from...import与import区别在于import直接导入指定的库,而from....import则是从指定的库中导入指定的模块 import...as则是将import A as B,给予A库一个B的别称,帮助记忆 在机器学习中,对象是指含有一组特征的行向量.这个领域最出色的技术就是使用图形处理器的 GPU 运算,矢量化编程的一个重要特点就是可以直接将数学公式转换为相应的程序代码,维度是指在一定的前提下描述一个数学对象所需的参数个数,完整表述应为"对象X基于前提A是n维".…

1 矩阵基本运算简介 Eigen重载了+,-,*运算符.同时提供了一些方法如dot(),cross()等.对于矩阵类的运算符重载只支持线性运算,比如matrix1*matrix2是矩阵相乘,当然必须要满足矩阵乘法规则.对于向量和标量的加法(vector+scalar)这里并不支持,关于非线性运算这里暂不介绍. 2 加减运算 矩阵加减运算中必须要保证左右矩阵的行列对应相等.此外更重要的一点是,矩阵的类型也必须一致,这里的矩阵运算并不支持隐式的类型转换.矩阵运算中重载的运算符有: 二元运算符+:a+…

Spiral Matrix II 螺旋矩阵 Given an integer n, generate a square matrix filled with elements from 1 to n2 in spiral order. For example,Given n = 3, You should return the following matrix: [ [ 1, 2, 3 ], [ 8, 9, 4 ], [ 7, 6, 5 ] ] 看博客园有人面试碰到过这个问题,长篇大论看得我头晕…

科学计算离不开矩阵的运算.当然,python已经有非常好的现成的库:numpy. 我写这个矩阵类,并不是打算重新造一个轮子,只是作为一个练习,记录在此. 注:这个类的函数还没全部实现,慢慢在完善吧. 全部代码: import copy class Matrix: '''矩阵类''' def __init__(self, row, column, fill=0.0): self.shape = (row, column) self.row = row self.column = column se…

有如下R(5,4)的打分矩阵:(“-”表示用户没有打分) 其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列,n表示user个数,m行表示item个数 那么,如何根据目前的矩阵R(5,4)如何对未打分的商品进行评分的预测(如何得到分值为0的用户的打分值)? ——矩阵分解的思想可以解决这个问题,其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题(回归问题). 矩阵R可以近似表示为P与Q的乘积:R(n,m)≍ P(n,K)*Q(K,m) 矩阵分解的过程中,将原始的评分矩阵分解成两个矩阵和的乘积:  矩阵P(n,K)表示n…

声明 本文为本人原创,转载请注明出处.本文仅发表在博客园,作者LightningStar. 问题描述 所有的线性规划问题都可以归约到标准型的问题,规约过程比较简单且已经超出本文范围,不再描述,可以参考拓展阅读部分.下面直接给出线性规划标准型描述. 标准型描述 线性规划问题标准型的矩阵描述[1]: 目标: \[maximize \quad z = \mathbf{c^Tx} \] 约束: \[\mathbf{Ax} \leq \mathbf{b} \\ \mathbf{x} \geq \mathb…

矩阵置零     给定一个 m x n 的矩阵,如果一个元素为 0,则将其所在行和列的所有元素都设为 0.请使用原地算法. 示例 1: 输入: [   [1,1,1],   [1,0,1],   [1,1,1] ] 输出: [   [1,0,1],   [0,0,0],   [1,0,1] ] 示例 2: 输入: [   [0,1,2,0],   [3,4,5,2],   [1,3,1,5] ] 输出: [   [0,0,0,0],   [0,4,5,0],   [0,3,1,0] ] 进阶:…

我觉得我的算法比较简单易懂,比网上的那些简单些.至于时间复杂度就没有比较了. 算法思想:从最外层向内层遍历矩阵 # my algorithmimport math def print_matrix(matrix): rec = [] # 存储遍历元素 rows = len(matrix) cols = len(matrix[0]) if rows < cols: k = math.ceil(rows/2) else: k = math.ceil(cols/2) for n in range(k)…

效率超级低,但是能过.... class Solution: def generateMatrix(self, n): tR = tC = 0 dR = n-1 dC = n-1 x = [[0 for i in range(n)] for j in range(n)] nowNum=1 while(tR <= dR and tC <=dC): nowNum = self.draw(tR,tC,dR,dC,x,nowNum) tR+=1 tC+=1 dR-=1 dC-=1 return x d…

算法原理 map阶段 在map阶段,需要做的是进行数据准备.把来自矩阵A的元素aij,标识成p条<key, value>的形式,key="i,k",(其中k=1,2,...,p),value="a:j,aij":把来自矩阵B的元素bij,标识成m条<key, value>形式,key="k,j"(其中k=1,2,...,m),value="b:i,bij". 经过处理,用于计算cij需要的a.b就转变为…