Numpy的tile()函数，就是将原矩阵横向、纵向地复制。tile是瓷砖的意思，
np.nanmean, np.nanmax, np.nanmin 的应用我们在对一个python numpy数组求均值或最大值的时候，如果这个数组里包含nan，那么程序就会报错或者求出来的值是nan，如下所示...import numpy as npIn [1]: import numpy as npIn [2]: test = np.array([3,5,4,7,np.nan])In [3]: m = test.mean...()In [4]: mOut[4]: nanIn [5]: np.mean(test)Out[5]: nan那么我们如何来忽略这里面的nan，缺省值呢，numpy还有其他函数可以实现，那就是np.nanmean..., np.nanmax 诸如此类的函数，可以看出来就是前面加上一个nanIn [6]: np.nanmean(test)Out[6]: 4.75In [7]: np.nanmax(test)Out[7]
用法：np.squeeze(a, axis=None)a表示输入的数组；axis用于指定需要删除的维度，这个维度必须是单维度的，否则将会报错；axis的取值可以是None / int / int元组。...算法的结果通常是数组（包含两对或以上的方括号:[[]] )，如果直接利用这个数组进行画图可能显示界面为空：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np...%matplotlib inline#无法正常显示图示案例squares =np.array([[1,4,9,16,25]]) squares.shape #要显示的数组为可表示1行5列的向量的数组...plt.plot(squares)plt.show()图片利用squeeze()函数将表示向量的数组转换为秩为1的数组，利用matlpotlib库函数画图，就可以正常的显示结果：#正常显示图示案例#通过np.squeeze...()函数转换后，要显示的数组变成了秩为1的数组，即（5，）plt.plot(np.squeeze(squares)) plt.show()图片参考资料----参考资料：(32条消息) Numpy库学习
python 对矩阵进行复制操作 np.repeat 与 np.tile区别 二者区别 二者执行的是均是复制操作； np.repeat：复制的是多维数组的每一个元素；axis来控制复制的行和列...np.tile：复制的是多维数组本身； import numpy as np 通过help 查看基本的参数 help(np.repeat) help(np.tile) 案例对比 np.repeat...[[1 2] [1 2] [3 4]] print(np.repeat(x, (2, 1), axis=1)) [[1 1 2] [3 3 4]] np.tile python numpy 下的...np.tile有些类似于 matlab 中的 repmat函数。...a = np.arange(3) print(a) [0 1 2] print(np.tile(a, 2)) [0 1 2 0 1 2] print(np.tile(a, (2, 2))) [[0 1
参考链接： Python中的numpy.diag numpy下的linalg=linear+algebra，包含很多线性代数的运算，主要用法有以下几种： 1.np.linalg.norm：进行范数运算，...范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）; 2.np.linalg.eigh：计算矩阵特征向量，PCA中有使用到，下面是几个例子： >>> w, v = LA.eig(np.diag(...array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>> w, v = LA.eig(np.array..., 0.70710678+0.j ], [ 0.00000000-0.70710678j, 0.00000000+0.70710678j]]) >>> a = np.array...array([[ 1., 0.], [ 0., 1.]]) 3.np.linalg.inv()：矩阵求逆 4.np.linalg.det()：矩阵求行列式（标量）
近日,论文中涉及到NP-Hard问题,写下笔记对以上问题进行区分. P问题:在多项式时间内可以求解的问题. NP问题:在多项时间内不能求解,在多项式时间内可以验证的问题....NP-Hard问题:所有的NP问题在多项式时间内可以归约到该问题,该问题为NP-Hard问题. NP-Complete问题:一个问题即是NP-Hard问题,同时又是NP问题.
文章目录 一、NP 完全的定位 二、NP 难 问题 ( P = NP ) 仅做参考 [ 潜在错误 ] 三、NP 难 问题 ( P ≠ NP ) 目前公认 [ 潜在正确 ] 一、NP 完全的定位 ----...计算理论中三个重要概念 : \rm P , \rm NP , \rm NP 完全 ; \rm P , \rm NP , \rm NP 完全 , 三者的相互关系如下 : 目前 \...rm P 与 \rm NP 的是否相等不确定 , 只知道 \rm P \leq NP ; 如果 \rm P \not= NP , 则有 \rm P NP , 三者关系如下图左边所示...; \rm P = NP 情况分析 : 如果 \rm P = NP , 则有 \rm P = NP = NP -完全 ; \rm NP 难问题就是 满足 \rm NP 完全问题的第二个条件...; \rm P \not= NP 情况分析 : 如果 \rm P \not= NP , 则有 \rm P NP , \rm NP 完全 \rm NP \rm NP 问题 中包含了三种计算问题
1.作用：就是转换numpy数组的数据类型 举个例子 arr = np.arange((10)) print(arr, arr.dtype, sep="\n") ====================...=============== [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] int32 #可以看到，他的数据类型为 int32 np.astype() arr = arr.astype("float32
等比数列通项为：an = a1 * qn-1 基本语法： np.logspace( start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None,...axis=0, ) 示例 1： 2n np.logspace(1, 10, 10, base=2) ?...示例 2: 3n np.logspace(1, 10, 10, base=3) ?示例 3: 1 + 2n np.logspace(1, 10, 10, base=2) + 1 ?
=None) 功能: 将矩阵a按照axis排序，并返回排序后的下标 参数: a:输入矩阵， axis:需要排序的维度 返回值: 输出排序后的下标(一维数组)import numpy as npx = np.array...的最大值，写成：x[x.argsort()[-1]] # -1代表从后往前反向的索引或者用argmax()函数,不再详述x[x.argmax()] 输出排序后的数组x[x.argsort()]# 或x[np.argsort...(x)](二维数组)x = np.array([[1,5,4],[-1,6,9]])# [[ 1 5 4]# [-1 6 9]]沿着行向下(每列)的元素进行排序 np.argsort(x,axis...=0)# array([[1, 0, 0],# [0, 1, 1]], dtype=int64)沿着列向右(每行)的元素进行排序np.argsort(x,axis=1)# array([[
np.insert(arr, obj, values, axis)#arr原始数组，可一可多，obj插入元素位置，values是插入内容，axis是按行按列插入。...插入的数组是一维的import numpy as npa = np.array([1,4,6,5,6,8])np.insert(a,0,9)array([9, 1, 4, 6, 5, 6, 8])#插入元素都是在所给位置之前多维...： 如果axis没有给出，相当于是做降维操作，与一维数组一致a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])np.insert(a,1,11,axis = 1)array([[ 1,...11, 2], [ 3, 11, 4], [ 5, 11, 6]])a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])np.insert(a,1,[2,6]
---->>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])>>> a>>> np.cumsum(a)array([ 1, 3, 6, 10, 15, 21])>>>>>> np.cumsum...-> |1 |2 |3 | [4, 5, 6]------> |5=1+4 |7=2+5 |9=3+6| >>> np.cumsum...1 |2+1 |3+2+1 | [4, 5, 6]------> |4 |4+5 |4+5+6 | >>> np.cumsum
其中a1,a2,…是数组类型的参数示例：>>> a=np.array([1,2,3])>>> b=np.array([11,22,33])>>> c=np.array([44,55,66])>>> np.concatenate...axis=0) # 默认情况下，axis=0可以不写array([ 1, 2, 3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果>>> a=np.array...([[1,2,3],[4,5,6]])>>> b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])>>> np.concatenate((a,b),axis=0) # axis=0为按列拼接...array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [11, 21, 31], [ 7, 8, 9]])>>> np.concatenate((...array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [11, 21, 31], [ 7, 8, 9]])若axis = -1的话，即为按行拼接：np.concatenate
numpy的allclose方法，比较两个array是不是每一元素都相等，默认在1e-05的误差范围内>>> help(np.allclose)Help on function allclose in
1.np.max(a, axis=None, out=None, keepdims=False)求序列的最值最少接受一个参数axis默认为axis=0即列向,如果axis=1即横向ex:>> np.max...([-2, -1, 0, 1, 2])22.np.maximum(X, Y, out=None) X和Y逐位进行比较,选择最大值....最少接受两个参数ex:>> np.maximum([-3, -2, 0, 1, 2], 0)array([0, 0, 0, 1, 2])
np.newaxis的作用就是在这一位置增加一个一维，这一位置指的是np.newaxis所在的位置，比较抽象，需要配合例子理解。...x1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# the shape of x1 is (5,)x1_new = x1[:, np.newaxis]# now, the shape of...x1_new is (5, 1)# array([[1],# [2],# [3],# [4],# [5]])x1_new = x1[np.newaxis...,:]# now, the shape of x1_new is (1, 5)# array([[1, 2, 3, 4, 5]])再来一个例子In [124]: arr = np.arange(5*5)..., ..., np.newaxis, np.newaxis]In [127]: arr_5D.shapeOut[127]: (1, 5, 5, 1, 1)
返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组返回和传入的数组类似的内存中连续的数组x = np.arange...(6).reshape(2,3)print (np.ascontiguousarray(x, dtype=np.float32))print (x.flags['C_CONTIGUOUS'])
import numpy as np result1 = np.unique([1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4]) print(type(result1)) # print(result1) # [1 2 3 4] arr = np.array([[1, 2], [3, 3]]) result2 = np.unique(arr) print(type(...result2)) # print(result2) # [1 2 3] arr = np.array([[7, 8], [3, 3], [5, 4...]]) result3 = np.unique(arr) print(type(result3)) # print(result3) # [3 4 5...arr = np.array([[7, 8], [3, 3], [5, 4, 9, 0]]) result3 = np.unique(arr) print(type(result3)) # <class
a = np.unique(A) 对于一维数组或者列表，unique函数去除其中重复的元素，并按元素由小到大返回一个新的无元素重复的元组或者列表 import numpy as np A = [1..., 2, 2, 5,3, 4, 3] a = np.unique(A) B= (1, 2, 2,5, 3, 4, 3) b= np.unique(B) C= ['fgfh','asd','fgfh...','asdfds','wrh'] c= np.unique(C) print(a) print(b) print(c) # 输出为 [1 2 3 4 5] # [1 2 3 4 5] #...['asd' 'asdfds' 'fgfh' 'wrh'] c,s=np.unique(b,return_index=True) return_index=True表示返回新列表元素在旧列表中的位置...a, s= np.unique(A, return_index=True) print(a) print(s) # 运行结果 # [1 2 3 4 5] # [0 1 4 5 3] a, s,
NP-Completeness ? ? The “First” NP-Complete problem Theorem. CIRCUIT-SAT is NP-complete....Consider some problem X in NP. It has a poly-time certifier C(s,t).
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