使用列表理解的矩阵的行和、列和和对角线和。也要消除错误："TypeError：'int‘对象不可迭代“ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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八皇后问题详解(四种解法)

，八个皇后能放下一定是一行放一个，我们只需一个数组记录每个皇后的列数（默认第N个放第N行），那么问题就被抽象成了数组的第N个数和前N-1个数不存在几个和差关系即可（比如差不为零代表不在同一列）。...接着想想问题中存在着大量的循环怎么解决比较高效，我们知道递归和迭代一定程度上是可以很容易做到互相转化实现同样的思路的。...递归是重复调用函数自身实现循环，迭代是函数内某段代码实现循环，使用递归的话我们应该要有一个能在第N行找到某一列的格子可以放皇后的函数，能找到把参数+1去调用自己去找下一行皇后能放的格子，找不到就算了。...最后我们来分析四个方法（矩阵维护法、递归法、迭代法、手动堆栈法）表现和改进，很明显在代码量上递归会是最短的，而需要运行的空间来看手动堆栈也会比较必要更大的运行内存（如果用VS运行手动堆栈的代码，很有可能会提示你...Search_line（i，j）函数将会搜寻第i行从j列开始还有没可以放的格子，set_queen（i，j）就是在可放皇后的(I,j)格子放下皇后，并且在棋盘上对放下的这个皇后的行列和主副对角线的格子进行标记

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3D-Genome | Hi-C互作矩阵归一化指南

这是一种矩阵平衡的方法，但是，在归一化的情况下，行和列的总和不等于1。...基于这些假设，一个解决方案是将原始互作矩阵分解为两个一维偏差和一个行和列之和为相同值的归一化矩阵的乘积。 Imakaev提出的方法在矩阵理论中也称为矩阵平衡。...VC是通过将矩阵的每个元素除以其行和和列和来完成的，以去除每个位点的不同测序覆盖度。 VC可以被认为是SK方法的单次迭代。在SK中，重复执行VC过程，直到所有行和列的总和为相同的值。...，我们首先将偏差设置为矩阵每行的总和，并将每个矩阵元素除以其行和列的偏差。...我们可以看到，归一化矩阵中远离对角线的区域比原始矩阵更干净，但我们几乎看不到 SP 和 VC 方法之间的差异。在实践中，我们在归一化之前预先过滤具有非常小的值的行。

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Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

通过使用 enumerate() 函数，你可以在循环遍历列表或其他可迭代对象时，同时获取元素的索引和值，这样可以更方便地进行处理或记录。...在这个列表推导式中，我们使用了 zip 函数将两个可迭代对象 'v'*4 和 range(1,5) 组合在一起。...具体而言，第k对角线上的元素可以用矩阵中的下标表示为（i，j），其中i - j = k。换句话说，第k对角线上的元素的行索引和列索引之差等于k。...c1 = sum(a) 使用内置函数 sum() 对数组 a 进行逐列求和，将每列元素的和累加，将结果保存在变量 c1 中。这里的 sum() 函数会将每一列作为可迭代对象进行求和。...这种视角下，矩阵乘法的运算可以理解为将行向量与列向量的对应元素相乘，并将结果相加，得到一个标量值。

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开源图书《Python完全自学教程》第5章

第5章容器 ★莫听穿林打叶声，何妨吟啸且徐行。竹杖芒鞋轻胜马，谁怕？一蓑烟雨任平生。 ——苏轼 ” 将字符串、列表和元组视为序列，是因为组成它们的成员具有顺序。...从 type(d) 的返回值可知，Python 中以 dict 表示字典（或字典类型）。下面参照图5-1-1，理解字典的组成和要求：字典对象用英文状态下的符号 { } 包裹。...简要说明： hash：翻译为“散列”或“哈希”，“hashable”意即“可散列”、“可哈希”。截止目前，已经学习过的 Python 内置对象中，数字、字符串、元组都是可散列的，也是不可变对象。...unhasable：翻译为“不可散列”、“不可哈希”，此前学过的列表和现在学习的字典，都是此类型的对象，同时为可变对象。所以，字典也不能作为键值对的键。...在理解了字典的创建方法之后，读者也应该初步理解“容器”的含义。不论列表，元组还是字典，里面的可以放很多个成员（容器里面的“东西”），每个成员之间用逗号分隔。

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什么是语义分割_词法分析语法分析语义分析

（那就对了…）分析混淆矩阵的3个要点：（参考链接） ①矩阵对角线上的数字，为当前类别预测正确的类别数目；非对角线数字，预测都是错误的！...比如：第2列，模型对猫（类别2）预测了1+4=5只（此时，不看预测对与错），再分析，第2列第1行非对角线元素，预测错误（预测值是猫，实际是狗），第2列第2行为对角元素，预测正确（预测值是猫，实际是猫），...，语义分割一般都是多分类的，但也有二分类，对于二分类的语义分割评价指标可参考上述介绍理解，对于多分类的语义分割评价指标，其是基于二分类的思想进行发展延展的，即：将混淆矩阵行、列扩宽（类别增多），进行计算...二分类和多分类混淆矩阵相关公式的计算都遵循上述口诀：“对角都对，横看真实，竖看预测”，所以遵循此原则，就很容易理解二分类和多分类的语义分割指标。...(self.confusionMatrix) # axis = 1表示混淆矩阵行的值，返回列表； axis = 0表示取混淆矩阵列的值，返回列表 IoU = intersection

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什么是数组存储结构

什么是数组存储结构前面学习数据结构的过程中，总是使用数组作为顺序表的底层实现，给我们一种 "数据结构中，数组的作用就是实现顺序表" 的错误认识。其实，数组的作用远不止于此。...结合数据结构压缩存储的思想，我们可以使用一维数组存储对称矩阵。由于矩阵中沿对角线两侧的数据相等，因此数组中只需存储对角线一侧（包含对角线）的数据即可。...对称矩阵的实现过程是，若存储下三角中的元素，只需将各元素所在的行标 i 和列标 j 代入下面的公式：存储上三角的元素要将各元素的行标 i 和列标 j 代入另一个公式：最终求得的 k 值即为该元素存储到数组中的位置...（矩阵中元素的行标和列标都从 1 开始）。...压缩存储稀疏矩阵的方法是：只存储矩阵中的非 0 元素，与前面的存储方法不同，稀疏矩阵非 0 元素的存储需同时存储该元素所在矩阵中的行标和列标。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （302）-- 算法导论22.1 6题

在邻接矩阵中，如果某个结点i是通用汇点，则它对应的行（表示出边）应该全为0（因为没有出边），而对应的列（表示入边）除了对角线上的元素（通常是0，因为自环通常不计入入度）外，应该全为1（因为除了自身外，所有其他结点都指向它...• 这个算法的时间复杂度是O(V^2)，因为它需要遍历矩阵的每一行和列来检查出度和入度。...算法的时间复杂度是O(V)，因为我们最多遍历一次邻接矩阵的每一行和每一列。...遍历邻接矩阵的每一行，寻找一个行的和为V-1的节点，这表示此节点的入度为V-1。 2. 同时，检查这个节点的列是否全为0，以确保它的出度为0。...sumRow和allZerosInColumn是辅助函数，分别用于计算行的和和检查列是否全为0。

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Python实现所有算法-雅可比方法(Jacobian)

在数学中，如果对于矩阵的每一行，一行中对角线条目的大小大于或等于所有其他（非对角线）的大小之和，则称方阵为对角占优该行中的条目。...概念：在实际问题中，特别是微分方程数值解法中，出现的线性代数方程组的系数矩阵往往系数很高，但其非零元素所占的比例很小，我们常把这类矩阵成为大型稀疏矩阵。理解：零元素很多的多阶矩阵。...注意：求解此类系数矩阵若使用Gauss消元法常常会破坏矩阵稀疏性，另分解过程中出现大量非零元素。再插一个：什么是非奇异阵呢？非奇异矩阵是行列式不为 0 的矩阵，也就是可逆矩阵。...再选取初始迭代向量X^(0)，开始逐次迭代。理论是这样的也就是说，对角线分量D，下三角部分L，和上三角U 伪算法是这样的其实这个算法除了矩阵符合要求以外，最重要的迭代格式的转换。...错误处理统一为值错误。还缺了一个，迭代次数至少为1次我们这里要把系数和常数矩阵连在一起，后面的参数在前面的文章里有解释靓仔记得我上面写的对角占优的事情吗？

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机器学习和深度学习中值得弄清楚的一些问题

损失函数对权重向量w的二阶偏导数为： ? 因此目标函数的Hessian矩阵为： ? 写成矩阵形式为： ? 其中X是所有样本的特征向量按照列构成的矩阵。对于任意不为0的向量x，有： ?...以线性回归为例，使用L2正则化的岭回归和和使用L1正则化的LASSO回归都有应用。如果使用L2正则化，则正则化项的梯度值为w；如果是L1正则化，则正则化项的梯度值为sgn(w)。...这里矩阵D的对角线元素是矩阵W的每一行元素的和。问题7 线性判别分析：优化目标有冗余，这个冗余怎么理解呢？线性判别分析优化的目标函数为： ?...具体细节可以参考SIGAI之前的公众号文章“理解决策树”。问题9 抽样误差是怎么判定的？能否消除抽样误差？只要抽样的样本不是整个样本空间，理论上就会有抽样误差，只是是否严重而已。...问题11 对于凸优化问题的理解，我自己感觉这个很难实现，首先实际问题中有许多问题是不知道约束问题和目标函数的，不知道是不是我做的图像识别的问题，我之前对于目标函数的认识就是使用softmax的交叉损失函数

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（4）——数据类型之矩阵

通常用来说明矩阵具有m行和n列。例如，下面所示的矩阵A是 ? 。如果m=n，则我们称该矩阵为方阵（square matrix）。矩阵A的转置记作 ? ，它通过交换A的行和列得到。 ?...注意最后一行，即使value为0也要包含此行，它指出了矩阵的维度，而且指示矩阵的第4行与第7列的元素值都是0。...可以看到，矩阵和其对应的转置矩阵具有相同的主对角线。也就是说，矩阵转置实际上是沿着主对角线的元素对折操作。...四、矩阵与数据分析我们可以把数据集表示成数据矩阵，其中每一行存放一个数据对象，而每一列是一个属性。（同样，我们也可以用行表示属性，列表示对象。）...注意，在这种情况下，行（数据对象）是方程，列是变量（属性）。对于许多统计学和数据分析问题，我们希望解线性方程组，但是这些线性方程组不能使用刚才介绍的方法求解。

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【数据结构】数组和字符串（二）：特殊矩阵的压缩存储：对角矩阵——一维数组

传统的按行优先次序存储方法会浪费大量空间来存储零元素，因此采用压缩存储的方法更为合适。常见的压缩存储方法有：压缩稠密行（CSR）、压缩稠密列（CSC）、坐标列表（COO）等。 a....DiagonalMatrix 结构体的指针、行索引、列索引和要设置的值作为参数。...函数首先检查行索引和列索引是否相等，因为只有对角线上的元素可以被设置。检查行索引和列索引是否有效，即在矩阵范围内。如果通过了检查，将指定位置的对角元素设置为给定的值。...，接受一个指向 DiagonalMatrix 结构体的指针、行索引和列索引作为参数。...函数首先检查行索引和列索引是否有效，如果无效则打印错误信息并返回0。、然后再次检查行索引和列索引是否相等，如果不相等则表示该位置不是对角元素，返回0。如果通过了检查，返回指定位置的对角元素的值。

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【数据结构】数组和字符串（九）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的插入、查找、删除操作

为节约存储空间和算法（程序）运行时间，通常会采用压缩存储的方法。对角矩阵：指除了主对角线以外的元素都为零的矩阵，即对任意 i ≠ j (1≤ i , j ≤n)，都有M(i, j)=0。...通过使用三元组（Triplet）来表示非零元素的位置和值，每个三元组包含三个信息：非零元素的行索引、非零元素的列索引以及非零元素的值。...由于行和列都是循环链表，行表头节点 BASEROW[i] 中的 LEFT 指针循环地链接到该行最右边的非零元素，列表头节点 BASECOL[j] 中的 UP 指针循环地链接到该列最下边的非零元素。...十字链表的创建、遍历打印、销毁【数据结构】数组和字符串（八）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的创建、遍历打印（按行、按列、打印矩阵）、销毁 1....创建一个新的节点，并将行、列和值存储在节点的相应字段中。

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Python：Numpy详解

如果在行位置使用省略号，它将返回包含行中元素的 ndarray。 ...使用外部循环 nditer类的构造器拥有flags参数，它可以接受下列值：广播迭代如果两个数组是可广播的，nditer 组合对象能够同时迭代它们。...: 定义新矩阵形状的整数或整数元组 Dtype: 可选，数据类型 order: C（行序优先）或者 F（列序优先） numpy.matlib.zeros() numpy.matlib.zeros()...numpy.matlib.eye(n, M,k, dtype) 参数说明： n: 返回矩阵的行数 M: 返回矩阵的列数，默认为 n k: 对角线的索引 dtype: 数据类型 numpy.matlib.identity...单位矩阵是个方阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为 1，除此以外全都为 0。

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用Python制作好玩的小游戏

这样3行，其实就是每一行从这个504序列里面取一个放到第一排、第二排、第三排，就形成了一个矩阵。最后对这个3*3的矩阵，只要判断行、列、对角线和斜对角线都是15就可以了。...代码思路 Step1：获取1-9数字的全排列 Python标准库中有一个很牛逼的模块——itertools，这个模块提供了很多操作迭代对象，非常方便。...Sn] Step2:列出3*3的矩阵 Step3:计算行、列、对角线和斜对角线都是15 上面我们已经把这个3*3的矩阵列出来了： row1_1,row1_2,row1_3 row2_1,row2_2,row2..._3 row3_1,row3_2,row3_3 Step4:过滤重复矩阵这样我们就可以得到“行、列、两对角线都是15”的矩阵，但是这里面会有重复的元素，比如下面这样的： 1 9 5 9 5 1 5 1...把第一行和第二行都放到集合里面，主要判断他们的交集长度为0，则表示他们没有交集就可以了。

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Python快速学习第七天

9.3.1 基本的序列和映射规则序列和映射是对象的集合。为了实现它们基本的行为(规则)，如果对象是不可变的，那么就需要使用两个魔法方法，如果是可变的则需要四个。...首先迭代提供的嵌套列表中的所有子列表，然后按顺序迭代子列表中的元素。如果最后一行是print element的话，那么就容易理解了，不是吗？这里的yield语句是新知识。...9.8.3 状态表示为了表示一个可能的解决方案(或者方案的一部分)，可以使用元组(或者列表)。每个元组中元素都指示相应行的皇后的位置(也就是列)。...(x坐标或列)，nextY代表垂直位置(y坐标或行)。...0(列相同)或者等于垂直距离(在一条对角线上)就返回True，否则就返回False。

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稀疏矩阵的压缩方法

，则为：按照上表和矩阵，可以得到三个文档中的每个单词出现的列索引，即矩阵中非零元素对应的列索引，组成一个列表： ind = [0, 1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 4, 6, 7]...对分块稀疏矩阵按行压缩 coo_matrix 坐标格式的稀疏矩阵 csc_matrix 压缩系数矩阵 csr_matrix 按行压缩 dia_matrix 压缩对角线为非零元素的稀疏矩阵 dok_matrix...字典格式的稀疏矩阵 lil_matrix 基于行用列表保存稀疏矩阵的非零元素下面以csr_matrix为例进行演示。...可以通过csr_T的属性，分别得到行偏移量、列索引和值，请与前述分析对照，理解 CSR 的特点。..., 2, 1], dtype=int64) 其他压缩模式，读者可以结合 SciPy 中的类进行理解和使用。

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C++ 特殊矩阵的压缩算法

线性过程时，一维数组的空间需要多大？ n阶矩阵，使用二维数组存储，理论上所需要的存储单元应该为 n2。对称矩阵以主对角线为分界线，上三角和下三角区域中的数据是相同的。...矩阵的内置操作有很多，本文选择矩阵的转置操作来对比压缩前和压缩后的算法差异性。什么是矩阵转置？如有 m行n列的A 矩阵，所谓转置，指把A变成 n行m列的 B矩阵。...A和B满足 A[i][j]=B[j][i]。即A的行变成B的列。...三元组表是一个一维数组，因其中的每一个存储位置需要存储原稀疏矩阵中非零数据的3 个信息（行，列，值）。三元组表名由此而来，也就是说数组中存储的是对象。...至于可不可以，可以先用演示图推演一下：从图示可知，如果仅是交换A三元组表的行和列位置后得到的新三元组表并不和前面所推演出现的B三元组表一致。

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盘一盘 Python 特别篇 20 - SciPy 稀疏矩阵

有兴趣的读者可以去官网去查询。 COO 采用三元组 (row, col, data) 的形式来存储矩阵中非零元素的信息，即把非零值 data 按着行坐标 row 和纵坐标 col 写成两个列表。...A.shape, A.dtype, A.ndim, A.nnz ((4, 4), dtype('int32'), 2, 4) 检查矩阵 A 的行坐标、列坐标和数据。...0 和 2，分别又指第 0 和 2 列，对应的数据 8 和 2 第 2 行：indptr 2-3 指 indices[2:3] 的值即 2，分别又指第 2 列，对应的数据 5 第 3 行：indptr...使用两个嵌套列表存储稀疏矩阵： data 保存每行中的非零元素的值 rows 保存每行非零元素所在的列号 (列号是按顺序排的)。...稀疏矩阵使用 offsets 和 data 两个矩阵来表示，其中offsets 表示 data 中每一行数据在原始稀疏矩阵中的对角线位置 k： k > 0, 对角线往右上方移动 k 个单位 k < 0,

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呆在家无聊？何不抓住这个机会好好学习！

假如a=(a1,a2)和b=(b1,b2)为两个列向量，那么点乘与叉乘的区别如下所示：点乘可以理解为降维运算，在R中的符号位%*%，也可以使用crossprod()函数；叉乘为升维运算，在R中可以使用...⑵矩阵的运算具有m行n列的矩阵称为m×n矩阵，共具有m×n个元素；行和列数均为n的称为n阶矩阵或n阶方阵。只有一行的矩阵为行向量，只有一列的矩阵为列向量，行数和列数均相等的矩阵称为同型矩阵。...），满足交换律和结合律，同为矩阵的线性变换，如下所示： ③矩阵与矩阵的乘法设A为m×p的矩阵，B为p×n的矩阵，那么称m×n的矩阵C为矩阵A与B的乘积，记作C=AB，其中矩阵C中的第i行第j列元素可以表示为...），在R中使用*符号来计算： ④对角有关的运算把矩阵的行换成列称为矩阵的转置，如果矩阵A的转置矩阵等于本身也即AT=A，那么称之为对称矩阵，对角矩阵一定为对称阵。...在一个m×n矩阵中任取k行k列元素构成的行列式称为矩阵的k阶子式。

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线性回归中的多重共线性与岭回归

，而是通过行列初等行变换/列变换将其整合成一个梯形的行列式由于梯形行列式下半部分为0，整个矩阵的行列式其实就是梯形行列式对角线上的元素相乘。...满秩矩阵一个结构为的矩阵，若转换为梯形矩阵后，没有任何全为0的行或者全为0的列，则称为满秩矩阵。...简单来说，只要对角线上没有一个元素为0，则这个矩阵中绝对不可能存在全为0的行或列。...矩阵行与行或列于列之间相互独立，其矩阵的行列式经初等变换后的对角线上没有任何元素特别接近于0，因此矩阵求得的参数向量不会对模型产生影响，对拟合结果也是较理想的。...(1) (2) 原本的矩阵存在对角线上元素为，且其他元素都为0的行或者列以上两种情况，在sklearn中都可以轻松应对：自由控制；当出现无法求解时，更换取值即可。

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