△在末尾添加元素时，Python列表复杂度为O(1)，NumPy复杂度为O(N) 向量运算 向量初始化 创建NumPy数组的一种方法是从Python列表直接转换，数组元素的类型与列表元素类型相同。...这就是为什么将小数部分加到步骤arange通常是一个不太好的方法：我们可能会遇到一个bug，导致数组的元素个数不是我们想要的数，这会降低代码的可读性和可维护性。 这时候，linspace会派上用场。...它有两个常见的函数，分别是np.where和np.clip： ? 向量运算 算术运算是NumPy速度最引入注目的地方之一。NumPy的向量运算符已达到C++级别，避免了Python的慢循环。...这些问题已在math.isclose函数中得到解决。 矩阵运算 NumPy中曾经有一个专用的类matrix，但现在已弃用，因此下面将交替使用矩阵和2D数组两个词。 矩阵初始化语法与向量相似： ?...all和any两个函数也能使用axis参数： ? 矩阵排序 尽管axis参数对上面列出的函数很有用，但对二维排序却没有帮助： ? axis绝不是Python列表key参数的替代。
NumPy 数组和 Python 列表 乍一看，NumPy 数组与 Python 列表类似。它们都可作为容器，能够快速获取和设置元素，但插入和移除元素会稍慢一些。...向量：一维数组 向量初始化 为了创建 NumPy 数组，一种方法是转换 Python 列表。NumPy 数组类型可以直接从列表元素类型推导得到。...你可以使该区间的末端落在一个非整数的 step 数中（solution1），但这会降低代码的可读性和可维护性。这时候，linspace 就可以派上用场了。它不受舍入的影响，总能生成你要求的元素数值。...不过，使用 linspace 时会遇到一个常见的陷阱：它统计的是数据点的数量，而不是区间，因此其最后一个参数 num 通常比你所想的数大 1。因此，上面最后一个例子中的数是 11，而不是 10。...– pd.DataFrame(a).sort_values().to_numpy() 会从左向右根据所有列排序。
dot()函数，是矩阵之间的点积a的第一行与b的第一列对应的元素相乘的和为新产生的第一个元素，比如第一行的第一个、第二个就是： 0*10 + 1 * 56 + 2 * 4 + 3 * 43 + 4 *...max() 函数的功能：将所有元素加起来，找到最小值和最大值。...它像 sum() 那样把所有元素加起来，但是它的实现方式是，第一个元素加到第二个元素上，把结果保存到一个列表里，然后把结果加到第三个元素上，再保存到列表里，依次累加。...当遍历完数组中所有元素则结束，返回值为运行数组的总和的列表。 其实 cumsum() 就是一个累加计算并且保存每次累加的结果，返回值就是包含所有累加结果的一个列表。...比如 np.array([1, 2, 3, 4, 5]).cumsum() = [1, 3, 6, 10, 15] 高级索引 花俏的索引 “花俏的索引”是获取数组中我们想要的特定元素的有效方法。 #!
dot()函数，是矩阵之间的点积 a的第一行与b的第一列对应的元素相乘的和为新产生的第一个元素，比如第一行的第一个、第二个就是： 0*10 + 1 * 56 + 2 * 4 + 3 * 43 +...max() 函数的功能：将所有元素加起来，找到最小值和最大值。...它像 sum() 那样把所有元素加起来，但是它的实现方式是，第一个元素加到第二个元素上，把结果保存到一个列表里，然后把结果加到第三个元素上，再保存到列表里，依次累加。...当遍历完数组中所有元素则结束，返回值为运行数组的总和的列表。 其实 cumsum() 就是一个累加计算并且保存每次累加的结果，返回值就是包含所有累加结果的一个列表。...比如 np.array([1, 2, 3, 4, 5]).cumsum() = [1, 3, 6, 10, 15] 高级索引 花俏的索引 “花俏的索引”是获取数组中我们想要的特定元素的有效方法。
这里有一个简化代码的优化，就是在a和b两个数组当中插入一个”标兵“，这个标兵设置成正无穷大的数，这样当a数组当中其他元素都弹出之后。...由于标兵大于b数组当中除了标兵之外其他所有的数，就可以保证a数组永远不会越界，如此就可以简化很多代码了（前提，a和b数组当中不存在和标兵一样大的数）。...快速排序 快速排序同样利用了分治的思想，我们每次做一个小的操作，让数组的一部分变得有序，之后我们通过递归，将这些有序的部分组合在一起，达到整体有序。...在归并排序当中，我们划分问题的方法是横向切分，我们直接将数组一分为二，针对这两个部分分别排序。 快排稍稍不同，它并不是针对数组的横向切分，而是从问题本身出发的”纵向“切分。...在快速排序当中，我们解决的子问题不是对数组的一部分排序，而是提升数组的有序程度。 怎么提升呢？我们在数组当中寻找一个数，作为标杆，我们利用这个标杆调整数组当中元素的顺序。
NumPy 数组和 Python 列表 乍一看，NumPy 数组与 Python 列表类似。它们都可作为容器，能够快速获取和设置元素，但插入和移除元素会稍慢一些。...向量：一维数组 向量初始化 为了创建 NumPy 数组，一种方法是转换 Python 列表。NumPy 数组类型可以直接从列表元素类型推导得到。...你可以使该区间的末端落在一个非整数的 step 数中（solution1），但这会降低代码的可读性和可维护性。这时候，linspace 就可以派上用场了。它不受舍入的影响，总能生成你要求的元素数值。...不过，使用 linspace 时会遇到一个常见的陷阱：它统计的是数据点的数量，而不是区间，因此其最后一个参数 num 通常比你所想的数大 1。因此，上面最后一个例子中的数是 11，而不是 10。...在 pandas 中执行它可能是更好的选择，因为在 pandas 中，该特定运算的可读性要高得多，也不那么容易出错： – pd.DataFrame(a).sort_values(by=[2,5]).to_numpy
Python的列表索引从0开始，因此，列表中第一个元素的索引值为0。我们也可以使用负索引访问列表中的元素，若列表中最后一个元素的索引为-1，那么其前一个元素的索引为-2，依此类推。...在Python中，如果对两个list使用“＋”运算符，则将产生一个新的list，它会包含这两个list中所有的元素。...如果我们用“＝”复制一个列表，如：my_list_copy = my_list，那么我们在my_list_copy变量中复制的是其引用而不是列表中的值。...模块指定了解决特定问题的函数、方法和新的Python类型。 而软件包（package）则是目录中模块的集合。...在大多数情况下，Numpy是一个更好的选择。 与在Python中常规的list不同，Numpy数组中的元素只能有一个类型。
3.1.2 索引从 0 而不是 1 开始 根据这种简单的计数方式，要访问列表的任何元素，都可将其位置减 1 ，并将结果作为索引。 Python 为访问最后一个列表元素提供了一种特殊语法。...为此，你需要指定新元素的索引和值。 这种操作将列表中既有的每个元素都右移一个位置： 3.2.3 从列表中删除元素 1....在这个示例中，函数 range() 从 2 开始数，然后不断地加 2 ，直到达到或超过终值（ 11 ），因此输出如下： 使用函数 range() 几乎能够创建任何需要的数字集，例如，如何创建一个列表，...6.3.3 按顺序遍历字典中的所有键 字典总是明确地记录键和值之间的关联关系，但获取字典的元素时，获取顺序是不可预测的。这不是问题，因为通常你想要的只是获取与键相关联的正确的值。...通过打印这些值，就获得了一个列表，其中包含被调查者选择的各种语言： The following languages have been mentioned: Python C Python Ruby 这种做法提取字典中所有的值
一个列表中所有偶数的和 一个列表中所有奇数的和 一个所有能被三整除的数的和 首先假设用普通函数来处理这个问题。...Python内置高阶函数 Map函数 map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。 Map函数是一个接受两个参数的函数。...Map 函数对每个元素进行操作，而 filter 函数仅输出满足特定要求的元素。 假设有一个水果名称列表，任务是只输出那些名称中包含字符“g”的名称。...如果存在initial，则将其放在项目之前的序列，并作为默认值时序列是空的。 假设有一个整数列表，并求得所有元素的总和。且使用reduce函数而不是使用for循环来处理此问题。...还可以从列表创建字典。 假设有一个整数列表，需要创建一个字典，其中键是列表中的每个元素，值是列表中的每个元素的平方。
从大一写Python文章，到现在其都有上百篇，现在到了六十五，今日主要写的是数据结构中的数组 Array 数组 Array 在平时使用最多的恐怕就是数组了吧，它是使用最广泛的一种数据结构，它是相同数据类型...： 删除，删除第一个，删除最后一个，选择一个位置删除这些都不方便操作 在数组起始位置处，插入数据和删除数据效率低，时间复杂度平均 O(n) 内存空间要求高，必须有足够的连续的内存空间 题目 这是争哥的春节天天练...请你找出所有满足条件且不重复的三元组。 # # 注意：答案中不可以包含重复的三元组。...，其实三数之和用的不是这样子的，做法是双指针。...求众数 题目来源于 LeetCode 上第 169 号问题：求众数（求数组中超过一半的数字）。题目难度为 Easy #给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。
在深度学习框架中，张量索引操作通常用于访问和修改张量中的数据。以下是一些基本的张量索引操作： 基础索引：可以通过指定张量的维度和对应的索引值来获取张量中的特定元素。...通过指定起始和终止索引以及步长，可以获取张量中的一部分。例如，t1[2:8] 将会返回从索引2到7的张量元素，形成一个新张量。...负数步长：在Python的传统列表中，步长可以为负数，表示倒序排列。但在张量中，步长必须大于0，否则会报错。这意味着不能使用负数步长来逆序索引张量元素。...例如，如果有一个张量t和一个相同形状的布尔张量b，那么t[b]将返回t中所有对应b中为True的元素。...接着，我们创建了一个与t形状相同的布尔张量b，并使用布尔索引选择了所有对应b中为True的元素。最后，我们将结果打印出来。 ️这些就是张量的基础操作，下一节我们看看张量的其他性质~
现在可以使用SubsetRandomSampler为每个创建PyTorch数据加载器，SubsetRandomSampler从给定的索引列表中随机采样元素，同时创建batch数据。...如前所述，我们希望这些输出表示概率，但是为此，每个输出行的元素必须介于0到1之间并且加起来为1，这显然不是这里的情况。...要将输出行转换为概率，我们使用softmax函数，它具有以下公式： 首先，我们将输出行中的每个元素yi替换为e ^ yi，这使得所有元素都为正，然后我们将每个元素除以所有元素的总和，以确保它们加起来为1...最后，我们可以通过简单地选择每个输出行中具有最高概率的元素的索引来确定每个图像的预测标签。 这是使用torch.max完成的，它返回最大元素和沿tensor的特定维度的最大元素的索引。...==运算符执行具有相同形状的两个tensor的逐元素比较，并返回相同形状的tensor，对于不相等的元素包含0，对于相等的元素包含1。 将结果传递给torch.sum会返回正确预测的标签数。
现在可以使用SubsetRandomSampler为每个创建PyTorch数据加载器，SubsetRandomSampler从给定的索引列表中随机采样元素，同时创建batch数据。 ?...如前所述，我们希望这些输出表示概率，但是为此，每个输出行的元素必须介于0到1之间并且加起来为1，这显然不是这里的情况。 要将输出行转换为概率，我们使用softmax函数，它具有以下公式： ?...首先，我们将输出行中的每个元素yi替换为e ^ yi，这使得所有元素都为正，然后我们将每个元素除以所有元素的总和，以确保它们加起来为1。...最后，我们可以通过简单地选择每个输出行中具有最高概率的元素的索引来确定每个图像的预测标签。 这是使用torch.max完成的，它返回最大元素和沿tensor的特定维度的最大元素的索引。 ?...==运算符执行具有相同形状的两个tensor的逐元素比较，并返回相同形状的tensor，对于不相等的元素包含0，对于相等的元素包含1。 将结果传递给torch.sum会返回正确预测的标签数。
你需要执行以下操作 恰好 k 次，最大化你的得分： 1.从 nums 中选择一个元素 m 。 2.将选中的元素 m 从数组中删除。 3.将新元素 m + 1 添加到数组中。 4.你的得分增加 m 。...代码提交结果： 周赛题目2如下，找到两个数组的前缀公共数组： 发给Claude指令如下： 问题描述如下： ''' 给你两个下标从 0 开始长度为 n 的整数排列 A 和 B 。...5.将 b 中的当前元素 y 对应的二进制位置为 1，标记为已匹配 6.计算当前公共前缀的大小，即 p 和 q 的二进制数中 1 的个数 7.返回公共前缀大小的列表 ''' 请用python3书写，并以下面这行作为开头...，初始化为 0 哨兵li，上一个弹出的数的位置，初始化为-1 获取堆中的最小值，并计算清除该元素所需的步数，重复直到堆为空 如果 i 在上一个弹出元素li的后面，对于每个被弹出的元素，计算从i到li在pos...对nums进行i,nums这个格式的遍历,再将当前元素值和对应索引组成后面格式的元组 (num, i) 加入到堆列表 heap 中,不要对这两个格式顺序做修改。 4.
(dimension) 就像遍历列表时一样，Python返回元组中所有的元素： 200 50 4.5.3 修改元组变量 虽然不能修改元组的元素，但可以给存储元组的变量赋值。...对于字处理文档来说，这样做的 效果很好，但混合使用制表符和空格会让Python解释器感到迷惑。每款文本编辑器都提供了一种 设置，可将输入的制表符转换为指定数量的空格。...你在编写代码时应该使用制表符键，但一定要 对编辑器进行设置，使其在文档中插入空格而不是制表符。 在程序中混合使用制表符和空格可能导致极难解决的问题。...你还将学习如何在遍历列表时， 通过使用if语句对特定元素采取特定的措施。 第5章 if语句 5.1 一个简单示例 下面是一个简短的示例，演示了如何使用if语句来正确地处理特殊情形。...这两个字符串相同，因此Python返回 True。从3处的输出可知，这个条件测试并没有影响存储在变量car中的值。 网站采用类似的方式让用户输入的数据符合特定的格式。
2.然后递归地对左侧和右侧的子列表重复以上过程，直到每个子列表只包含一个元素为止。 3.最后将这些已排序的子列表合并起来形成一个完整的有序列表。...对于有重复元素的列表，我们可以使用快速排序的“双指针”技巧来处理这种情况。具体来说，我们可以用两个指针分别指向列表的第一个元素和最后一个元素，将它们进行比较，然后交换它们的位置。...这样，我们就可以保证左边的元素都小于右边的元素，这样就可以避免在分割过程中出现多个相等的优先级相同的元素被分到了不同的子列表中的问题。...4.重复步骤 2 和 3，直到达到所需的随机排列程度。...下面是一个 Python 实现的例子： def permute(list): # 对列表进行排序 list.sort() # 生成一个随机数，用于决定每个元素在列表中的位置
，直到一个或两个指针达到某种特定条件。...处理链表或数组中的循环的问题 当你需要知道特定元素的位置或链表的总长度时 何时应该优先选择这种方法，而不是上面提到的二指针方法？ 有些情况不适合使用二指针方法，比如在不能反向移动的单链接链表中。...Tree DFS 模式的工作方式是从树的根部开始，如果这个节点不是一个叶节点，则需要做三件事： 1．决定现在是处理当前的节点（pre-order），或是在处理两个子节点之间（in-order），还是在处理两个子节点之后...子集 很多编程面试问题都涉及到处理给定元素集合的排列和组合。子集（Subsets）模式描述了一种用于有效处理所有这些问题的宽度优先搜索（BFS）方法。...，找到一个排序列表中的最小元素 K 路合并模式的问题： 合并 K 个排序的列表（中等） 找到和最大的 K 个配对（困难） 14.
，直到一个或两个指针达到某种特定条件。...处理链表或数组中的循环的问题 当你需要知道特定元素的位置或链表的总长度时 何时应该优先选择这种方法，而不是上面提到的二指针方法？ 有些情况不适合使用二指针方法，比如在不能反向移动的单链接链表中。...Tree DFS 模式的工作方式是从树的根部开始，如果这个节点不是一个叶节点，则需要做三件事： 1．决定现在是处理当前的节点（pre-order），或是在处理两个子节点之间（in-order），还是在处理两个子节点之后...根据问题的不同，将 K 个元素插入到 min-heap 或 max-heap 中 2．迭代处理剩余的数，如果你找到一个比 heap 中数更大的数，那么就移除那个数并插入这个更大的数 ?...，找到一个排序列表中的最小元素 K 路合并模式的问题： 合并 K 个排序的列表（中等） 找到和最大的 K 个配对（困难） 14.
它真的只是解决一个特定的问题的一系列步骤。无论你是否意识到，你都在使用算法。如果你需要给孩子们打包午饭，送他们上学，取走干洗的衣服，然后去上班，你已经无意识地构造了一系列步骤，从厨房到办公室。...我们也可以说x不是集合A中的一个元素： 你越能理解这些符号，你就越能在头脑中通过这些字符串来沟通。当你看到上面这个，你可以说，“x不是集合A中的元素。”你越能明确地讲出符号的含义，你就越能理解它们。...**符号表示x的j次幂。方程输入参数x，我令它为2。从0到5循环，取x的1,2,3,4, 5次幂，然后将这些数字添加到一个列表中。它得出列表数字之和为：62。 走进矩阵 记住，2D张量也被称为矩阵。...我们将同样大小和形状的矩阵对应的元素相乘，再把所有的乘积作和。 那么一个向量和另一个向量乘积的公式是什么样的呢？ 深吸一口气。你成功了！ 我们现在认识了所有的符号。 这是两个等长向量的乘积公式。...然后我们用元素A2 乘以元素B2.我们对于每一个元素做相同的操作，直到达到末尾，“n”。然后对它们作和。 让我们看一下这个操作的图示。 现在我们可以把这些数字代入我们的公式。
在数据分析的领域中，Python以其灵活易用的特性和丰富的库资源，成为了众多数据科学家的首选工具。在Python的数据分析流程中，数据的选择和运算是两个至关重要的步骤。...它们能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，并通过适当的运算处理，得出有指导意义的结论。 数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。...综上所述，Python在数据分析中的数据选择和运算方面展现出了强大的能力。通过合理的数据选择和恰当的运算处理，我们可以从数据中获取到宝贵的信息和洞见，为决策提供有力的支持。...正整数用于从数组的开头开始索引元素(索引从0开始),而负整数用于从数组的结尾开始索引元素，其中最后一个元素的索引是-1，第二个到最后一个元素的索引是-2，以此类推。...如果为True,则不要使用连接轴上的索引值。生成的轴将标记为0…, n-1。 join_axes-这是索引对象的列表。用于其他(n-1)轴的特定索引,而不是执行内部/外部设置逻辑。
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