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Python 各显其能的列表

数组 如果我们需要一个只包含数字的列表，那么 array.array 比 list 更 高效。数组支持所有跟可变序列有关的操作，包括 .pop、.insert 和 .extend。...60 倍，因为后者会使用内置的 float 方法把每一行文字转换成浮点数。...示例代码 通过改变数组中的一个字节来更新数组里某个元素的值 import array numbers = array.array('h', [-2, -1, 0, 1, 2]) memv = memoryview...在内存上的修改映射到了原始数据上 NumPy和SciPy 凭借着 NumPy 和 SciPy 提供的高阶数组和矩阵操作，Python 成为科学计 算应用的主流语言。...NumPy 实现了多维同质数组（homogeneous array） 和矩阵，这些数据结构不但能处理数字，还能存放其他由用户定义的记 录。

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

在 NumPy 中的数组赋值通常存储为 n 维数组，只需要最小类型来存储对象，除非你指定维数和类型。NumPy 执行元素按元素的操作，所以用*来乘以 2D 数组不是矩阵乘法 - 这是元素按元素的乘法。...1xn 或 nx1）或 1D NumPy 数组 a（长度 n）中的最后一个元素 a(2,5) a[1, 4] 访问二维数组 a 中第二行第五列的元素 a(2,:) a[1] 或 a[1, :] 二维数组...NumPy 中的数组赋值通常存储为 n 维数组，以容纳序列中的对象所需的最小类型，除非你指定维数和类型。NumPy 执行逐个元素的操作，因此用*乘以 2D 数组不是矩阵乘法 - 而是逐个元素的乘法。...1xn 或 nx1）或长度为 n 的 1D NumPy 数组 a 中的最后一个元素 a(2,5) a[1, 4] 访问 2D 数组 a 中第二行第五列的元素 a(2,:) a[1] or a[1, :]...:) 如果您熟悉张量代数的话，语义上更接近。 :) 所有操作（*，/，+，- 等）都是逐元素的。 :( scipy.sparse 中的稀疏矩阵与数组的交互不太好。

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数据结构（5）：数组

数组是由 n（n≥1）个相同类型的数据元素构成的有限序列，每个数据元素称为一个数组元素，每个元素在 n 个线性关系中的序号称为该元素的下标，下标的取值范围称为数组的维界。...以二维数组为例，按行优先存储的基本思想是：先行后列，先存储行号较小的元素，行号相等先存储列号较小的元素。设二维数组行下标与列下标的范围分别为[0,h₁]与[0,h₂]，则存储结构关系式为 ?...稀疏矩阵 ? 矩阵中非零元素的个数为 t，相对矩阵元素的个数 s 来说非常少，即 s＞＞t 的矩阵称为稀疏矩阵。例如，一个矩阵的阶为 100×100，该矩阵中只有少于 100 个非零元素。...对于矩阵中的第一行而言，在旋转后，它出现在倒数第一列的位置。 并且，第一行的第 x 个元素在旋转后恰好是倒数第一列的第 x 个元素。 对于矩阵的第二行而言，在旋转后，它出现在倒数第二列的位置。...对于矩阵的第三行和第四行同理。这样我们可以得到规律： 对于矩阵中的第 i 行的第 j 个元素，在旋转后，它出现在倒数第 i 列的第 j 个位置。 我们将其翻译成代码。

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Java数组

多维数组实质意义上就是数组的嵌套使用 比如二维数组中的元素不是数字而是另一个数组 创建一个多维数组： int[][] = new int[5][2]; 第一个中括号表示最外层的数组长度为5 第二个中括号表示里面的数组长度为...使用案例： 多维数组压缩和读取 左边是原始数组 右边为压缩后的稀疏数组也叫稀疏矩阵 稀疏矩阵的参数： row 表示数组行下标 第一行的row表示整个数组总共有多少行 col 表示数组列下标 第一行的...col表示整个数组总共有多少列 value 表示每个坐标对应的元素 第一行的value表示整个数组总共有多少个元素 以下是原数组的代码： 遍历完所有元素后 就需要把所有的无效元素剔除掉 然后需要再遍历一次数组找到那些有效的值...确定了有效元素后 便可以创建稀疏数组的列表了 按照列表格式创建列表头： 总共有3列值 分别是 行 列 值 稀疏数组总共有多少行取决于原数组的有效元素有多少个 在这个基础上要加上列表头的那一行 所以就是...前一个元素比后一个元素大，就交换位置。直到交换到最后一个元素。 每交换一轮，较大的元素会被排在最后面，较小的元素则会排在最前面 每轮排序的元素越来越少，直到没有元素可以交换为止。

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numpy 和 pytorch tensor 的内存连续性 contiguous

所谓contiguous array，指的是数组在内存中存放的地址也是连续的（注意内存地址实际是一维的），即访问数组中的下一个元素，直接移动到内存中的下一个地址就可以。...连续存储又分为按照行优先（C order）和按照列优先（Fortran order） 行优先 C order 行是指多维数组一维展开的方式，对应的是列优先。...列优先 Fortran order 而Fortran Order则指的是列优先的顺序（Column-major Order)，即内存中同列的元素存在一起。...这个数组看起来结构是这样的： 在计算机的内存里，数组arr实际存储是像下图所示的： 这意味着arr是C连续的（C contiguous)的，因为在内存是行优先的，即某个元素在内存中的下一个位置存储的是它同行的下一个值...性能影响 从性能上来说，获取内存中相邻的地址比不相邻的地址速度要快很多（从RAM读取一个数值的时候可以连着一起读一块地址中的数值，并且可以保存在Cache中），这意味着对连续数组的操作会快很多。

1.9K20

前端JS手写代码面试专题（一）

矩阵转置是最常见的矩阵操作之一，它将矩阵的行列互换，即将矩阵的第i行第j列的元素变为第j行第i列的元素。这项技能不仅在数学计算中非常有用，也是很多编程面试中常见的问题。...对于原始矩阵的每一列，都创建一个新的数组，其中包含转置后矩阵的对应行。内部的map方法遍历原始矩阵的每一行，row[i]选取当前列（即当前外部map迭代器的索引i对应的元素）的所有元素。...这样，原始矩阵中的列就变成了转置矩阵中的行。 这种方法的精妙之处在于它利用了JavaScript的高阶函数map，避免了使用传统的双重循环，使代码更加简洁、易读。...具体来说，右侧的[b, a]创建了一个包含b和a值的新数组，然后通过解构赋值[a, b]将数组中的第一个元素（即原来的b的值）赋给a，将第二个元素（即原来的a的值）赋给b，从而实现了a和b的值交换。...在面试中展示你对现代JavaScript特性的掌握，尤其是如何利用这些特性来编写更简洁、高效的代码，是非常加分的。

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NumPy 笔记（超级全！收藏√）

内存块以行顺序(C样式)或列顺序(FORTRAN或MatLab风格，即前述的F样式)来保存元素  NumPy 数据类型  numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C...如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。  NumPy 高级索引  NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。...按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘k’ – 元素在内存中的出现顺序。 ...**小端模式：**指数据的高字节保存在内存的高地址中，而数据的低字节保存在内存的低地址中，这种存储模式将地址的高低和数据位权有效地结合起来，高地址部分权值高，低地址部分权值低。 ...() 对于两个一维的数组，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和(数学上称之为内积)；对于二维数组，计算的是两个数组的矩阵乘积；对于多维数组，它的通用计算公式如下，即结果数组中的每个元素都是：数组a的最后一维上的所有元素与数组

4.6K30

算法可视化：把难懂的代码画进梵高的星空

分析计算这些概率是困难的，因为它取决于知道使用的确切排序算法。但是根据经验计算是很容易的：我们简单地洗牌数千次，并计数索引j处元素i的出现次数。该概率矩阵的有效显示是矩阵图： ?...然而，它在对角线下方表现出强的正偏置，这表示将元素从索引i推到i + 1或i + 2的趋势。第一行、中间行和最后一行也有奇怪的行为，这可能是Chrome使用“三中值”的快速排序的结果。...这是非常失偏的！所得到的数组通常几乎没有洗过牌，如该矩阵中的强绿色对角线所示。这并不意味着Chrome的排序是比Firefox的“更好”，它只是意味着不应该使用随机比较器洗牌。...更密集的显示可能需要更多的研究来理解，但是可以更快地扫描，因为眼睛移动较少。 下面，每一行显示递归之前的数组的状态。...第一行是数组的初始状态，第二行是第一次分区操作之后的数组，第三行是第一个分区的左右部分再次被分区之后的数组等等。实际上，这是广度优先快速排序，其中左右两侧的分区操作并行进行。 ?

1.5K40

这是一份文科生都能看懂的线性代数简介

数学对象 标量 标量就是一个简单的数，比如 24。 向量 向量是一个有序数组，能够写成一行或者一列的形式。向量只包含一个索引，用来表示向量中的某个特定元素。...比如 V_2 表示向量中的第二个元素，在上面淡黄色的图中是-8。 矩阵 矩阵是一个有序的二维数组，有两个索引。第一个索引表示行，第二个索引表示列。...为了得到结果向量中的第一个元素 16，选择拿来和矩阵相乘的向量中的元素 1 和 5，把它们与矩阵第一行中的元素 1 和 3 相乘，像这样：1*1 + 3*5 = 16。...对矩阵第二行的元素进行相同的计算：4*1 + 0*5 = 4。同样，再计算矩阵第三行的元素：2*1 + 1*5 = 7。...另外，你还掌握了矩阵最重要的性质，以及它们为什么可以帮我们得到更有效的计算。在这些知识的基础上，你还学习了逆矩阵和转置矩阵的概念，以及可以如何使用它们。

1.4K100

入门 | 这是一份文科生都能看懂的线性代数简介

标量 标量就是一个简单的数，比如 24。 向量 ? 向量是一个有序数组，能够写成一行或者一列的形式。向量只包含一个索引，用来表示向量中的某个特定元素。...比如 V_2 表示向量中的第二个元素，在上面淡黄色的图中是-8。 矩阵 矩阵是一个有序的二维数组，有两个索引。第一个索引表示行，第二个索引表示列。...例如，M_23 表示的是第二行、第三列的元素，在上面淡黄色的图中是 8。矩阵可以有多个行或者列，注意一个向量也是一个矩阵，但仅有一行或者一列。...为了得到结果向量中的第一个元素 16，选择拿来和矩阵相乘的向量中的元素 1 和 5，把它们与矩阵第一行中的元素 1 和 3 相乘，像这样：1*1 + 3*5 = 16。...另外，你还掌握了矩阵最重要的性质，以及它们为什么可以帮我们得到更有效的计算。在这些知识的基础上，你还学习了逆矩阵和转置矩阵的概念，以及可以如何使用它们。

1.4K90

揭秘Numpy「高效使用哲学」，数值计算再提速10倍！

它基于Python，提供远高于Python的高性能向量、矩阵和更高维度的数据结构。之所以性能高是由于它在密集型计算任务中，向量化操作是用C和Fortran代码实现。...2 导入Numpy 只需要一行代码就能导入： from numpy import * 在numpy包中，描述向量，矩阵和更高维度的数据集使用的术语是array. 3 生成numpy数组 有许多方法能初始化一个新的...numpy数组，例如：arange, linspace等，从文件中读入数据，从python的lists等都能生成新的向量和矩阵数组。...,), (2, 2)) numpy中获取元素个数通过size： In [8]: size(v),size(m) Out[8]: (4, 4) 4 为什么要用numpy?...，当array被创建时，元素的类型就确定 Numpy的array更节省内存 由于是静态类型，一些数学函数实现起来会更快，例如array间的加减乘除能够用C和Fortran实现 使用ndarray.dtype

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学习笔记DL004:标量、向量、矩阵、张量，矩阵、向量相乘，单位矩阵、逆矩阵

Ai,:表示A中垂直坐标i上一横排元素，A的第i行(row)。右下元素。A:,i表示A的第i列(column)。明确表示矩阵元素，方括号括起数组。...矩阵值表达式索引，表达式后接下标，f(A)i,j表示函数f作用在A上输出矩阵第i行第j列元素。 张量(tensor)。超过两维的数组。一个数组中元素分布在若干维坐标规则网络中。A表示张量“A”。...张量A中坐标(i,j,k)元素记Ai,j,k。 转置(transpose)。矩阵转置，以对角线为轴镜像。左上角到右下角对角线为主对角线(main diagonal)。A的转置表为A⫟。...矩阵乘积服务分配律(A(B+C)=AB+AC)、结合律(A(BC)=(AB)C)。不满足交换律(AB=BA)。两个向量点积满足交换律x⫟y=y⫟x。矩阵乘积转置 (AB)⫟=B⫟A⫟。...Ax=b，A∊ℝ⁽mn⁾是已知矩阵，b∊ℝ⁽m⁾是已知向量，x∊ℝⁿ是求解未知向量。向量x每个元素xi都未知。矩阵A第一行和b中对应元素构成一个约束。 单位矩阵、逆矩阵。

2.6K00

python怎么定义数组长度_python中如何定义数组

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 python返回数组（list）长度的方法array = print len(array)… 如何查找二维数组中有多少行和列？...例如， input = (, , ])` 应显示为3行和2列… 所以我在python中实现了一个块交换算法。...数组如果我们需要一个只包含数字的列表，那么array.array比list更高效。 数组支持所有跟可变序列有关的操作,包括.pop,.insert和.extend。...，提供了python中没有的数组对象，支持n维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换以及随机数生成等功能，可与c++、fortran等语言无缝结合，树莓派python...：array(i, ) 获取数组在存储器中的地址…array(i, ) 将数组arr转换为一个具有相同元素的列表： 所有数值类型的字符代码表： ?

3.9K20

SciPy 稀疏矩阵（5）：CSR

“ 上回说到 LIL 格式的稀疏矩阵的 rows 属性和 data 属性是一个其元素是动态数组的数组。其在内存中的存储方式为一个外围定长数组的元素是指向对应动态数组的基地址的指针。...因此，获取 LIL 格式的稀疏矩阵中的某一行（第 i 行）的非零元素的列索引和元素值只需要分别访问 rows 属性（数组）第 i 个元素（动态数组）和 data 属性（数组）的第 i 个元素（动态数组）...，为了不丢失矩阵的行信息，我们还需要一个数组（记作 indptr），这个数组的第 i 个元素表示第 i 行在拼接后的一维数组的起始位置（当然也可以表示第 i 行在拼接后的一维数组的终点位置，这里以起始位置为例进行操作...=[0, 1, 2, 0, 2]，我们把 indices 改成 [1, 0, 2, 0, 2]（交换前两个元素）也是可以的，data 也要跟着交换前两个元素，在这里交换前后没有变化。...part 06、下回预告 BETTER LIFE 不同于 LIL 格式的稀疏矩阵把相邻两行的非零元素的列索引和元素值存储在内存的不同位置，CSR 格式的稀疏矩阵中相邻两行的非零元素的列索引和元素值在内存中是紧密相连的

7810

程序员进阶之算法练习（八十）

： 选择任意两个相差为k的位置，交换他们的位置上的元素； 比如说数组[3,2,1] 和 k=2，那么可以选择位置1和位置3进行交换，得到数组[1,2,3]，满足题目要求； 但是有些数组的无法满足要求...，肯定有解，因为可以随意交换； 当k>1的时候，每个位置能和相距为k的位置交换，那么将距离为k的元素全部提取出来，这部分元素就能任意交换，比如说数组[1,2,3,4,5,6,7] k=2时，数组可以拆分为...cnt : -1) << endl; } } } } 题目3 题目链接 题目大意： 有n个整数的数组a，数组元素由1和-1组成； 现在可以对数组中的元素进行操作...以“101”字符串为例： 第一行是101； 第二行是110； 第三行是011； 问得到的正方形矩阵中，由1组成的连续字符矩阵最大面积是多少。...，一样在矩阵中存在长为4的等边三角形。

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判断同构数 c语言程序(java人脸识别算法)

，排序完后，数组就是有规律的了 //然后将 B图 记录 点度数的数组也进行从小到大（或者从大到小）进行排序，排序完后，看是否满足 : //同构图的三个必要条件中的第三个条件:度数相同的节点个数相同...列交换 必定伴随着 行的交换 为什么呢: 因为，虽然矩阵的行和列 之间没有太大的关联，即便行交换和列交换并不会改变其点之间的映射关系 //也没有说 行交换后列必须得交换，但是，在表示图的矩阵中，点的次序是有含义的...行列交换操作 判断出错而打断(就是不能行列交换，如何行列交换都无法变换成第二个图,进而被打断) //调整A矩阵成B 请注意:以下操作 列交换 必定伴随着 行的交换 为什么呢: 因为，虽然矩阵的行和列...之间没有太大的关联，即便行交换和列交换并不会改变其点之间的映射关系 //也没有说 行交换后列必须得交换，但是，在表示图的矩阵中，点的次序是有含义的; for(i=0;i<B.points;...(这才是最坏的情况) 矩阵比较:两个矩阵每个元素都比较一遍 需要N^2，因此，每比较一次都 是N ^2 全排列: 让矩阵行列变化，遍历所有的可能(最坏的情况),也就是N!

1.3K20

利用Numpy中的ascontiguousarray可以是数组在内存上连续，加速计算

额外知识： C order vs Fortran order 所谓C order，指的是行优先的顺序（Row-major Order)，即内存中同行的元素存在一起，而Fortran Order则指的是列优先的顺序...译文 所谓contiguous array，指的是数组在内存中存放的地址也是连续的（注意内存地址实际是一维的），即访问数组中的下一个元素，直接移动到内存中的下一个地址就可以。...这个数组看起来结构是这样的：   在计算机的内存里，数组arr实际存储是像下图所示的：   这意味着arr是C连续的（C contiguous)的，因为在内存是行优先的，即某个元素在内存中的下一个位置存储的是它同行的下一个值...上述数组的转置arr.T则没有了C连续特性，因为同一行中的相邻元素现在并不是在内存中相邻存储的了:   这时候arr.T变成了Fortran 连续的（Fortran contiguous），因为相邻列中的元素在内存中相邻存储的了...从性能上来说，获取内存中相邻的地址比不相邻的地址速度要快很多（从RAM读取一个数值的时候可以连着一起读一块地址中的数值，并且可以保存在Cache中），这意味着对连续数组的操作会快很多。

1.8K00
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