numpy中reshape()函数对三维数组进行转换成二维数组,见下面例子: >>>a=np.reshape(np.arange(18),(3,3,2)) >>> a array([[[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5]], [[ 6, 7], [ 8, 9], [10, 11]], [[12, 13], [14, 15], [16, 17]]]) >>>a=reshape(a,(-1,3)) >>>a array([[

题目 https://ac.nowcoder.com/acm/contest/2?&headNav=www#question 解析 我们对矩阵进行二维hash,所以每个子矩阵都有一个额hash值,二分答案然后O(n^2) check 枚举矩阵终点,记录每个hash值与有两个一样的就true AC代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef unsigned long long ull; ; ,base2=; //base

// 二维数组中的查找,杨氏矩阵在一个二维数组中.每行都依照从左到右的递增的顺序排序. // 每列都依照从上到下递增的顺序排序.请完毕一个函数,输入这种一个数组和一个数.推断数组中是否包括这个数 #include <stdio.h> #define col 4 #define rol 4 int yang(int(*p)[col], int num) { int i = 0; int j = col - 1; while (j+1) { int *q = &(p[i][j]); if

我想通过简单的模板匹配来进行图像识别. 把预处理好的字符图片,分别与A到Z的样本图片进行模板匹配. 结果最大的表明相关性最大,就能够识别字符图片了. 在实际应用中.我用了openCV的matchTemplate()函数,可是未达到我想要点的效果. matchTemplate()的功能是在图像中搜索出指定的模板,假设模板是从待搜索的图像中截取出来的,会有非常好的效果.可是假设模板不是待搜素图像的一部分,似乎达不到我想要的效果. 在尝试了matlab的corr2()后.发现corr2能非常好的解决我

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 本篇主要介绍如何获取一个模型中包含的三维视点或二维视图列表. 请求地址:GET https://api.bimface.com/data/v2/files/{fileId}/views 说明:获取单模型中包含的三维视点或二维视图列表. 参数: 请求 path(示例):https://api.bimface.com/data/v2/files/1211223382064960/views 请求 header(示例):"Authorizatio

题目链接:https://nanti.jisuanke.com/t/16445 题意: 给你一个n*n大小的01矩阵,和一个k*k大小的锤子,锤子只能斜着砸,问只砸一次最多能砸到多少个1. 题解: 将原矩阵顺时针旋转45°,二维前缀和预处理,然后枚举每一个可能砸到的正方形之和并取最大. 注:枚举的正方形的四个顶点必须是从原矩阵旋转过来的点,否则会出现砸到下面的这种情况: (*代表不是原矩阵旋转过来的点,阴影代表砸到的部分) 代码中用vis数组判断是否为原矩阵中旋转过来的点. AC Code: #

MATLAB程序: x=-1:0.1:1; [x y] = meshgrid(x); %grid data = load("filename.txt"); figure mesh(x,y,data) %三维图 view([90,90]) %三维图的俯视图得到相应的二维图 三维图 二维图

题目链接 序列上的Hash和前缀和差不多,二维Hash也和二维前缀和差不多了. 预处理大矩阵所有r*c的小矩阵hash值,再对询问的矩阵Hash. 类比于序列上\(s[r]-s[l-1]*pow[r-l+1]\),比如\(s[i-r][j-c]\)多算了\(r*c\)次,乘个\(pow[r]*pow[c]\)就行. 用指针替掉数组的一维竟然慢点..好吧毕竟也就一维,数据也不大. //106864kb 1520ms #include <cstdio> #include <cctype>

二维矩阵匹配问题,至今不知道Q的范围是多少,反正是要求做到读入复杂度. 二维Hash:就是一维的等效拓展,注意两维的Base不能相同. 其余就是一维Hash和二维前缀和的结合,可以自然溢出,据说概率很科学. #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define rep(i,l,r) for (int i=(l); i<=(r); i++) typedef unsigned int ull; t

0x00 一些废话 如果要深入学习 CG (Computer Graphics,计算机图形学),必然要学习相关的数学知识.CG 涉及到多个不同的领域,根据所研究领域的不同,也会涉及到不同的数学分支.但其中一定少不了线性代数的身影.凡涉及空间中的几何表示与操作,都离不开线性代数的主要研究对象:矩阵. 上图出自电影:The Matrix 以顶点着色器为例,顶点着色器如何完成坐标变换的工作?如果知道矩阵的知识,就会有这样的意识:坐标变换用矩阵来计算是最合适不过的.我们可以利用矩阵简洁地描述几何体的变换

题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1527 不难想到(?)可以用二维树状数组.但维护什么?怎么查询是难点. 因为求第k小,可以考虑记权值树状数组,把比它小的和等于它的(因为可能有多个等于它的)记成1,其余记成0. 然后需要二分. 但一次询问就这么麻烦,Q次询问可能会超时吧. 所以竟然能想到整体二分!在一次二分的过程中把所有询问都二分到. 代码写得很妙!那个 修改树状数组权值的地方 和 重新排序记id的地方 都写得很好! 二分的范围很严格!一开始

题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1527 整体二分,先把所有询问都存下来: 然后二分一个值,小于它的加到二维树状数组的前缀和里,判断一遍所有询问,就分出了这些询问的答案是否大于这个值: 然后分组递归下去求解即可: 注意加二维树状数组的那个nw是全局变量,在不同的层中不停调整: 二分的范围最好是mn-1到mx+1,不然有些询问的ans会没有赋上值. 代码如下: #include<iostream> #include<cstdio>

而Python内置的random模块则只能一次生成一个样本值.从下面的测试结果中可以看出, 如果需要 产生大量样本值,numpy.random 快了不止一个数量级: 部分numpy.random 函数 官网:https://docs.python.org/2/library/random.html#random.SystemRandom 范例:随机漫步 个人认为上面那个程序有问题 我就说有问题嘛,找到了, 一个是python 的标准库,一个是np的标准库,哈哈哈,都是产生随机的 例子2 一次模拟

题意:给出一个n*m的01矩阵,以及k个a*b的01矩阵,问每个是否能匹配原来的01矩阵. 由于k个矩阵的长和宽都是一样的,所以把原矩阵的所有a*b的子矩阵给hash出来.然后依次查找是否存在即可. map被卡,用lower_bound即可. # include <cstdio> # include <cstring> # include <cstdlib> # include <iostream> # include <vector> # in

顺(逆)时针打印矩阵 算法思想: 简单来说,就是不断地收缩矩阵的边界 定义四个变量代表范围,up(初始0).down(初始-行高).left(初始-0).right(初始-列宽), 向右走存入整行的值,当存入后,该行再也不会被遍历,代表上边界的 up 加一,同时判断是否和代表下边界的 down 交错: 向下走存入整列的值,当存入后,该列再也不会被遍历,代表右边界的 right 减一,同时判断是否和代表左边界的 left 交错: 向左走存入整行的值,当存入后,该行再也不会被遍历,代表下边界的 do

[思路]:注意0次幂是单位矩阵. [AC代码]: #include <iostream> #include <algorithm> #include <iomanip> #include <cstdio> #include <cstring> using namespace std; #define MAX 30+2 void cal(int m[MAX][MAX], int t[MAX][MAX], int r[MAX][MAX], int N

public function sortarea($area, $parent_id = 0, $lev = 1){ static $list; foreach($area as $v){ if($v['upid'] == $parent_id){ $v['lev'] = $lev; $list[] = $v; $this->sortarea($area,$v['cid'],$lev+1); } } return $list; } $newArr = array(); foreach($Res

Secret agent Maria was sent to Algorithms City to carry out an especially dangerous mission. After several thrilling events we find her in the first station of Algorithms City Metro, examining the time table. The Algorithms City Metro consists of a s

public class testClockwiseOutput { public static void main(String[] args) { //1.构建矩阵数据 int[][] arr = getMatrix(); matrixSort(arr, 0, 3); } /** * 构建矩阵的二维数组 * @return */ public static int[][] getMatrix(){ //1.创建一个容量为100的二维数组 int[][] arr = new int[100][

一.前言 众所周知,二维GIS技术发展了近四十年,伴随着计算机软硬件以及关系型数据库的飞速发展,二维GIS技术已日臻完善.在对地理信息的分析功能上有着无可比拟的优势.一些宏观的地理信息,一维的地理信息,如河流.公路等,以及二维的地理信息,如植被.湖泊.人口数量等,在对这些地理信息的分析和处理上,比较适合采用二维GIS系统.二维GIS始于20世纪60年代的机助制图,今天它已经深入社会的各行各业,如土地管理.电力.电信.水利.消防.交通.规划等,但二维GIS有其自身难以克服的缺陷,它本质上是基于抽象

//二维数组中的查找,杨氏矩阵 //在一个二维数组中,每行都依照从左到右的递增的顺序排序.每列都依照从上到下递增的顺序排序. //请完毕一个函数.输入这种一个数组和一个数,推断数组中是否包括这个数. #include <stdio.h> #define Col 4 int Yang(int arr[][Col], int val) { int i=0; int j = Col - 1; int tmp = arr[i][j]; //找到左上角的数 while (1) { if (tmp ==