2022-06-11：注意本文件中，graph不是邻接矩阵的含义，而是一个二部图。...在长度为N的邻接矩阵matrix中，所有的点有N个，matrixi表示点i到点j的距离或者权重，而在二部图graph中，所有的点有2*N个，行所对应的点有N个，列所对应的点有N个。...而且认为，行所对应的点之间是没有路径的，列所对应的点之间也是没有路径的！答案2022-06-11：km算法。代码用rust编写。...[]; // 降低的预期！ // 公主上，打一个，降低预期的值，只维持最小！ let mut slack: Vec = vec!...// lx，所有王子的预期// ly, 所有公主的预期// match，所有公主，之前的分配，之前的爷们！
用go语言，给定一个大小为 m x n 的二维矩阵 grid，我们需要判断每个格子 grid[i][j] 是否符合以下两个条件： 1.如果下方的格子存在，则该格子必须与其下方格子相等，即 grid[i]...如果矩阵中的所有格子都满足这两个条件，则返回 true；否则返回 false。 1 n, m <= 10。 0 矩阵元素时，使用两个嵌套的 for 循环，分别遍历行和列。 • 初始化遍历矩阵时的索引变量 i 和 j。...4.时间复杂度： • 假设矩阵的维度为 m x n，那么总共需要遍历 m x n 个元素。 • 因此，总的时间复杂度为 O(mn)。...5.额外空间复杂度： • 除了存储输入二维矩阵 grid 的空间外，没有额外的空间开销。 • 因此，总的额外空间复杂度为 O(1)。
2022-06-11：注意本文件中，graph不是邻接矩阵的含义，而是一个二部图。...在长度为N的邻接矩阵matrix中，所有的点有N个，matrix[i][j]表示点i到点j的距离或者权重， 而在二部图graph中，所有的点有2*N个，行所对应的点有N个，列所对应的点有N个。...而且认为，行所对应的点之间是没有路径的，列所对应的点之间也是没有路径的！ 答案2022-06-11： km算法。 代码用rust编写。...[]; // 降低的预期！ // 公主上，打一个，降低预期的值，只维持最小！ let mut slack: Vec = vec!...// y, 公主碰没碰过 // lx，所有王子的预期 // ly, 所有公主的预期 // match，所有公主，之前的分配，之前的爷们！
NumPy 在数据分析和机器学习领域扮演着极为重要的角色！！ 咱们列举几项： 高效的多维数组操作：NumPy提供了一个强大的N维数组对象，它允许用户以高效和直观的方式进行复杂数值计算和数据处理。...生成均匀分布的随机数 在0到1之间生成10个均匀分布的随机数 np.random.uniform(0, 1, 10) 生成正态分布的随机数 生成均值为0，标准差为1的正态分布随机数（10个） np.random.normal...个二项分布随机数 np.random.binomial(n=10, p=0.5, size=10) 设置随机种子 设置一个种子以产生可复现的结果 np.random.seed(0) 以上代码表述了使用...NumPy生成不同类型的随机数，包括均匀分布、正态分布、整数随机数、二项分布。...(), numpy.vsplit() 和 numpy.hsplit() 将数组沿特定轴分割: 将一维数组 array2 分割为三个等份 np.split(array2, 3) # 输出：[array([
这里将数组 a 分割为两个大小相等的部分，即分别包含前两行和后两行的数组。 打印分割结果，print('行分割：\n', b[0], '\n', b[1]) 打印出分割后的两个部分。...打印分割结果，print('列分割：\n', c[0], '\n', c[1], '\n', c[2], '\n', c[3]) 打印出分割后的四个部分。...以下是矩阵乘法的规则： 维度匹配：要进行矩阵乘法，被乘矩阵的列数必须与乘矩阵的行数相等。如果矩阵 A 的形状为 m×n，矩阵 B 的形状为 n×p，那么它们可以相乘，结果矩阵的形状将为 m×p。...库，并使用 np.random.rand() 函数生成一个大小为 6×8 的随机数矩阵 a，其中的元素是在半开区间 [0, 1) 上均匀分布的随机数。...这段代码的功能是生成随机数矩阵 a，并将该矩阵以不同的格式存储为文本文件。然后，通过 np.loadtxt() 函数加载这些文本文件中的数据，并存储在变量 b 和 c 中。
表示数组的尺寸，对于n行m列的矩阵，形状为(m,n) size:返回int。表示数组的元素整数,等于数组形状的乘积 dtype:返回data-typle。...在Numpy中，常用reshape函数改变数组的“形状”，也就是改变数组的维度。参数为一个正整数元组，分别指定数组在每个维度上的大小，reshape函数在改变原始数据形状的同时不改变原始数据。...:",np.split(arr4,axis=0)) #完成纵向分割 7.创建numpy矩阵 在Numpy中，矩阵是ndarray的子类，在Numpy中，数组和矩阵有着重要的区别.Numpy中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。...9 print("数组求模:",np.mod(x,y)) #相当于% 9.ufunc函数的广播机制 广播是指不同形状的数组之间执行算术运算的方式、当使用ufunc函数进行数组计算时，ufunc会对两个元素对应元素进行计算
2023-05-11：给你一个 m x n 的二进制矩阵 grid，每个格子要么为 0 （空）要么为 1 （被占据），给你邮票的尺寸为 stampHeight x stampWidth。...答案2023-05-11：大体过程如下：1.首先对矩阵 grid 进行二维前缀和计算，得到一个新的矩阵 sum。该矩阵中每个位置表示从左上角出发，到该位置形成的子矩阵中所有元素的和。...2.对 grid 中的每个为 0 的位置 (i, j)，检查以该位置为左上角的子矩阵是否能够被指定的印章完全覆盖。...同时，如果某个位置 (i, j) 的值为 0 且它所在列中没有其他的 0，则返回 false；否则返回 true。时间复杂度为 O(mn)，其中 m 和 n 分别表示矩阵 grid 的行数和列数。...空间复杂度为 O(mn)，因为函数中创建了两个 m+1 行 n+1 列的二维数组 sum 和 diff，以及一个长度为 n+1 的一维数组 cnt 和 pre。
使用5种不同的方法提取一个随机数组里的整型数据部分 (★★☆) 37. 创建一个5x5矩阵，行值从0到4 (★★☆) 38. 已知一个生成器函数, 可以生成10个整数....设有一个随机10x2矩阵, 其中的值代表笛卡尔坐标，现需将它们转换为极坐标 (★★☆) 45. 创建大小为10的随机向量，并将最大值替换为0 (★★☆) 46....什么东西与numpy数组的枚举等价？(★★☆) 56. 生成一个通用的二维高斯型数组 (★★☆) 57. 如何将p个元素随机放置在二维数组中 (★★☆) 58....创建一个二维数组子类，使Z [i，j] == Z [j，i] (★★★) 86. 设有P个矩阵, 形状为(n,n); 以及p个向量, 形状为(n,1)....设有两个矢量（X，Y）描述的一条路径，如何使用等距样本法对其进行采样 99. 给定整数n和2维数组X，从X中选择可以解释为具有n度的多项分布的行，即，仅包含整数并且总和为n的行。
二、MATLAB的处理 1.建立矩阵 MATLAB中，矩阵是默认的数据类型。它把向量看做1×N或者N×1的矩阵。 %建立了一个行向量，不同元素之间使用空格或者逗号分开都是可以的。 ...i)第一组用来生成特殊规则的矩阵。如全零、全一、随机、等步长等形式。 X=zeros(m,n) %生成一个m*n的全0矩阵。...X=rand(m,n) %生成一个平均分布的随机矩阵，数值区间[0,1]。同理，randn(m,n)生成一个服从正态分布的随机矩阵。注意，这些所谓的随机实际上都是伪随机。 ...empty()建立一个空矩阵，使用内存中的随机值来填充这个矩阵。 b2=identity(n) #建立n*n的单位阵，这只能是一个方阵。 ...b3=eye(N,M=None,k=0) #建立一个对角线是1其余值为0的矩阵，用k指定对角线的位置。M默认None。
Numpy100道题 题目来源GitHub，Numpy100道题 这里我写的一写是适合我自己的题目，有需要的看全部的去github 15 创建一个2维数组，该数组边界值为1，内部的值为0 (★☆☆)...创建一个8x8的国际象棋棋盘矩阵（黑块为0，白块为1） (★☆☆) a19 = np.ones((8,8)) a19[1::2,::2] = 0 a19[::2,1::2] = 0 print (a19...用5种不同的方法提取随机数组中的整数部分 (★★☆) a36 = np.random.uniform(0,10,10) print(a36-a36%1) print(np.floor(a36)) print...考虑一个维度(5,5,3)的数组，如何将其与一个(5,5)的数组相乘？...从一个10x10的矩阵中提取出连续的3x3区块(★★★)** a84 = np.random.randint(0,5,(10,10)) n = 3 i = 1 + (a84.shape[0]-3) j
Numpy是用Python做数据分析所必须要掌握的基础库之一，它可以用来存储和处理大型矩阵，并且Numpy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库，专为进行严格的数字处理而产生...用五种不同的方法去提取一个随机数组的整数部分 (提示: %, np.floor, np.ceil, astype, np.trunc) In [ ]: # Z = np.random.uniform(0,10,10...考虑一个维度(5,5,3)的数组，如何将其与一个(5,5)的数组相乘？...考虑p个 nxn 矩阵和一组形状为(n,1)的向量，如何直接计算p个矩阵的乘积(n,1)？...给定整数n和2D数组X，从X中选择可以解释为具有n度的多项分布的绘制的行，即，仅包含整数并且总和为n的行。
'' '''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置''' '''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要的一个特点是N维数组对象...0的矩阵 np.identity(n,type) 创建指定阶数指定元素类型的单位矩阵 np.eye(n, M, k, dtype) 创建单位对角矩阵,对角元素为1，其他位置为0.n: 返回矩阵的行数...) 创建未初始化的数组， 创建随机数组， np.random.random() 创建指定行列的随机矩阵，元素为0到1之间 np.random.rand(10, 10)...创建指定形状(示例为10行10列)的随机数组(范围在0至1之间) np.random.uniform(0, 100)创建指定范围内的一个数 np.random.randint(0, 100)...n.swapaxes(arr, axis1, axis2)交换数组的两个轴，axis1：对应第一个轴的整数，axis2：对应第二个轴的整数 n.split()分隔数组 ，n.hsplit()水平分割
NumPy作为一个开源的Python科学计算基础库，包含：一个强大的N维数组对象ndarray ；广播功能函数 ；整合C/C++/Fortran代码的工具 ；线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。...，每个元素值都是val np.concatenate()：将两个或多个数组合并成一个新的数组 3）随机数 Numpy提供了强大的生成随机数的功能，使用随机数也能创建ndarray。...n个维度中两个维度进行调换 .astype(new_type)：一定会创建新的数组（原始数据的一个拷贝），即使两个类型一致 .tolist( )：将数组或者矩阵转换成列表 但请注意深度分割函数dsplit...分割的ndarray必须是三维ndarray， 且分割的数目必须为shape属性中下标为2的值的公约数。...比如这里的分割数就是36，下标为2的值是4，符合要求 ''' arr = np.arange(36).reshape(3,3,4) print('创建的三维ndarrary arr为:\n',arr)
NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库。...对数组执行数学运算和逻辑运算时，NumPy 是非常有用的。在用 Python 对 n 维数组和矩阵进行运算时，NumPy 提供了大量有用特征。...(1, 10, 10) #返回随机整数，范围区间为[low,high），包含low，不包含high np.random.choice(3,3) #从给定的0到3中生成3个随机数，还可以传入size为数组维度...seed 的用法 参数相同时使得每次生成的随机数相同；当参数不同或者无参数时，作用与numpy.random.rand()函数相同，即多次生成随机数且每次生成的随机数都不同。...返回复数矩阵的共轭元素矩阵 matrix.I inverse：返回矩阵的逆矩阵 matrix.A base array：返回矩阵基于的数组 矩阵的换行必须是用分号(;)隔开，内部数据必须为字符串形式(‘
今天这篇内容会更聚焦于预处理的核心技巧，手把手教你如何将原始数据“打磨”成模型的最爱。一、为什么数据预处理是“模型的命门”？...RFE(clf, n_features_to_select=3) # 选择前3个最重要的特征X_rfe = rfe.fit_transform(X_train, y_train)# 输出选择的特征selected_features...）:LDA是一种监督学习的降维方法，通常用于分类任务中，它旨在找到一个线性组合，使得不同类别之间的距离最大化，类别内的距离最小化。...(4, 1)广播机制：自动扩展不同形状数组的运算。...NumPy和Pandas为数据处理提供了高效工具，而Scikit-learn等库则简化了预处理流程。最终，高质量的数据预处理是构建优秀机器学习模型的基石。
NumPy提供了一个非常好的库，用于简单(在编写代码方面)和快速(在速度方面)计算。NumPy数组用于存储训练数据和机器学习模型的参数。 图像处理和计算机图形学：计算机中的图像表示为多维数字数组。...NumPy成为同样情况下最自然的选择。实际上，NumPy提供了一些优秀的库函数来快速处理图像。 数学任务：NumPy对于执行各种数学任务非常有用，如数值积分、微分、内插、外推等。...step: 可忽略不写，默认步长为1；步长 dtype: 默认为None，设置显示元素的数据类型 nd1 = np.arange(5) #array([0, 1, 2, 3, 4]) 随机生成5个自然数...,dn)：返回随机样本位于[0,1)之间 np.random.rand() # 返回0~1中的一个随机值 np.random.rand(3, 2)# 返回3行4列的元素值在0~1随机矩阵 """ 运行结果...high范围的随机整数矩阵，位于半开区间[low, high) size：随机整数矩阵大小 np.random.randint(4, size=8) np.random.randint(4, size
1.2、K-Means算法 K-Means算法是基于距离相似性的聚类算法，通过比较样本之间的相似性，将形式的样本划分到同一个类别中，K-Means算法的基本过程为： 初始化常数 ，随机初始化k个聚类中心...如K-Means++算法，在K-Means++算法中，希望初始化的k个聚类中心之间的距离尽可能的大，其具体过程为： 在数据集中随机选择一个样本点作为第一个初始化的聚类中心 选择出其余的聚类中心：...二、实践准备 实践中使用Python作为开发语言，使用到的模块包括numpy和Image。numpy模块是python中矩阵计算使用最多的模块。...，矩阵的行为样本的个数，列为每一个通道的数值(RGB)。...m, n = np.shape(points) cluster_centers = np.mat(np.zeros((k , n))) # 1、随机选择一个样本点为第一个聚类中心
) # size属性为总元素个数""""""# numpy的创建arrayimport numpy as npa = np.array([2,3,4]) # ar ray来创建一维数组，数组与列表不同：...(1,10,5) # 将1到10取等距离的5个点，1为起点，10为终点""""""# numpy的基础运算# 轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸...，它计算的是矩阵乘积，对于一维数组，它计算的是内积 f = np.random.random((2,4)) # 随机生成2行4列，值在0~1之间的矩阵np.sum(f) # 矩阵所有元素求和np.sum...3x3矩阵np.nonezero(a) # 查看a矩阵中非0元素位置索引，第一个数组为行，第二个数组为列，一一对应np.sort(a) # a矩阵每行按由小到大的顺序排序np.transpose(a)...的分割import numpy as npa = np.arange(12).reshape((3,4))np.split(a,2,axis=1) # 对列进行分割，分成两块（横向分割）（均等分割）np.array_split
有所不同的是，在Numpy中，想要求出矩阵中各个元素的乘方需要依赖双星符号 **，以二次方举例，即： c=b**2 # array([0, 1, 4, 9]) 另外，Numpy中具有很多的数学函数工具...稍显不同的是，Numpy中的矩阵乘法分为两种， 其一是前文中的对应元素相乘，其二是标准的矩阵乘法运算，即对应行乘对应列得到相应元素： c_dot = np.dot(a,b) array([[2, 4...在第二行中对a的操作是令a中生成一个2行4列的矩阵，且每一元素均是来自从0到1的随机数。...三维数组除以标量运算,列表中每一个值都会返回 两个不同维度进行计算,维度小的会变成大的维度在进行运算,然后每个值单独做计算 a/a.mean() // Numpy矩阵运算 NumPy有两种不同的数据类型...: 分割字符串，默认是空格; unpack: 如果为True， 读入属性将分别写入不同变量。
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。...等量分割，必须除的断 numpy.array_split(A,2,axis=1)不等量分割,第一个矩阵占元素较多。...numpy.vsplit(A,3)纵向分割，hsplit(A,3)横向分割 对于多维，只分割最外维的 numpy.dsplit()深度分割，突破维数的一列一列的分割 numpy属性 size...线性代数专用函数 np.linalg.eigvals()计算矩阵的特征值 np.linalg.eig()返回特征值和对应的特征向量的元组 np.linalg.svd()分解矩阵为三个矩阵的乘积
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