通过在R中的三角矩阵中使用NaN循环而不是值来获取值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Numpy库

处理NaN值的函数：如nanmax()、nanmin()等，用于处理包含NaN值的数组操作。如何在NumPy中实现矩阵分解算法？...该函数将矩阵分解为三个矩阵的乘积，即 U、Σ 和 VT 。 QR 分解是将矩阵分解为一个正交矩阵 Q 和一个上三角矩阵 R 的乘积。...向量化操作：利用NumPy的向量化操作来替代循环，这将显著提升性能。例如，使用NumPy的np.add 、np.multiply 等函数进行数组操作，而不是逐个元素地进行加法或乘法运算。...例如，可以使用NumPy的@运算符进行矩阵乘法，并将结果存储在变量中供后续使用。性能监控与调优：使用工具如cProfile来监控代码的执行时间，找出瓶颈所在并进行针对性优化。...图像扩展：通过增加像素值来扩大图像的尺寸，这在某些需要放大图像的场景中非常有用。水平镜像和水平翻转：通过交换图像的行或列来实现水平镜像和水平翻转。

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挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

★☆☆) 如何使用命令行来获得numpy中add这个函数的文档?...创建一个3x3矩阵，其值范围为0到8 (★☆☆) 从[1,2,0,0,4,0]中查找出所有非零元素 (★☆☆) 创建一个 3 * 3单位矩阵 (★☆☆) 使用随机值创建一个 $333$ 数组(★☆...有一个给定值, 从数组中找出最接近的值 (★★☆) 62. 设有两个形状为（1,3）和（3,1）的数组，如何使用迭代器计算它们的总和？(★★☆) 63....求一个矩阵的秩 (★★★) 秩(RANK), 我们知道线性代数中的矩阵, 有一种含义就是代表一个方程组, 矩阵的秩就是这个方程组中那些原有的成员的数量 83....将int的向量转换为二元矩阵来表示(★★★) 96. 设有一个二维数组，如何提取值和其他行都不同的行？(★★★) 97.

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Matlab绘图方法整理(超完整版)

而关于fplot,其基本使用方法如下： one fplot(f,lims,参数) two fplot(funx,funy,tlims,参数) 在第一种方法中，f代表一个函数，通常采用函数句柄的形式...lims为x轴的取值范围，用二元向量[xmin,xmax]描述，默认值为[-5,5]。参数定义与plot函数相同。...例如使用fplot函数绘制sin(x)图像如下： fplot(@(x)sin(x),[0,10],'-r') 在第二种方法中，funx、funy代表函数，通常采用函数句柄的形式。...将图形中需要裁剪部分对应的函数值设置成NaN，这样在绘制图形时，函数值为NaN的部分将不显示出来，从而达到对图形进行裁剪的目的。...总结好了，感谢你能看到这里，对于这篇文章，它可能的侧重点不是完全教会我们怎么作图，而更多的也可能是提醒我们在Matlab里面可以进行如此操作，对于新手而言，很多没有系统的学习过Matlab的使用，可能里面的很多东西不是我们不会用

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基于随机森林方法的缺失值填充

本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果 ?...缺失值现实中收集到的数据大部分时候都不是完整，会存在缺失值。...，而一个缺失的数据需要行列两个指标创造一个数组，行索引在0-506，列索引在0-13之间，利用索引来进行填充3289个位置的数据利用0、均值、随机森林分别进行填充 # randint(下限,上限,n...()] # 被选中填充的特征矩阵T中的空值 Xtrain = df_0[ytrain.index, :] # 新特征矩阵上，被选出来要填充的特征的非空值对应的记录 Xtest = df...均方误差本身是种误差loss，通过负数表示 R^2：回归树score返回的真实值是R的平方，不是MSE R^2=1-\frac{u}{v} u=\sumN_{i=1}(f_i-y_i)2 v=\sum^

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R 语言中的矩阵计算

作者：张丹(Conan) 来源：http://blog.fens.me/r-matrix/ 前言 R 是作为统计语言，生来就对数学有良好的支持。矩阵计算作为底层的数学工具，有非常广泛的使用场景。...用R语言很好地封装了，矩阵的各种计算方法，一个函数一行代码，就能完成复杂的矩阵分解等操作。让建模人员可以更专注于模型推理和业务逻辑实现，把复杂的矩阵计算交给R语言来完成。...Hankel 矩阵的行列式称为 catalecticant。该函数根据 n 向量 x 的值构造 n 阶 Hankel 矩阵。矩阵的每一行是前一行中值的循环移位。矩阵定义： ?...通过对相同顺序的对称 Pascal 矩阵执行 LU 分解并返回下三角矩阵，可以容易地获得它。帕斯卡的三角形是由数字行组成的三角形。...第一行具有条目1.每个后续行通过添加前一行的相邻条目而形成，替换为 0，其中不存在相邻条目。pascal 函数通过选择与指定矩阵维度相对应的 Pascal 三角形部分来形成 Pascal 矩阵。

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【Python】Math--数学函数（详细附解析~）

出于这个原因，函数 fmod() 在使用浮点数时通常是首选，而Python的 x % y 在使用整数时是首选。 math.frexp(x) 以 (m, e) 对的形式返回 x 的尾数和指数。...这用于以可移植方式“分离”浮点数的内部表示。 math.fsum(iterable) 返回可迭代对象中的值的精确浮点总计值。通过跟踪多个中间部分和来避免精度损失。...该算法的准确性取决于IEEE-754算术保证和舍入模式为半偶的典型情况。在某些非Windows版本中，底层C库使用扩展精度添加，并且有时可能会使中间和加倍，导致它在最低有效位中关闭。...注意 frexp() 和 modf() 具有与它们的C等价函数不同的调用/返回模式：它们采用单个参数并返回一对值，而不是通过 '输出形参' 返回它们的第二个返回参数（Python中没有这样的东西）。...要检查一个数字是否为 NaN，请使用 isnan() 函数来测试 NaN 而不能使用 is 或 ==。

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python的numpy入门简介

isnan 返回一个表示“哪些值是NaN（这不是一个数字）”的布尔型数组 isfinite, isinf 分别返回一个表示“哪些元素是有限的（非inf，非NaN）”或“哪些元素是无穷的”的布尔型数组...maximum, fmax 元素级的最大值计算。fmax将忽略NaN。 minimum, fmin 元素级的最小值计算。fmin将忽略NaN。...in1d(x, y) 得到一个表述"x的元素是否包含于y"的布尔型数组 setdiff1d(x, y) 集合的差，即元素在x中且不在y中 setxor1d(x, y) 集合的异或，即存在于一个数组中但不同时存在于两个数组中的元素...函数 diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线（或非对角线元素），获将一维数组转换为方阵（非对角线元素为0）。...• 方法4：利用重复操作替代外部循环 • 在方法3的基础上，将D表达为H + K - 2G • Hij = Gii, Kij = Gjj • H = numpy.title(np.diag(G), (

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【笔记】《计算机图形学》(1&2)——导言与数学工具

这样可以不直接检查错误可能出现的地方而是通过结果猜测错误缩小目标范围，速度会快很多暂时创建一个调试用的项目副本，将测试正常的额外部分代码关闭，然后输出可能出问题的代码生成的画面来缩小错误代码的范围使用调试器在可能出问题的代码附近设置条件断点...在这里我们还可以将这三个基组合成矩阵A，这样只要让矩阵左乘目标向量即可完成转换而当我们需要将xyz的坐标转换回uvw中，则应对变换矩阵A进行求逆，然后同样左乘这个矩阵即可逆操作因为这个特性当我们需要对...a坐标系中的向量实施b坐标系中的c转换时，我们应该先将向量左乘变换矩阵A变到b坐标系中，再应用c转换，然后再使用逆矩阵A-1将转换后的向量变回a坐标系中的坐标表示如果两个坐标系的原点位置不同，转换到相同坐标系中后直接进行原点偏移即可...重心，对于均质物体等同于形心，三角形的重心位于三角形三边中线的交点上而重心坐标系是在三角形中描述一个点的非常实用的坐标系，在图形学中由于三角形是大多数图形程序中组成模型的最基本元素，因此用三角形定位各个三角形内部点的坐标非常重要...三维空间中的三角形依然可以直接利用上述的方法来得到坐标而面积法对三维空间中的三角形很有用。首先我们可以通过三角形两边向量的叉乘模长乘1/2得到三角形的面积，将叉乘展开就可以简单理解。

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最全攻略：数据分析师必备Python编程基础知识

Python编写代码时，是以缩进作为代码块的标识，而不是使用花括号等字符，这与其它语言有较大差别。...此外还可以通过在引号前加r来表示原始输出： print('C:\some\name') #有换行符的输出 C:\some Ame print(r'C:\some\name') #原始输出 C:\some...非数值nan在Python中与任何数值的运算结果都会产生nan，nan甚至不等于自身。...元组(tuple) 元组与列表类似，区别在于在列表中，任意元素可以通过索引进行修改。而元组中，元素不可更改，只能读取。下面展示了元组和列表的区别,列表可以进行赋值，而同样的操作应用于元组则报错。...在迭代次数较多的情况下，使用顺承结构往往要写非常长的代码，而循环结构则非常简单。

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《计算机图形学基础》读书笔记（一）

在计算机图形学领域的研究中，以正确的从后向前的顺序绘制三角形曾经是一个重要的研究课题，而现在其通常使用「z-buffer」（深度缓冲）来解决，该方法使用了一种特殊的内存缓冲来以暴力的方式解决这一问题...图像生成的速度高度依赖于绘制的三角形数量。由于在很多应用中，交互性要比视觉质量更加重要，所以表达模型时最小化三角形的数量是非常必要的。...此外，如果以较远的距离观察模型，所需要的三角形数量要少于从更近的距离观察模型，这表明通过不同的「细节级别」（LOD）来表示模型是很有用的。...根据需要动态计算中间结果，而不是存储它们以优化模式进行编译使用任意分析工具来发现当前代码的关键瓶颈检查数据结构以寻找提升本地性的方法（例如让数据单元大小匹配目标架构上的缓存/页面大小）如果分析工具显示瓶颈在于数值计算...如果我们想知道运算中某些变量的值，我们可以修改程序直接将这些值复制到输出图像中，通过不同颜色等方式进行直观的展示。

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Julia（数学运算和基本函数）

二进制运算符的更新版本是通过=在运算符后立即放置一个形式来形成的。...(A)（或等效@. 2A^2 + sin(A)，使用@.宏）用于阵列A，它执行一个单一的过循环A，计算2a^2 + sin(a)对中的每个元素A。特别是，嵌套点调用（例如）f.(g....v(3) 2 1 3 true julia> v(1) > v(2) <= v(3) 2 1 false 中间表达式只计算一次，而不是表达式为时的两倍v(1) 中的评估顺序不确定。强烈建议在链式比较中不要使用具有副作用（例如打印）的表达式。如果需要副作用，&&则应明确使用短路操作器基本功能 Julia提供了一系列数学函数和运算符。...此外，sinpi(x)并cospi(x)提供了用于更准确的计算sin(pi*x)和cos(pi*x)分别。为了使用度数而不是弧度来计算三角函数，请在函数后缀d。

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python学习笔记第三天：python之numpy篇！

Python的外部扩展成千上万，在使用中很可能会import好几个外部扩展模块，如果某个模块包含的属性和方法与另一个模块同名，就必须使用import module来避免名字的冲突。...Python中的计数是从0开始的，R和Matlab的使用者需要小心。...这个陷阱在Python编程中很容易碰上，其原因在于Python不是真正将a复制一份给b，而是将b指到了a对应数据的内存地址上。...矩阵求逆：求特征值和特征向量: 按列拼接两个向量成一个矩阵：在循环处理某些数据得到结果后，将结果拼接成一个矩阵是十分有用的，可以通过vstack和hstack完成：一个水平合一起，一个垂直合一起...七、缺失值缺失值在分析中也是信息的一种，NumPy提供nan作为缺失值的记录，通过isnan判定。

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matlab命令，应该很全了！「建议收藏」

2、构造矩阵的方法：可以直接用[ ]来输入数组，也可以用以下提供的函数来生成矩阵。...（3）QR（正交）分解是将一矩阵表示为一正交矩阵和一上三角矩阵之积，A＝Q×R[Q,R]=chol(A), X=Q/(U/b) （4）cholesky分解类似。...mkpp 使用分段多项式 spline 三次样条插值 pchip 分段hermit插值 6、函数最值的求解 fminbnd（‘f’，x1，x2，optiset（,））求f在 x1和x2之间的最小值...setstr 将ASCII码转换为字符的旧版指令 sign 根据符号取值函数 signum 符号计算中的符号取值函数 sim 运行SIMULINK模型 simget 获取SIMULINK模型设置的仿真参数...多下标转换为单下标 subexpr 通过子表达式重写符号对象 subplot 创建子图 subs 符号计算中的符号变量置换 subspace 两子空间夹角 sum 元素和 summer 绿黄调夏色图

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sklearn中的数据预处理和特征工程

(x_std) #使用inverse_transform逆转标准化　　对于StandardScaler和MinMaxScaler来说，空值NaN会被当做是缺失值，在fit的时候忽略，在...比如，在希望压缩数据，却不影响数据的稀疏性时（不影响矩阵中取值为0的个数时），我们会使用MaxAbsScaler；在异常值多，噪声非常大时，我们可能会选用分位数来无量纲化，此时使用RobustScaler...然而在现实中，许多标签和特征在数据收集完毕的时候，都不是以数字来表现的。比如说，学历的取值可以是["小学"，“初中”，“高中”，"大学"]，付费方式可能包含["支付宝"，“现金”，“微信”]等等。...2）学历（小学，初中，高中）三种取值不是完全独立的，我们可以明显看出，在性质上可以有高中>初中>小学这样的联系，学历有高低，但是学历取值之间却不是可以计算的，我们不能说小学 + 某个取值 = 初中...这样的变化，让算法能够彻底领悟，原来三个取值是没有可计算性质的，是“有你就没有我”的不等概念。在我们的数据中，性别和舱门，都是这样的名义变量。因此我们需要使用独热编码，将两个特征都转换为哑变量。

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协方差矩阵适应进化算法实现高效特征选择

在本系列文章中，我们将探讨几种即使在特征数量N很大、目标函数可为任意可计算函数(只要不过于缓慢)的情况下，也能给出合理结果的协方差矩阵适应进化算法方法。...我们将尝试通过特征选择来最小化 BIC，因此这里是在启用所有特征选择之前，从 statsmodels.api.OLS() 中得到的 BIC 基准值： X = df.drop(columns=['SalePrice...遗传算法是一种启发式搜索算法，通过模拟生物进化的过程来搜索最优解。它适用于高维度问题和离散取值空间。模拟退火算法则是一种随机搜索算法，通过模拟固体退火过程中的原子运动来搜索最优解。...它可以通过适当设置的温度参数来在离散空间中进行搜索。可以将特征选择问题建模为一个多维的优化问题，然后使用上述算法来寻找最小化目标函数的解。这些算法可以帮助你在高维度和离散空间中寻找较优的特征子集。...请注意，这里使用的是 CMAwM() 优化器（带边际的 CMA），而不是默认的 CMA()。默认优化器在处理常规连续问题时效果很好，但这里的搜索空间是高维的，只允许两个离散值（0 和 1）。

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20个不常见但却非常有用的Numpy函数

full_like 和这两个完全一样，除了你可以创建一个与另一个矩阵具有相同形状的矩阵但是这些矩阵是使用自定义值填充的。...例如，我们可以使用triu函数在主对角线上创建一个值为True的布尔掩码，并在绘制相关热图时使用这个掩码。...，去掉不必要的上三角形和对角线。...np.r_ / np.c_ 如果你像我一样懒惰，不想对所有数组调用重塑，那么有一个更优雅的解决方案。np.r_ / np.c_操作符(不是函数!)允许将数组分别堆叠为行和列。...，甚至可以在Pandas DataFrames上使用它来基于条件进行更快的索引检索。

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20 个不常见却很有用的 Numpy 函数

full_like 和这两个完全一样，除了你可以创建一个与另一个矩阵具有相同形状的矩阵但是这些矩阵是使用自定义值填充的。...例如，我们可以使用triu函数在主对角线上创建一个值为True的布尔掩码，并在绘制相关热图时使用这个掩码。...，去掉不必要的上三角形和对角线。...np.r_ / np.c_ 如果你像我一样懒惰，不想对所有数组调用重塑，那么有一个更优雅的解决方案。np.r_ / np.c_操作符(不是函数!)允许将数组分别堆叠为行和列。...，甚至可以在Pandas DataFrames上使用它来基于条件进行更快的索引检索。

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【R的极客理想系列文章】R语言中的数学计算

本文总结了R语言用于初等数学中的各种计算。目录 1. 基本计算 2. 三角函数计算 3. 复数计算 4....(duplicated(x)) [1] 18 19 20 24 25 26 27 28 29 30 2 三角函数计算 2.1 三角函数在直角三角形中仅有锐角（大小在0到90度之间的角）三角函数的定义...通过testthat包，进行单元测试，关于testthat包的安装和使用，请参考文章：在巨人的肩膀前行催化R包开发 # 加载testthat包 > library(testthat) # 定义变量 >...4.4 二元一次方程组 R语言还可以解二次的方程组，当然计算方法，其实是利用于矩阵计算。假设方程组：是以x1,x2两个变量组成的方程组，求x1,x2的值 ? 以矩阵形式，构建方程组 ?...我们看到两条直线交点的坐标，就是方程组的两个根。多元一次方程，同样可以用这种方法来解得。通过R语言，我们实现了对于初等数学的各种计算，真的是非常方便！

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计算机图形学整理

RGB色彩空间在所有用于表示色彩的各种色彩空间中，RGB(红绿蓝)色彩空间在计算机图形学中的使用最为广泛：色彩使用三通道RGB向量(r,g,b)来表示；在RGB色彩空间中，有部分的常用操作可以通过对...RGB三通道分别处理而进行；通常可以将r、g、b分别规整化为[0,1]内的浮点数；当使用8bit进行存储时，r、g、b通常取值为[0,255]内的整数。...我们可以近似把所有的颜色看成是一个立方体，立方体的三个轴对应R、G、B的值，那么它们在立方体空间中的每一个点都有一个(r,g,b)值对应一种颜色。...HSV色彩空间在真实的RGB彩色图像中，可以包含多达256*256*256=16777216种可能的色彩；使用RGB色彩空间来描述和定位如此大量的不同色彩非常困难，也不直观。...三角网格模型图形学的基本目标是什么？从虚拟的三维场景及相机的位置信息中，生成出一副二维图像。而三维场景又以怎样的数据结构来表示？

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Python-Numpy数组计算

切片 array.copy() 得到ndarray的副本，而不是视图 array [a] [b]=array [ a, b ] 两者等价 name...索引，只索取为True的部分，去掉False部分通过布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本。...计算各元素是否为NaN numpy.isinf(array) 计算各元素是否为NaN numpy.cos/cosh/sin/sinh/tan/tanh(array) 三角函数...= nan）inf(infinity)：比任何浮点数都大在数据分析中，nan常被表示为数据缺失值 2、NumPy中创建特殊值：np.nan 3、在数据分析中，nan常被用作表示数据缺失值既然...nan连自己都不相等，那么怎么判断是不是NAN呢？

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