#/usr/bin/python def Z_Score(data): lenth = len(data) total = sum(data) ave = float(total)/lenth tempsum = sum([pow(data[i] - ave,2) for i in range(lenth)]) tempsum = pow(float(tempsum)/lenth,0.5) for i in range(lenth): data[i] = (data[i] - ave)/temp

现在转一篇志军100发于公众号 Python之禅的文章: Python:如何用一行代码获取上个月是几月 抱歉我用了个有点标题党的标题,因为担心你错过了本文,但内容绝对干货,本文介绍的关于Python时间日期处理,日期时间处理在实际应用场景中无处不在,所以这也成了编程语言中必不可少的模块,Python 也不例外.但是,你知道在Python中有多少个相关的模块吗?datetime.time.calendar. dateutil. pytz 等等. 你知道有多少种数据类型吗?date.time.dat

python 增加矩阵行列和维数 方法1 np.r_ np.c_ import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[0,0,0]]) c = np.r_[a,b] d = np.c_[a,b.T] print c print d [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] [0 0 0]] [[1 2 3 0] [4 5 6 0] [7 8 9 0]] 该方法只能将两个矩阵合并 注意要合并的两

python中矩阵的实现是靠序列,,, 序列有很多形式, 其实矩阵是现实生活中的东西,把现实生活中的结构转换到程序中. 就需要有个实现的方法,而这种路径是多种多样的. 下面给出一个把矩阵转换成python中的序列. 然后进行矩阵的转置 # -*- coding: utf-8 -*- #下面的测试是关于转置的.import numpy as np                #NumPy minVals=np.array([1,2,3])print(minVals)data=np.tile(mi

python 判断矩阵中每行非零个数的方法: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/17 15:05 # @Author : Sizer # @Site : # @File : test.py # @Software: PyCharm import time import numpy as np # data = np.array([ # [5.0, 3.0, 4.0, 4.0, 0.0], # [3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 3.0], #

Python的矩阵传播机制(Broadcasting) 最近在学习神经网络.我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix).回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作.例如: my_list = [1,2,3,4] new_list = [] for each in my_list: new_list.append(each*2) print(new_list) # 输出 [2,3,4,5] 如果是矩阵呢: my_m

python实现矩阵乘法的方法 本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法.分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下:   def matrixMul(A, B):   res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]   for i in range(len(A)):     for j in range(len(B[0])):       for k in range(len(B)):         res[i][j] = A[i][k] *

题目链接: https://acm.ecnu.edu.cn/problem/3536/ 题目大意: 求蛇形矩阵的每一行的和,数据范围n<=200000. 思路: 由于n数据较大,所以感觉应该是需要找规律. 先附上蛇形矩阵的打表代码,先输出数据较小的蛇形矩阵,观察规律. #include <iostream> #include <malloc.h> using namespace std; ][]; ; void DrawCircle(int len,int n); int m

python矩阵的表示真是让人头大,下面记录一下具体用法:array是numpy库里的.不管怎样, 一.首先导入 numpy: 1)import numpy 2)from numpy import * 3)import numpy as np 二.定义array数组 X=array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]) X输出为5x4的矩阵: 三.X[:,0]就是取矩阵X的所有行的第0列的元素,X[:,1]

我想与大家分享一些我和我的团队在一个项目中经历的一些问题.在这个项目中,我们必须要存储和处理一个相当大的动态列表.测试人员在测试过程中,抱怨内存不足.下面介绍一个简单的方法,通过添加一行代码来解决这个问题. 图片的结果 下面我来解释一下,它是如何运行的. 首先,我们考虑一个简单的"learning"例子,创建一个Dataltem 类,该类是一个人的个人信息,例如姓名,年龄,地址等. class DataItem(object): def __init__(self, name, age

前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: for j in range(len(i)): a[j].append(i[j])

有个朋友提出了一个问题:手头上现在有一个二维列表,比如[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]],现在要把该二维列表变成为[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]]. 其实不动脑筋的话,用二重循环很容易写出来: #! /usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # Author : mayi # Blog : http://www.cnblogs.com

前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: for j in range(len(i)): a[j].append(i[j])

鉴于最近复习线性代数计算量较大,且1800答案常常忽略一些逆阵.行列式的计算答案,故用Python写出矩阵的简单计算程序,便于检查出错的步骤. 1.行列式 可自行更改阶数 from numpy import * # 求行列式 ,建议:取小数点前整数 A = array([[3, 1, 1, 1], [1, 3, 1, 1], [1, 1, 3, 1], [1, 1, 1, 3]]) B = linalg.det(A) print(B) # 48.000000000000014 正确答案:48 2

好处:避免类初始化时大量重复的赋值语句 用到了魔法__dict__ # 一行式构造器 class Test(): # 初始化 def __init__(self, a, b, c=2, d=3, e=4, f=5): self.__dict__.update({k:v for k,v in locals().items() if k != 'self'}) # 设置 def set_option(self, *args, **kwargs): self.__dict__.update(dict(

比如,从一个6*6矩阵中,提取它的第一行元素,形成一个6维行向量. A(i,:)行  A(:,i)列 方法: A(i,:) 提取矩阵A的第 i行 A(:,i) 提取矩阵A的第 i列   给你个例子: >> A=[1:6;2:7;3:8;4:9;5:10;6:11] A(1,:) A(:,1)   A =   1 2 3 4 5 6 2 3 4 5 6 7 3 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 9 5 6 7 8 9 10 6 7 8 9 10 11     ans =   1 2 3 4

static void Main(string[] args) { string[] strArr;//参数列表 string sArguments = @"Pythons.py";//这里是python的文件名字 RunPythonScript(sArguments, "-u", strArr); } public static void RunPythonScript(string sArgName, string args = "",par

很多时候会出现把一个N*M的矩阵做pca(对M降维)之后却得到一个M*(M-1)矩阵这样的结果.之前都是数学推导得到这个结论,但是, 今天看到一个很形象的解释: Consider what PCA does. Put simply, PCA (as most typically run) creates a new coordinate system by (1) shifting the origin to the centroid of your data, (2) squeezes and

创建二维数组的办法 直接创建(不推荐) 列表生产式法(可以去列表生成式 - 廖雪峰的官方网站学习) 使用模块numpy创建 举个栗子: 创建一个3*3矩阵,并计算主对角线元素之和. import numpy as npa=np.random.randint(1,100,9).reshape(3,3) #生成形状为9的一维整数数组a=np.random.randint(1,100,(3,3)) #上面的语句也可以改为这个print(a)(m,n)=np.shape(a) # (m,n)=(3,3)

不知道你有没有遇到这么一种情况,就是你有时候想要把电脑上的一些东西传输到你的手机或者 Pad ,你要么需要使用数据线连接到电脑,有时候还要装各种驱动才可以进行数据传输,要么需要借助第三方的工具,在局域网上传输,还有就是使用微信的文件传输助手...不过这些操作都有些局限,比如各种驱动安装不上,第三方的工具突然傻逼,又或者突然断网,这就 wtf 了. 不过,咱这不有 Python 嘛,今天小编来跟你分享一个技巧,使用一个命令就可以把你的电脑变成服务器,这样你的手机就可以直接获取你电脑的文件了. 这个

import numpy as np lis = np.mat([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print(np.linalg.inv(lis)) # 求矩阵的逆矩阵 [[-1.2009599e+16 3.6028797e+16 -2.4019198e+16] [ 2.4019198e+16 -7.2057594e+16 4.8038396e+16] [-1.2009599e+16 3.6028797e+16 -2.4019198e+16]] print(lis.trans