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笛卡尔乘积javascript版实现和应用

笛卡尔乘积是指在数学中,两个集合X和Y笛卡尓积,又称直积,表示为X × Y,第一个对象是X成员而第二个对象是Y所有可能有序对其中一个成员 。...例子 假设集合A={a, b},集合B={0, 1, 2},则两个集合笛卡尔积为{(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}。 ?...一般实现中,c语言,python,java实现方式比较多,但是对于前端而言,也是有其实现意义, 比如淘宝sku商品订单组合实现就需要笛卡尔乘积,根据商品子类型和不同尺寸生成n种可能组合 某些情况下用于寻找连续日期中残缺数据...,可以先笛卡尔积做一个排列组合,然后和目标表进行关联,查找哪些数据缺少了 MySQL多表查询 生成棋牌坐标 等等,只有你想不到,没有它实现不了。...笛卡尔javascript实现 /* * @Author: Mr Jiang.Xu * @Date: 2019-08-31 00:05:33 * @Last Modified by: Mr

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猿实战20——商品发布之sku与笛卡尔乘积那些事儿

在商品发布详情页面,勾选销售属性下销售属性值后,页面会根据选择销售属性值,动态生成需要详细填写信息sku数据。事实上,商品是对sku一个聚合,我们真正售卖东西,是sku。...以此类推,要是有更多销售属性和属性值,那么就会产生更多sku了。 嗯,这似乎是一个比较头疼问题,需要将勾选销售属性值,进行一一组合。...简单点来讲,就选中属性和属性值而言,对应sku组合,是一个笛卡尔积组合可能性问题。...自然是所有属性值乘积了。...this.selectValues(value[i]) } // console.log(this.saleCheckedList) // 初始化需要做笛卡尔选项

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numpy相关使用

Numpy(Numerical Python简称)是高性能科学计算和数据分析基础包。它是我们课程所介绍其他高级工具构建基础。...一.创建数组 numpy是一个N维数组,类型是numpy.ndarray,ndarray中所有的元素类型必须一样,每个素组中都有一个shape(各维度大小元组)和一个dtype(数组数据类型对象)...1.array函数创建0维数组,1维数组,2维数组,3维数组 # 导入numpy包 import numpy as np # 创建O维数组 ndarray0 = np.array(1) # 创建1维数组...i + 4) # 选取特定子集,参数为列表 # 选定索引为0 1 6 7 这四行 ret1 = ndarray1[[0, 1, 6, 7]] # 使用负数索引会从末尾开始选取行 # 选定索引为...官网 http://www.numpy.org/ NumPy 源代码:https://github.com/numpy/numpy SciPy 官网:https://www.scipy.org/ SciPy

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pythonNumPy使用

参考链接: Python中numpy.compress Numpy 主要用途是以数组形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作,而 Numpy 使这些操作变得简单!...1、导库  使用numpy只需要在使用之前导入它库:  import numpy as np 2、创建数组  我们可以用numpy来创建一系列数组:  ### 通过直接给出数据创建数组,可以使用...ndarray.prod[axis, dtype, out, keepdims]) 返回给定轴上数组元素乘积ndarray.cumprod([axis, dtype, out]) 返回沿给定轴元素累积乘积...  ### 这些都是可以使用 Numpy 数据类型 np.int64 # 有符号 64 位 int 类型 np.float32 # 标准双精度浮点类型 np.complex # 由128位浮点数组成复数类型...# array([[1, 4, 7], [2, 13, 8]]) c.sort(axis=1) # array([[2, 4, 8], [1, 7, 13]]) ### 使用 Numpy 内置函数可以轻松完成数组处理

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Pythonnumpy使用

参考链接: Python中numpy.isinf 代码部分如下所示:  import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # # 1.基本初等函数...# 检查ndarray中元素是否等于后面后面数组中一个,返回布尔型 np.diag(a)                  # 以一维数组形式返回对角线值 np.diag([1, 3, 5, 9...])      # 将数组小鼠和整数部分用两个独立数组行式返回 np.logical_not(a)           # 计算个元素not x 真值,即-ndarray # # 5.判断 np.isnan...np.dot(a, b)            # 计算两个矩阵内积 np.maximum(a, b)        # 两个形状相同矩阵对应位置元素取大重新构成矩阵 np.minimum(a,...b)        # 两个形状相同矩阵对应位置元素取小重新构成矩阵 持续更新中,希望对你们有所帮助!!!

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使用NumPy、Numba简单使用(一)

Numpy是python一个三方库,主要是用于计算,数组算数和逻辑运算。与线性代数有关操作。 很多情况下,我们可以与SciPy和 Matplotlib(绘图库)一起使用。...来替代MatLab,下面我来来看一下numpy常见一些操作。 #!...有了初步认识,我们到这里知道了numpy.....原来是生成一个多维数组玩意 我们再来深入看一下numpy内部信息吧。...如果为 [2:],表示从该索引开始以后所有项都将被提取。如果使用了两个参数,如 [2:7],那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间项。...切片还可以包括省略号 …,来使选择元组长度与数组维度相同。 如果在行位置使用省略号,它将返回包含行中元素 ndarray。 a[...

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使用NumPy、Numba简单使用(二)

我们要将M金额钱换为硬币,保证硬币数目最少,我们换法是什么,例题二,我们现在有M米绳子,截成N段(N长度一定为整数),将N段绳子长度相乘,保证乘积结果为最大值,我们需要截取,过几天再回头来写这个吧...我们今天来继续说说numpy用法,这次我们通过习题来看看numpy用法。   问题:将arr中所有奇数替换为-1,而不改变arr。...问题:创建以下模式而不使用硬编码。只使用numpy函数和下面的输入数组a。...]) b = np.array([5,6,7,8,9]) np.setdiff1d(a,b) setdiffld使用时注意顺序,在第一个参数内除去包含第二个元素数据,且不包含剩余第二个参数元素。...例如:a[2:7:2] # 从索引 2 开始到索引 7 停止,间隔为 2,而在我们二维数组中,我们可以使用‘,’;例如a[X,M],这时我们就取出,第X+1行第M+1个元素。

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Numpy和pandas使用技巧

'' '''2、np.cumsum()返回一个数组,将像sum()这样每个元素相加,放到相应位置''' '''NumPy数组实际上被称为ndarray NumPy最重要一个特点是N维数组对象...ndarray,它是一系列同类型数据集合 1、创建数组,将序列传递给numpyarray()函数即可,从现有的数据创建数组,array(深拷贝),asarray(浅拷贝); 或者使用arange...中矩阵合并 列合并/扩展:np.column_stack() 行合并/扩展:np.row_stack() numpy.ravel() 与numpy.flatten() numpy.flatten()返回一份拷贝...,对拷贝所做修改不会影响(reflects)原始矩阵, numpy.ravel()返回是视图(view,也颇有几分C/C++引用reference意味),会影响(reflects)原始矩阵。...Ctrl+Shift+- #将代码块合并:使用Shift选中需要合并框,Shift+m #在代码块前增加新代码块,按a;在代码块后增加新代码块,按b; #删除代码块,按dd #运行当前代码块,Ctrl

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Python开发之numpy使用

一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定大小,不同于Python列表(可以动态增长)。更改ndarray大小将创建一个新数组并删除原始数据。...NumPy 数组中元素都需要具有相同数据类型,因此在存储器中将具有相同大小。...通常,这样操作比使用Python内置序列可能更有效和更少代码执行。...二、numpy使用 1、创建ndarray 由python list创建python # 1维数组 a = np.array([1, 2, 3]) print(type(a), a.shape...这里所谓可广播,就是指虽然A和B两个矩阵shape不一致,但是A可以拆分为整数个与B具有相同shape矩阵,这样在进行元素级别的运算时,就会先将A进行拆分,然后与B进行运算,结果再组合一起就可以。

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HiveSQL中JOIN ON条件,你理解对了吗?

20220101 2 20220102 2 20220101 2 20220102 2 20220102 2 20220102 场景说明 INNER JOIN 示例说明 INNER JOIN对左右表执行笛卡尔乘积...LEFT JOIN LEFT JOIN对左右表执行笛卡尔乘积,输出满足ON表达式行。对于左表中不满足ON表达式行,输出左表,右表输出NULL。...由于是LEFT JOIN 对于左表需要全表输出,最终结果可能跟我们预期不一致,这个就是LEFT JOIN语义,在写SQL时候一定要注意。...牢记LEFT JOIN语义,对于左表中不满足ON表达式行,输出左表,右表输出NULL RIGHT JOIN 参考LEFT JOIN FULL JOIN 示例说明 FULL JOIN对左右表执行笛卡尔乘积...推荐写法 总结 本文主要结合具体使用示例,对HiveSQLLEFT JOIN操作进行了详细解释。

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使用PHP实现数组笛卡尔积来处理商品规格

将多个规格id合并存在一个字段中,按照从小到大顺序来排列,使用逗号分隔 想了一下递归实现,还是决定用笛卡尔方法来操作 什么是笛卡尔积呢?...笛卡尔乘积是指在数学中,两个集合X和Y笛卡尓积(Cartesian product),又称直积,表示为X × Y,第一个对象是X成员而第二个对象是Y所有可能有序对其中一个成员 下来就来处理商品规格数据...排序没有顺序,所以我们定义一个方法来处理它,按照从小到大来排列,同时使用笛卡尔积去处理数组 function dikaer($arr) { $arr1 = array(); $result...{ $specArr[$k]['addr_title'] = implode('', $v['addr_title']); } } var_dump($specArr); 使用...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可,转载请注明:转载自:使用PHP实现数组笛卡尔积来处理商品规格

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numpy科学计算包使用2

利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁数组表达式(否则需要编写循环)。用数组表达式代替循环做法,通常被称为矢量化。...矢量化数组运算要比等价纯Python方式快上一两个数量级 利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算 传统方式缺点: 列表推导局限性 纯Python代码,速度不够快。...x, y, c in zip(x_arr, y_arr, cond)] # 通过列表推到实现 print(result) print(np.where(cond, x_arr, y_arr) ) # 使用...NumPywhere函数 print('更多where例子') arr = np_random.randn(4, 4) print(arr) print(np.where(arr > 0, 2,...arch['b']) print ('读取csv文件做为数组') arr = np.loadtxt('array_ex.txt', delimiter = ',') print (arr) 线性代数 常用numpy.linalg

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1个掷硬币问题,4个Python解法

尤其是后期泛化,正则化等章节。介绍算法,但是每个算法都用2-5种python方法实现。例如:  ? Python 循环或自带Itertools ((笛卡尔乘积,经典概率) ?...Python numpy (矩阵计算) (注:用矩阵计算,有速度飞起来感觉) ? Python scipy (科学计算库) (算法增强器) 个人感觉这本书比较适合我学习目标。...也许也有人喜欢这样书。书名和下载地址在文章最后面。 我先来翻译一段书中一道期望计算题目,分享一下这种庖丁解牛和层次渐近感觉。...53.340141339548644 解法3:用Numpy,矩阵计算(速度快,有飞起来感觉) ? 53.3542987559 解法4: 用笛卡尔笛卡尔乘积,过滤只有两个硬币朝上事件,计算期望 ?...[(0, 1, 1), (1, 0, 1), (1, 1, 0)] [70, 60, 30] 53.333333333333336 这道概率期望题,书中演示了4种方法: Sympy,Numpy

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AI探索(四)NumPy使用

NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用, 这种组合广泛用于替代 MatLab,是一个强大科学计算环境,有助于我们通过 Python...- 复制dtype对象, 如果为false,则是对内置数据类型对象引用 示例: # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np #使用标量类型 dt = np.dtype...Documents/python/tensorflow/numpydemo.py int32 int64 Process finished with exit code 0 下面实例展示结构化数据类型使用...示例: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np # 使用 range 函数创建列表对象 list = range(5) it = iter(list)...Process finished with exit code 0 从数值范围创建数组 numpy.arange numpy 包中使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象,函数格式如下

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