参考链接： Python中的复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y，并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离，这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模...，当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离，对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长 if __name__ == '__main__': points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]] for i in points: print(i) # 使用python中的解包将每个点转换为复数表现形式... points = [complex(*z) for z in points] for i in range(len(points)): # 计算每个复数的模长 ...points[i] = abs(points[i]) print(points) # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间的距离 point1 = complex(0, 1
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。.../**输入一个正整数repeat(0 /* * 输入一个正整数repeat (0 读入1 个正实数eps，计算并输出1－1/3＋1/5－1/7＋……， 直到最后一项的绝对值小于eps为止(要求每一项的绝对值均大于等于...int i; //自己加上的变量 double eps, item, sum; Scanner in=new Scanner(System.in); repeat=in.nextInt(); for(ri...while(Math.abs(item)>=eps) 知道Math.abs(x)是取x的绝对值的，item是1.0就是说Math.abs(item)>=eps 就等于1.0>=eps，这是不是就是说eps...说白了 这个例子中取item的绝对值有什么意思?是想实现什么？如果我输入eps=3 那么while(Math.abs(item)>=eps) item也不可能大于等于3啊？？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在Java中可以使用Math.abs()方法来方便的进行绝对值计算，例如： 输入的是正数的时候直接返回即可，当是负数的时候返回它的相反数即可。
其实除了0以外，复数是都可以求解对数的。用欧拉公式可以简单的得到结果。记得以前学习电路的时候是用到过的，现在全忘了，再一次感觉大学白上了。...显然等式右边是一个复数形式，那么 iθ 就是 cosθ+isinθ 的自然对数解。...既然有了复数的自然对数，那根据对数的换底公式： loga(∗)=logb(∗)logba 就可以得到复数任意对数函数解。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...float num=input.nextFloat();//强制转换为浮点数 if(num==0){ //如果用户输入-0，则输出0 System.out.println(“绝对值为”+0); } else...if(num>0){ System.out.println(“绝对值为”+num); } else if(num<0){ System.out.println(“绝对值为”+(-num));...num:-num);//三元运算符 System.out.println(“绝对值为”+num); } } } catch(Exception e){ //异常处理 System.out.println...(“请正确输入”); e.printStackTrace(); //打印异常信息在程序中出错的位置及原因 } } } 注解：三元运算符的语法是 条件 ?
data=2+4j print(type(data)) 复数表示平面上一点（2+4j表示(2,4)这个点）
复杂库实现复杂类以包含笛卡尔形式的复数以及多个函数和重载以对其进行操作。 real() – 它返回复数的实数部分。 imag() – 它返回复数的虚部。...Imaginary part: " << imag(mycomplex) << endl; return 0; } 输出： Real part: 10 Imaginary part: 2 abs() – 它返回复数的绝对值...(3.0, 4.0); // 打印复数的绝对值 cout << "The absolute value of " << mycomplex << " is: "; cout << abs(mycomplex...（绝对值）。...如果 z = x + iy 是实部 x 和虚部 y 的复数，则 z 的复共轭定义为 z'（z bar） = x – iy，z 的绝对值（也称为范数）定义为： // 说明 norm() 用法的示例 #include
本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 # 一维矩阵 a = np.arange(3, 15)...print a # 输出矩阵的第三个元素 print a[2] # Test 1 result [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 5 # Test 2 #...二维矩阵 a = np.arange(3, 15).reshape(3, 4) print a # 输出矩阵的第二行 print a[1] # 输出矩阵的第一个元素 print a[0][0] # 输出矩阵某个位置上的元素...print a[2][1] print a[2, 1] # 输出矩阵第三行的所有数字 # :代表整行或整列 print a[2, :] # 输出矩阵第二行的前三个数，左开右闭 print a[1, 0
本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 a = np.arange(4) print a #
1、numpy.mean(a, axis, dtype, out，keepdims ) 经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis...= 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 2、numpy.mat()：将数组转换成矩阵的形式 3、data.T：将矩阵进行转置...4、numpy.var()：计算数据的方差，与numpy.mean()类似 5、data.copy()：复制一份数据 6、具体使用方法numpy.zeros((10,1))，相类似的还有ones() 7...、numpy.prod()：表示连乘操作 ?
一、安装numpy包 abs是numpy库下的函数，调用需先要安装numpy包。...打开cmd，安装语句如下： pip install numpy 由于numpy库是数据分析最常用的库之一，所以我早就安装过了，再安装会提示如下内容： 二、abs函数定义 其基本调用语法如下： import...三、abs函数实例 1 对数字求绝对值 首先导入numpy库，然后求-1的绝对值，具体代码如下： 2 对列表求绝对值 接着对含有正数、负数、零的列表求绝对值。...3 对二维数组求绝对值 再看下abs函数对二维数组求绝对值，具体代码如下： import numpy as np np.abs([[1, -1, 2], [-2, 5, -9]]) 得到结果：...3 计算复数的绝对值 再看下abs函数对复数求绝对值，具体代码如下： import numpy as np # 计算复数的绝对值（模） complex_num = np.array([1
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 版权声明：转载原创文章请以超链接形式请注明原文章出处，尊重作者，尊重原创！...Scanner(System.in);//声明扫描仪变量 System.out.println(“请输入数值”);//系统提示输入 try{ //监听异常 while(true){ //不断读取用户输入的值...float num=input.nextFloat();//强制转换为浮点数 if(num==0){ //如果用户输入-0，则输出0 System.out.println(“绝对值为”+0); } else...if(num>0){ System.out.println(“绝对值为”+num); } else if(num<0){ System.out.println(“绝对值为”+(-num));...} } } catch(Exception e){ //异常处理 System.out.println(“请正确输入”); e.printStackTrace(); //打印异常信息在程序中出错的位置及原因
1 import numpy as np 2 3 # 1、快速排序 4 ''' 5 1、np.sort(),不改变原先值的顺序，但是在运行时占内存 6 2、ndarry.sort()，改变原先值的顺序...，不占用内存 7 ''' 8 # 不改变n1的顺序 9 n1 = np.array([2, 5, 8, 156, 4, 9, 3]) 10 n2 = np.sort(n1) 11 # print(...24 a：需要排列的值； 25 k：为正时，我们想要得到最小的k个数，为负时，我们想要得到的最大的k个数。...3 1 8 9 7 14 5 15 42 124 154 245 1215 11454] 38 ''' 39 # 在排序的同时可以通过切片的方法...，取出自己想要的排好序的数据，比如n5 为n1中最大的两个数，n6为n1中最小的4个数 40 n5 = np.partition(n1,-2)[-2:] 41 print(n5) 42 n6 = np.partition
NumPy（Numerical Python）是 Python 中的一个线性代数库。...对数组执行数学运算和逻辑运算时，NumPy 是非常有用的。在用 Python 对 n 维数组和矩阵进行运算时，NumPy 提供了大量有用特征。...这篇教程介绍了数据科学初学者需要了解的 NumPy 基础知识，包括如何创建 NumPy 数组、如何使用 NumPy 中的广播机制、如何获取值以及如何操作数组。...，包含0，不包含1 np.random.randn(3,4) # randn函数返回均值=0，标准差=1，具有标准正态分布。...返回复数矩阵的共轭元素矩阵 matrix.I inverse：返回矩阵的逆矩阵 matrix.A base array：返回矩阵基于的数组 矩阵的换行必须是用分号(;)隔开，内部数据必须为字符串形式(‘
2、用法说明： fprintf(fid, format, variables)； 按指定的格式将变量的值输出到屏幕或指定文件； fid为文件句柄，指定要写入数据的文件，若缺省，则输出到屏幕； format...是用来控制所写数据格式的格式符， format用来指定数据输出时采用的格式： %d 整数 %e 实数：科学计算法形式 %f 实数：小数形式 %g 由系统自动选取上述两种格式之一 %s 输出字符串...variables是用来存放数据的矩阵； 3、例子： for i=1:10 fprintf('%d\n',i); end 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 A = np.arange(12).reshape(3
题目 给你两个长度相等的整数数组，返回下面表达式的最大值： |arr1[i] - arr1[j]| + |arr2[i] - arr2[j]| + |i - j| 其中下标 i，j 满足 0 <= i,
"""描述在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。 数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。...例如，如果输入长度为7的数组[2,3,1,0,2,5,3]，那么对应的输出是2或者3。...存在不合法的输入的话输出-1数据范围：0\le n \le 10000 \0≤n≤10000进阶：时间复杂度O(n)\O(n) ，空间复杂度O(n)\O(n)示例1输入：[2,3,1,0,2,5,3]复制返回值...：2复制说明：2或3都是对的数据范围：0\le n \le 10000 \0≤n≤10000进阶：时间复杂度O(n)\O(n) ，空间复杂度O(n)\O(n)"""# @param numbers int
我们知道，复数a+bj在坐标系中表示为（a,b），故而复数具有模和角度，我们都知道快速傅里叶变换具有 “振幅谱”“相位谱”，它其实就是通过对快速傅里叶变换得到的复数结果进一步求出来的，...那这个直接变换后的结果是不是就是我需要的，当然是需要的，在FFT中，得到的结果是复数， （3）FFT得到的复数的模（即绝对值）就是对应的“振幅谱”，复数所对应的角度，就是所对应的“相位谱”，现在可以画图了...3、FFT的原始频谱 N=1400 x = np.arange(N) # 频率个数 abs_y=np.abs(fft_y) # 取复数的绝对值，即复数的模...我们发现，振幅谱的纵坐标很大，而且具有对称性，这是怎么一回事呢？...np.arange(N) # 频率个数 half_x = x[range(int(N/2))] #取一半区间 abs_y=np.abs(fft_y) # 取复数的绝对值
目录 “同理心”的概念、建模以及在 XR 中的使用注意点 同理心的建模 同理心模型在 XR 中的适用性 具有“同理心”的 XR 的基本构成 XR 与情景化数据 智能沉浸式环境 在 XR 中的交互 神经技术...面临的挑战及机遇 多用户参与的 XR “同理心”的概念、建模以及在XR中的使用注意点 同理心被定义为理解和分享他人感受的能力，它很难通过观察直接衡量。...同理心的建模 目前，人类还无法对人类的神经认知系统在机器中进行重建，因此，需要一个计算模型来模仿。对于人类行为的模拟已经证实是可行且有用的，现在社会上许多常用的辅助机器人就是很好的例子。...具有“同理心”的XR的基本构成 XR与情景化数据 情景化数据的示意如图1所示，在现实世界中，人体所做的动作以及一些衡量人精神状态的客观数据经过传感器采集后，形成生理数据、心理数据、环境数据，三种数据合成数据流后经过模型处理给出刺激反馈给人...多用户参与的XR 多用户的XR体验相比于单用户来说是困难许多的。
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