vector1 = np.array([1,2,3]) vector2 = np.array([4,5,6]) dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(vector1 - vector2 ))) 或 dist = numpy.linalg.norm(vector1 - vector2 )

EuclideanClusterExtraction这个名字起的很奇怪,欧式距离聚类这个该如何理解?欧式距离只是一种距离测度的方法呀!有了一个Cluster在里面,我以为是某一种聚类算法,层次聚类?k-NN聚类?K-Means?还是模糊聚类?感觉很奇怪,看下代码吧. 找一个实例cluster_extraction.cpp的main入口函数. 找到computer函数,该方法中定义了一个pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;对象,接着

1.dist.eculidean(A, B) # 求出A和B点的欧式距离 参数说明:A,B表示位置信息 2.dlib.get_frontal_face_detector()表示脸部位置检测器 3.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor]) 表示脸部特征位置检测器 参数说明:args['shape_predictor'] 表示位置信息 4.Orderdict([('mouth', (23, 30))])  # 构造有序的字典参数说明:'mouth'表示

python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

前言: 在iOS开发中,有关导航,周边的开发,必须基于2个框架: Map Kit :用于地图展示 Core Location :用于地理定位   用户隐私的保护 从iOS 6开始,苹果在保护用户隐私方面做了很大的加强,以下操作都必须经过用户批准授权:获取用户的位置.通讯录.日历.相机.相册等等 从iOS 8开始,用户定位分两种情况 总是使用用户位置:NSLocationAlwaysUsageDescription 使用应用时定位:NSLocationWhenInUseDescription  

使用python求字符串或文件的MD5 五月 21st, 2008 #以下可在python3000运行. #字符串md5,用你的字符串代替'字符串'中的内容. import hashlib md5=hashlib.md5('字符串'.encode('utf-8′)).hexdigest() print(md5) #求文件md5 import hashlib #文件位置中的路径,请用双反斜杠, 如'D:\\abc\\www\\b.msi' file='[文件位置]' md5file=open(fi

Tree Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 30000K Total Submissions: 12276   Accepted: 3886 Description Give a tree with n vertices,each edge has a length(positive integer less than 1001). Define dist(u,v)=The min distance between node u and v. Give an

本人最近在写一篇关于神经网络同步的文章,其一部分模型为: x_i^{\Delta}(t)= -a_i*x_i(t)+ b_i* f(x_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(x_j(t-\tau_{ij})), t\in\mathbb{R} (1.1) y_i^{\Delta}(t)= -a_i*y_i(t)+ b_i* f(y_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(y_j(t-\tau_

剑指Offer--网易笔试之不要二--欧式距离的典型应用 前言 欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离).在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离. 二维空间的公式 0ρ = sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 ) |x| = √( x2 + y2 ) 三维空间的公式 0ρ = √( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2 )

Python 求点到直线的垂足 在已知一个点,和一条已知两个点的直线的情况下 运算公式参考链接:https://www.cnblogs.com/mazhenyu/p/3508735.html def getFootPoint(point, line_p1, line_p2): """ @point, line_p1, line_p2 : [x, y, z] """ x0 = point[0] y0 = point[1] z0 = point[2]

python求100以内素数之和 from math import sqrt # 使用isPrime函数 def isPrime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(sqrt(n)) + 1): if n % i == 0: return False return True count = 0 for i in range(101): if isPrime(i): count += i print(count) # 单行程序扫描素数

欧式距离: l2范数: l2正则化: l2-loss(也叫平方损失函数): http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Li_Mimicking_Very_Efficient_CVPR_2017_paper.pdf 总结:l2范数和欧式距离很像,都是开根号.l2正则化和l2-loss都是直接开平方.上面这篇mimic的paper,就是用的l2-loss,可以看到他写的公式就是在l2范数上开平方.也可以这么理解,对于loss,需要求梯

Python 求两个文本文件以行为单位的交集 并集 差集,来代码: s1 = set(open('a.txt','r').readlines()) s2 = set(open('b.txt','r').readlines()) print 'ins: %s'%(s1.intersection(s2)) print 'uni: %s'%(s1.union(s2)) print 'dif: %s'%(s1.difference(s2).union(s2.difference(s1)))

涉及的知识点挺多,但是大多是套路 1.求曼哈顿距离的最值一般对所有情况进行讨论 2.三维树状数组用来求前缀最大值 /* 有一个三维坐标系(x,y,z),取值范围为[1,n],[1,m],[1,h],有两种操作 1.在三维坐标系上更新一个点(x1,y1,z1) 2.给定一个点(x2,y2,z2),问在坐标系上离该点Manhattan距离最短的点 即最小的 |x2-x1|+|y2-y1|+|z2-z1| 令 f=|x2-x1|+|y2-y1|+|z2-z1|,那么可以讨论去绝对值后f的八种情况 f0

Python求一个数字列表的元素总和.练手: 第一种方法,直接sum(list): 1 lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 2 total = 0 #初始化总和为0 3 4 #第一种方法 5 total = sum(lst); #直接调用sum()函数 6 print(total) #55 第二种方法,while循环: lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 total = 0 #初始化总和为0 i = 0 whil

(一)求字符串的MD5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SHA1,SHA256等方法 m = hashlib.md5() #声明一个对象 m.update(b'hello python') #用对象的update方法指定一个字符串,前面的b是转换为二进制,否则显示不 了. print(m.hexdigest()) #用对象的hexdigest()方法进行十六进制显示 . (二)求一个文件的md5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SH

大致题意: 给一棵树,每个节点最开始都是黑色,有两种操作,1.询问树中相距最远的一对黑点的距离 2.反转一个节点的颜色 一种做法: 建立出树的括号序列,类似这样: [A[B][C]],所以长度为3*n 假如我们要询问AC间的距离,提取出中间的括号:[]],匹配消去后得到],其长度就是距离. 现在我们要做的就是修改点的状态,并且动态维护答案.要用到一些求与绝对值相关的式子的技巧. /**********************************************************

一. 先说我对这个题目的理解 直线的x,y方程是这样的:y = kx+b, k就是斜率. 求线性回归斜率, 就是说 有这么一组(x, y)的对应值——样本.如果有四组,就说样本量是4.根据这些样本,做“线性回归”,最终求出一条直线(即y = kx + b的k值和b值),使得样本里的各个点(x, y) “尽可能的”落到直线(或者直线附近)上. 二. python解题需要安装的包 实际解题主要用到的python库是pandas. 解题算法是“最小二乘法”,这用到了pandas的ols函数. 我的系统

我们知道,python作为一种几乎是脚本语言的语言,其优点固然有,但是其有一个最大的缺点,就是运行速度没有办法和c,c++,java比.最近在些一些代码的时候也是碰到了这样的问题. 具体而言,python想提速度,基本思路是两个,有个就jit技术,在python中比较好用的就是pypy:另外一种就是先分析代码速度瓶颈,然后把性能瓶颈用c或者别的语言写成模块,让python调用.后面一种方法其实也存在折中,比如cython.对于cython,笔者目前也在学习中,后续有心得了,写成文章和大家分享.

一.前言说明 今天看到微信群里一道六年级数学题,如下图,求阴影部分面积 看起来似乎并不是很难,可是博主添加各种辅助线,写各种方法都没出来,不得已而改用写Python代码来求面积了 二.思路介绍 1.用Python将上图画在坐标轴上,主要是斜线函数和半圆函数 2.均匀的在长方形上面洒满豆子(假设是豆子),求阴影部分豆子占比*总面积 三.源码设计 1.做图源码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def init(): plt.xla

ZZNU-2118 : 早安晚安,不如我先入土为安 题目描述 spring比较喜欢玩台球,因为看着台球在桌子上碰来碰去很有意思(台球撞壁反弹,入射角等于反射角),每次完美的台球入洞,都能体现他数学天才的能力.机房的大佬们当然不承认spring能力强,而是认为每次都是运气而已. spring很不服气,但又打不过机房大佬,争执过程中聪明的渣渣宥终于想到了完美的办法,那也就是建立数学模型,交给脸红脖子粗的spring来解决. 题目给出一组(x,y),表示矩形的四个点分别为(0,0)(x,0)(0,y)