数组计算 NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是pandas等其他各种工具的基础.NumPy的主要功能:ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数*读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具*线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能*用于集成C.C++等代码的工具安装方法:pip install numpy引用方式:import numpy as np ndarray-多维数组对象 为什么要使用ndarray:例1:已知若干家跨国公

最小割...二分染色然后把颜色不同的点的源汇反过来..然后就可以做了. 某个点(x,y): S->Id(x,y)(回报), Id(x,y)->T(代价), Id(i,j)&&Id(相邻节点)->newId(i,j)(+oo), newId(i,j)->T(回报) 然后染色不同的点反过来就可以了. 初始时答案为2*∑回报, 这样每个点要么割掉1个回报,要么割掉2个回报, 要么割掉1回报+代价.都对应着每一种方案 ----------------------------

系列文章地址 NumPy 最详细教程(1):NumPy 数组 NumPy 超详细教程(2):数据类型 NumPy 超详细教程(3):ndarray 的内部机理及高级迭代 文章目录 Numpy 数组:ndarrayNumPy 数组属性1.ndarray.shape2.ndarray.ndim3.ndarray.flags4.ndarray.realNumPy 中的常数NumPy 创建数组1.numpy.empty2.numpy.zeros3.numpy.ones4.numpy.fullNumPy

numpy基础要点 1.生成数组 np.array([]) 2.变量的类型 numpy.ndarray 3.数据的类型 int8,float64,float32,bool等 4.数据的类型转换 x.astype("float32") 5.保留N位小数 np.round(x,n) 6.切片和索引 6.1 行选择 x[2]或x[2:,:] 6.2 列选择 x[:,4:] 6.3 连续多行 x[2:,:3] 6.4 不连续的几个值 x[[1,3],[2,4]]注:这是选择(1,2)和(3,4

题面 传送门 KDTree 大概就是一个分割\(k\)维空间的数据结构,二叉树 建立:每层选取一维为关键字,把中间的点拿出来,递归左右,有个\(STL\)函数nth_element可以用一下 维护:维护当前这个点的子树的每一维的最大值和最小值,相当于维护了个高维矩形 查询:直接遍历一棵树是\(O(n)\)的,利用一些独特的性质可以剪枝,因题而异 奇技淫巧: 把坐标绕原点转\(\alpha\)度 定期重构或者像替罪羊树一样,利用平衡因子判断是否需重构 每次查询到某一层优先选取答案可能最优的一个儿子

非常水的手速赛,大部分题都是没有算法的.巨慢手速,老年思维.2个小时的时候看了下榜,和正常人差了3题(,最后还没写完跑去吃饭了.. A 水 Sort 比大小 /** @Date : 2017-09-01 12:32:08 * @FileName: A.cpp * @Platform: Windows * @Author : Lweleth (SoungEarlf@gmail.com) * @Link : https://github.com/ * @Version : $Id$ */ #incl

LINK 题意:在$10*10$的几何平面内,给出n条垂直x轴的线,且在线上开了两个口,起点为$(0, 5)$,终点为$(10, 5)$,问起点到终点不与其他线段相交的情况下的最小距离. 思路:将每个开口的两端点作为一个节点,再枚举点与点间能否直接到达(判相交),以此建图求最短路. /** @Date : 2017-07-11 16:17:31 * @FileName: POJ 1556 线段交+dijkstra 计算几何.cpp * @Platform: Windows * @Author :

python中Scipy模块求取积分的方法: SciPy下实现求函数的积分的函数的基本使用,积分,高等数学里有大量的讲述,基本意思就是求曲线下面积之和. 其中rn可认为是偏差,一般可以忽略不计,wi可以视为权重. 在SciPy里提供了很多的求各类积分的函数,依据传入参数的不同可以分为两类:一类是传入一个已知的函数和积分的上下限;另一类是传入点集,这个适用于做完物理实现后收集的一些数据,但函数无法确定,但有很多的数据点,那么这些点包络下的面积是多少,也是积分问题,所以在SciPy里有针对点集求积分

今年(2020年)是注定要铭记史册的一年,从年初开始新冠疫情,席卷了全球,中国人民众志成城,为战胜疫情做出了巨大牺牲.最近北京疫情形式又变得严峻,面对疫情我们不能掉以轻心.今天我们模拟一下病毒的扩散过程,增强对疫情的认识之外,还可以了解下 Python 模拟技术,开干 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,

题目连接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5183 Negative and Positive (NP) Description When given an array $\left( {{a_0},{a_1},{a_2}, \cdots {a_{n - 1}}} \right)$ and an integer $K$, you are expected to judge whether there is a pair $(i,j)\ (0 \

下载网站所有 -r,  --recursive          specify recursive download. -nc, --no-clobber              skip downloads that would download to existing files.  -np, --no-parent                 don’t ascend to the parent directory. Wget 的使用 1)支持断点下传功能(2)同时支持FTP和HT

最近,处理两个矩阵的点除,得到结果后,再作其他的计算,发现有些内置的函数不work:查看得到的数据,发现有很多nan和inf,导致python的基本函数运行不了,这是因为在除的过程中分母出现0的缘故.为了将结果能够被python其他函数处理,尤其numpy库,需要将nan,inf转为python所能识别的类型.这里将nan,inf替换0作为例子. 1. 代码 import numpy as np a = np.array([[np.nan, np.nan, 1, 2], [np.inf, np.

Homework 7 INF 552,1. Generative Models for Text(a) In this problem, we are trying to build a generative model to mimic the writingstyle of prominent British Mathematician, Philosopher, prolific writer, andpolitical activist, Bertrand Russell.(b) i.

Tavak and Seyyed are good friends. Seyyed is very funny and he told Tavak to solve the following problem instead of longest-path. You are given l and r. For all integers from l to r, inclusive, we wrote down all of their integer divisors except 1. Fi

转自:https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/routines.linalg.html 1.分解 //其中我觉得可以的就是svd奇异值分解吧,虽然并不知道数学原理 np.linalg.svd(a, full_matrices=1, compute_uv=1) a是要分解的(M,N)array; full_matrices : bool, optional If True (default), u and v have the shape

A. Fake NP time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Tavak and Seyyed are good friends. Seyyed is very funny and he told Tavak to solve the following problem instead of longest-path.

In [12]: np.finfo(np.float16).max Out[12]: 65500.0 In [15]: df['a']=np.array([656]*100) In [16]: df['a'].sum() Out[16]: 65600 In [20]: df['a'] = df['a'].astype(np.float16) In [21]: df['a'].sum() # 当sum的值大于np.float16的最大范围时就返回inf,后面mean,std等都返回inf Out[

import numpy as nparr1 = np.arange(32).reshape(8,4)print(arr1)arr1 = arr1.reshape(-1);print(arr1)arr2 = np.logspace(1,8,8,base=2).reshape(8,1)print(arr2)##数组广播的规律,要么两个维度相同,要么某一个维度为1##矩阵积为dot A np的行乘以B np的列的和,所以行列要一致.arr3 = [[15930.2,244.2], [8111.87,

一.nan和inf的简介 nan 不是一个数字 读取本地文件为flaot的时候,有缺失 inf(infinity): 无穷尽 inf: 正无穷 -inf: 负无穷 数据类型:float # 注意: 要想直接赋值nan和inf需要修改数组的数据类型为float 二.nan中的注意点 1.两个nan是不相等的 2.np.nan != np.nan 布尔索引,结果为True 3.判断数组中nan的个数 arr1 != arr1 # nan相等的为True np.count_nonzero(arr1 !

新年第一更!祝愿新的一年技术长足进步哈! 最近在用sklearn的回归分析模型拟合预测遥感图像,遇到了一些问题,好在一一解决,现在总结一下. 1.首先输入sklearn的数据必须reshape(-1,1),只有转换成这种格式才能进行输入.对于多因子的数据,要concatenate((a,b),axis=1),按列进行叠加. 2.  ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')

nan:not a number inf:infinity;正无穷 numpy中的nan和inf都是float类型     t!=t 返回bool类型的数组(矩阵) np.count_nonzero() 返回的是数组中的非0元素个数:true的个数. np.isnan() 返回bool类型的数组. 那么问题来了,在一组数据中单纯的把nan替换为0,合适么?会带来什么样的影响? 比如,全部替换为0后,替换之前的平均值如果大于0,替换之后的均值肯定会变小,所以更一般的方式是把缺失的数值替换为均值(中