沿任何轴降低输入张量的维度。

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【深度学习】Pytorch 教程（十二）：PyTorch数据结构：4、张量操作（3）：张量修改操作（拆分、拓展、修改）

维度（Dimensions） Tensor（张量）的维度（Dimensions）是指张量的轴数或阶数。...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....一维卷积运算【深度学习】Pytorch 系列教程（六）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（4）：一维卷积及其数学原理（步长stride、零填充pad；宽卷积、窄卷积、等宽卷积；卷积运算与互相关运算...张量修改使用索引和切片进行修改可以使用索引和切片操作来修改张量中的特定元素或子集 import torch x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])...x[0, 1] = 9 # 修改第0行、第1列的元素为9 print(x) 输出： tensor([[1, 9, 3], [4, 5, 6]]) gather 按指定索引从输入张量中收集指定维度的值

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Python|张量创建操作

0.1497, -0.1034, -0.5790, 0.1497]]) torch.chunk(input, chunks, dim=0) → List of Tensors 把张量分割成指定数量的块...，每个块是输入张量的view 最后一个块如果张量沿着指定的维度不可分割成指定形状的块，那么最后一个块形状更小参数 input（Tensor）：需要分割的张量 chunks（int）：需要返回的块数量...dim（int）：沿分割的维度 torch.gather(input, dim, index, out=None, sparse_grad=False) → Tensor 沿给定的维度轴，收集值对于一个三维张量...,xn-1)，输出张量out则和index一样的size 参数 input（Tensor）：源张量 dim（int）：索引的轴 index：需要收集元素的索引 out sparse_grad（bool，...，沿input指定的dim索引，index是一个长张量返回的张量和源张量维度相同，指定dim的这个维度和index一样长度，其他的维度和源张量一样返回张量开辟新的内存，如果输出张量out的shape

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【深度学习基础】预备知识 | 数据操作

具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）；具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）；具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。 ...除非额外指定，新的张量将存储在内存中，并采用基于CPU的计算。 x = torch.arange(12) x 可以通过张量的shape属性来访问张量（沿每个轴的长度）的形状（shape）。...x.numel() 要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用reshape函数。例如，可以把张量x从形状为(12,)的行向量转换为形状为(3,4)的矩阵。...我们也可以把多个张量连结（concatenate）在一起，把它们端对端地叠起来形成一个更大的张量。我们只需要提供张量列表，并给出沿哪个轴连结。...X[1, 2] = 9 X 如果我们想为多个元素赋值相同的值，我们只需要索引所有元素，然后为它们赋值。例如，[0:2, :]访问第1行和第2行，其中“:”代表沿轴1（列）的所有元素。

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Python人工智能在贪吃蛇游戏中的运用与探索（中）

我们也会有三维张量、四维张量以及五维张量等等。零维张量就是一个具体的数字。 ? 张量的基本概念下图是全国某些城市的疫情图，它是一个三维的张量。 ?...从上面图中，可以分析出张量的基本概念：「维度」也就是数据轴的个数。如前图数据有3个轴，分别指城市，分类，时间。借用生命科学中的知识，界门纲目科属种即可以表示生物分类的七个维度。...「形状」表示张量沿每个轴的大小（元素个数），也就是shape。前面图矩阵示例的形状为(3, 5)，3D 张量示例的形状为(3, 5, 3)。...到这里，也许会有人将n维张量看作树状图，每个维度的元素都会有下面的分支，又有更下面的分支。硬要说，是一种特殊的树状图。由于shape的特性，n维的元素所包含的n-1维元素数量是相等的。...张量的shape本身是一个「元组」，元组元素的「个数」就代表了维度数，而从tuple[0]开始，表示每一维度（「从高维到低维」）的元素数量。

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D2L学习笔记00：Pytorch操作

具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）；具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）；具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。可以使用 arange 创建一个行向量 x。...这个行向量包含以0开始的前12个整数，它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。张量中的每个值都称为张量的元素（element）。例如，张量 x 中有 12 个元素。...（沿每个轴的长度）的形状 x.shape # torch.Size([12]) x.numel() # 12 要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用reshape函数。...只需要提供张量列表，并给出沿哪个轴连结。下面的例子分别演示了当沿行（轴-0，形状的第一个元素）和按列（轴-1，形状的第二个元素）连结两个矩阵时，会发生什么情况。...可以看到，第一个输出张量的轴-0长度（6）是两个输入张量轴-0长度的总和（3 + 3）；第二个输出张量的轴-1长度（8）是两个输入张量轴-1长度的总和（4 + 4）。

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线性代数在数据科学中的十个强大应用（一）

Embeddings）潜在语义分析计算机视觉中的线性代数图像用张量表示卷积与图像处理为什么学习线性代数我也曾多次问过自己这个问题。...如果只允许行进方向与空间轴平行，从原点到矢量的距离，在L1范数的距离就是你行进的距离。 ? 在这个2D空间中，您可以通过沿x轴行进3个单位然后沿y轴平行移动4个单位（如图所示）到达矢量（3,4）。...或者您可以先沿y轴行进4个单位，然后沿x轴行进3个单位。在任何一种情况下，您将共旅行7个单位。 L2范数：也称为欧几里德距离。L2 范数是向量距原点的最短距离，如下图中的红色路径所示： ?...P-E的范数就是预测的总损失。 2. 正则化正则化是数据科学中非常重要的概念。它是用来防止模型过拟合的方法。正则化实际上是规范化的另一种应用。...这里，使用了内核转换的概念。在线性代数中，从一个空间转换到另一个空间的想法非常普遍。让我们介绍一个变量 ? 。如果我们沿z轴和x轴绘制数据，就是下面的样子： ?

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