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

1. Given n non-negative integers representing the histogram's bar height where the width of each bar is 1, find the area of largest rectangle in the histogram. Above is a histogram where width of each bar is 1, given height = [2,1,5,6,2,3]. The large

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_

python数组和矩阵使用总结 1.数组和矩阵常见用法 Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作.使用这个包,需要导入numpy. SciPy包以NumPy包为基础,大大的扩展了numpy的能力.因此只要导入了scipy,不必在单独导入numpy了!为了使用的方便,scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容. 本文还是区分numpy中实现的和scipy中实现的. 以下默认已经:import numpy as np 以及 impor scipy as sp num

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

Leetcode 542:01 矩阵 01 Matrix### 题目: 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵,找出每个元素到最近的 0 的距离. 两个相邻元素间的距离为 1 . Given a matrix consists of 0 and 1, find the distance of the nearest 0 for each cell. The distance between two adjacent cells is 1. 示例 1: 输入: 0 0 0 0 1 0 0 0 0 输出

题目传送门//res tp nowcoder 目的 给定n*m 01矩阵,求矩阵内第二大矩形 分析 O(nm)预处理01矩阵为n个直方图,问题转换为求n个直方图中的第二大矩形.单调栈计算,同时维护前二大的面积即可. 对于XY的矩阵,我们只需考虑X Y,X * (Y-1),(X-1) * Y即可 #include<iostream> #include<algorithm> #include<stack> using namespace std; typedef long

Python学习--01入门 Python是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言.和PHP一样,它是后端开发语言. 如果有C语言.PHP语言.JAVA语言等其中一种语言的基础,学习Python入门很容易. Hello World! python文件以.py结尾. hello.py #!/usr/bin/python print("Hello, World!"); 在命令行里运行(直接输入文件名即可): $ chmod +x hello.py $ ./hello.py W

Milking Grid Problem's Link:http://poj.org/problem?id=2185 Mean: 给你一个n*m的字符矩阵,让你求这个字符矩阵的最小覆盖矩阵,输出这个最小覆盖矩阵的面积. analyse: 做了上一篇博客的题目,就会求一个字符串的最小覆盖矩阵.同样的,现在求字符矩阵的最小覆盖矩阵,只是将一维推向了二维,我们在纸上画一下图,你会发现,其实二维的也是so easy! 我们将每一行的字符串的最小覆盖子串求出来,然后对这n个数求LCM,那么结果就是行覆盖的

Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换. 讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法: print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))][[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]] 另一个

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

原文:Python网络01 原始Python服务器 作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 之前我的Python教程中有人留言,表示只学Python没有用,必须学会一个框架(比如Django和web.py)才能找到工作.而我的想法是,掌握一个类似于框架的高级工具是有用的,但是基础的东西可以让你永远不被淘汰.不要被工具限制了自己的发展.今天,我在这里想要展示的,就是不使用框架,甚至不使用Python标准库中的高级包,只使

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 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]

题目链接:C. 痛苦的 01 矩阵 题目大意:原题说的很清楚了,不需要简化_(:з」∠)_ 题解:设\(r_i\)为第\(i\)行中0的个数,\(c_j\)为第\(j\)列中0的个数,\(f_{i,j}\)代表对应格子是否为0,则有\(cost(i,j)=r_i+c_j-f_{i,j}\),\((cost(i,j))^2=r_i^2+c_j^2+f_{i,j}+2r_ic_j-2f_{i,j}(r_i+c_j)\) $$\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \left( cost(

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

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

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

任务:输入一个二维整形数组,数组里有正数也有负数.二维数组中连续的一个子矩阵组成一个子数组,每个子数组都有一个和.求所有子数组的和的最大值.要求时间复杂度为O(n). (1)设计思想:把二维矩阵分解成行.列的情况,可以相应把问题简化.之后分别依照行和列的基准来求每一个矩阵的和,再依次进行比较每个矩阵的和.最容易想到也是最容易实现的方法.遍历矩阵(行迭代器为i,列迭代器为j),以当前遍历到的元素为首a[i,j],计算二维子矩阵的和(sum=a[i,j]+a[i+1,j]+a[i,j+1]+a[i+

01矩阵 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵,找出每个元素到最近的 0 的距离. 两个相邻元素间的距离为 1 . 示例 1: 输入: 0 0 0 0 1 0 0 0 0 输出: 0 0 0 0 1 0 0 0 0 示例 2: 输入: 0 0 0 0 1 0 1 1 1 输出: 0 0 0 0 1 0 1 2 1 注意: 给定矩阵的元素个数不超过 10000. 给定矩阵中至少有一个元素是 0. 矩阵中的元素只在四个方向上相邻: 上.下.左.右. 思路 先把所有0入队,把1置为MAX_VALUE,然

python进阶01 面向对象.类.实例.属性封装.实例方法 一.面向对象 1.什么是对象 #一切皆对象,可以简单地将“对象”理解为“某个东西” #“对象”之所以称之为对象,是因为它具有属于它自己的“特征”和“行为” 2.面向过程和面向对象 #面向过程指的是变量和函数.“散落”在各种文件中,或者在文件的各个位置,相互没有联系,函数与变量没有相关性,非常不利于维护,设计模式不清晰. #为此才有面向对象概念的诞生. #面向对象指的是相关的变量和函数都“封装”在对象里面,以对象为单位来管理代码.好处在