对于Numpy和数组来说,我的思维像温暖的金属一样弯曲在煤炭上,无法理解它是如何工作的。
我有一个家庭作业的问题,我已经坚持了几天,我试着理解它,但我的更好,我只是不能理解的概念。
问题
A 3 by 4 by 4 is created with “arr = np.linspace(1, 48, 48).reshape(3, 4,
4)”. Index or slice this array to obtain the following:
■ 20.0
■ [ 9. 10. 11. 12.]
■ [[33. 34. 35. 36.] [37. 38. 39. 40.] [41. 42. 4
我有以下问题:我试图通过使用linalg.solv来解决均衡问题,而且它似乎是有效的。但是,如果我试图通过插入所需的系数和一个所需的点来检查它,我得到了与原始数据大约30%的差异。我是不是犯了一个错误,我不明白?或者我必须使用不同的方法来获得更精确的数据集。如果是,是哪一个?
此外,如果我在计算系数时使用输入的不同值,就会得到奇怪的高结果。
data = np.genfromtxt("data1.csv",dtype=float,delimiter=";")
to = data[0,2:]
tc = data[1:,0]
y = data[1:,2:]
我正在编写一个基于用户输入n的程序来查找Isis矩形。该程序的目标是根据输入遍历公式,并输出一个矩形where area == perimeter的维数数组。我是NumPy的新手,我正在努力寻找其他地方的答案。 下面是负责输出数组的代码块: def choice_2():
n = int(input("Please enter a positive integer for n: "))
a1 = 2 * n +1
a2 = 4 * n
a = np.array(list(range(a1, a2+1)))
for j in range(
这是我用于Kruskal算法的伪代码。我在这里使用的数据结构是邻接矩阵。我得到了n^2的增长顺序。我想知道这是对还是错。
Kruskal’s Pseudo code
1. Kruskal (n, m, E)
2. // Purpose to compute the minimum spanning tree using Kruskal's algorithm
3. // Inputs
4. n - Number of vertices in the graph
5. m - Number of edges in the graph
6. E - Edge list consis