在没有for循环的python中取两个数组的点积_Javascript中两个数组的点积_在Python语言中取np.ndarray的点积 - 腾讯云开发者社区

对于Python语言，在编写代码的时候如果不用循环尽量不用循环，语言内置的一些函数其处理效率往往更高。...下面举个例子进行说明：比如我们有两个相同大小的列表（list），需要同时对两个列表的对应元素进行判断，把满足要求的删除。 ? x, y是两个列表，上面的例子将x，y对应相等的元素进行删除操作。...其中内部的zip将x，y打包，外部的zip将处理后的元素拆包。注意：外部的zip函数拆包需要对变量添加*号。注意到处理以后的数据变成了tuple。是不是很简单，没有循环，但是对数据进行了遍历。

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【python-leetcode442-循环排序】数组中重复的数据

问题描述：给定一个整数数组 a，其中1 ≤ a[i] ≤ n （n为数组长度）, 其中有些元素出现两次而其他元素出现一次。找到所有出现两次的元素。...示例：输入: [4,3,2,7,8,2,3,1] 输出: [2,3] 按照循环排序思想： class Solution: def findDuplicates(self, nums: List

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python range在for循环里的用法_PyThon range()函数中for循环用法「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...最初range和xrange都生成可以用for循环迭代的数字，然而在python2和3里实现方式并不完全一致，下面着重讲讲python3的range()函数for循环用法。...例如：range(0， 5) 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5 step：可选参数，步长，默认为1。...例如：range(0， 5) 等价于 range(0, 5, 1) 3、在python3.8下>>> print(list(range(5))) #从0开始，有5为正整数，到5结束，不包括5；步长=step...以上就是python里range()函数的用法，顺带给大家演示了在python2和python3里的不同。好啦~如果想要了解更详细的实用教程，可以点击查看PyThon学习网视频教程。

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【python中寻找两个有序数组的中位数】

在Python这样灵活而强大的编程语言中，我们有机会通过优雅而高效的代码解决这个问题。本文将引导您深入了解在两个有序数组中寻找中位数的各种方法，以及它们的实现原理。...中寻找两个有序数组的中位数是一个涉及算法和数据结构的关键问题。...在Python中，您可以使用归并排序的思想，逐个比较两个数组的元素，将较小的元素添加到结果数组中，直到找到中位数为止。二分查找：对于有序数组，可以通过二分查找的方式找到中位数。...直接计算中位数位置：如果我们知道两个数组的长度和，以及中位数在整个数组中的位置，我们可以直接计算中位数的位置，然后定位到对应的元素。对于偶数个元素的情况，中位数为两个中间元素的平均值。...结尾：在本文中，我们探讨了在Python中寻找两个有序数组的中位数的多种方法，包括归并排序、二分查找等。这些方法不仅为解决这一具体问题提供了思路，更展示了算法设计和代码实现的精髓。

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利用Python中的set函数对两个数组进行去重

有一个小需求：使用Python编写一个函数，两个列表arrayA和arrayB作为输入，将它们合并，删除重复元素，再对去重的列表进行排序，返回最终结果。...如果按照一步一步的做可以简单的写出如下Python代码： # Challenge: write a function merge_arrays(), that takes two lists of integers...对上述步骤直接简化，可以得到如下Python代码： def merge_arrays(arrayA, arrayB): return sorted(set(arrayA + arrayB)) 完整的测试代码如下...print("Tests failed") if __name__ == '__main__': test() 上述代码写了5个测试用例，分别对merge_arrays函数进行验证，在Pycharm...中的执行结果如下：

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【python-leetcode448-循环排序】找到所有数组中消失的数字

问题描述：给定一个范围在 1 ≤ a[i] ≤ n ( n = 数组大小 ) 的整型数组，数组中的元素一些出现了两次，另一些只出现一次。...找到所有在 [1, n] 范围之间没有出现在数组中的数字。您能在不使用额外空间且时间复杂度为O(n)的情况下完成这个任务吗? 你可以假定返回的数组不算在额外空间内。...示例: 输入: [4,3,2,7,8,2,3,1] 输出: [5,6] 核心;循环排序法，让每个数字在其应该的位置上。...2,3,3,4,8,2,7,1] [3,2,3,4,8,2,7,1] [2,3,3,4,8,2,7,1] [2,3,3,4,1,2,7,8] [1,3,3,4,2,2,7,8] [1,2,3,4,3,2,7,8] 最后再遍历一次数组...=下标+1，将下标+1加入到结果中。结果： ?

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每日一题--4--在两个文件中取交集，显示指定的内容

把这个两个文件都存在的用户的密码输出出来 [root@sentinel student]# head file1 file2 ==> file1 <== oldboy 1234 alex 4567...lidao 9999 ==> file2 <== 001 lidao 002 alex 003 oldboy 004 oldgirl 提示：需要用到如何判断这两个文件不是一个文件。

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2021-06-29：在两个都有序的数组中找整体第K小的数。

2021-06-29：在两个都有序的数组中找整体第K小的数。福大大答案2021-06-29： 1.A和B长度不等的时候，需要把A和B的长度变成相等。 A是短数组，B是长数组。...第k小的数，k从1开始。 k<=短，都取前k个数，变成等长。短<k<=长，长取中，长扣1。长<k<=和,两个数组都取后变成等长，两个数组都需要扣掉1个元素，小被干，都需要扣掉左边。...A=A1,A2,A3,A4,A5 B=B1,B2,B3,B4,B5 当A3==B3时，取A3。当A3>B3时，B1、B2、A3、A4、A5去掉。当A2<=B3时，取B3；否则去掉B3，递归。...return float64(nums2[size/2]) } } else { return 0 } } // 进阶问题 : 在两个都有序的数组中...// 返回整体的，上中位数！

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python中对复数取绝对值来计算两点之间的距离

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

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2021-06-29：在两个都有序的数组中找整体第K小的数。

2021-06-29：在两个都有序的数组中找整体第K小的数。福大大答案2021-06-29： 1.A和B长度不等的时候，需要把A和B的长度变成相等。 A是短数组，B是长数组。...第k小的数，k从1开始。 k<=短，都取前k个数，变成等长。短<k<=长，长取中，长扣1。长<k<=和,两个数组都取后变成等长，两个数组都需要扣掉1个元素，小被干，都需要扣掉左边。...当A2<=B3时，取B3；否则去掉B3，递归。时间复杂度是O(log(min(M,N)))。代码用golang编写。...return float64(nums2[size/2]) } } else { return 0 } } // 进阶问题 : 在两个都有序的数组中...// 返回整体的，上中位数！

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面试算法：在循环排序数组中快速查找第k小的值d

一个长度为n的数组A,它是循环排序的，也就是说它的最小元素未必在数组的开头，而是在下标i，于是就有A[i]<A[i+1]…....<A[0]<A[1]…<A[i-1]，例如下面的数组就是循环排序的： 378, 478, 550, 631, 103, 203, 220, 234, 279, 368, 370, 374 给定一个排序数组...解答这道题的关键是要找到数组中的最小值，由于最小值不一定在开头，如果它在数组中间的话，那么它一定具备这样的性质，假设第i个元素是最小值，那么有A[i-1]>A[i]<A[i+1]。...首先用两个指针begin 和 end分别指向数组的开头和结尾，然后去中点 m = (begin + end) / 2。...如果A[m] < A[n-1]，那么我们根据前面的不等式判断一下当前元素是否是最小值，如果不是，那么最小值在m的左边，于是我们在begin 和 m 之间折半查找，如此我们可以快速定位最小值点。

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聊点Python：在Django中利用zipfile，StringIO等库生成下载的文件

最近在django中要用到文件下载的功能，通过查找，发现以下几种方式，就收集在一起，供日后方便查找。第一种方式：创建一个临时文件。可以节省了大量的内存。...当你有多个或两个用户并发时，你会发现节省内存是非常非常重要的。你可以写入一个StringIO（from io import StringIO）对象。...ok，因为都是读入到内存中，但如果某个文件特别大，就不能使用这种方式，那就应该采用另外一种方式，下面就是展示一下，在Django中的大文件下载如何写代码实现。...不过有时候，我们需要对用户的权限做一下限定，或者不想向用户暴露文件的真实地址，或者这个大内容是临时生成的(比如临时将多个文件合并而成的)，这时就不能使用静态文件服务器了。...我们在django view中，需要用StreamingHttpResponse这两个类。

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小 bug 引发大灾难，0.1 + 0.2 的结果竟然是……

各位观众点进标题看文章的时候，我已经准备打包行李去UC报道啦~ 冷笑话结束，嗯，说正事。请大家思考一下在 python 控制台输入 0.1 + 0.2 == 0.3 ，返回的结果是什么？...具体做法是：用2乘十进制小数，可以得到积，将积的整数部分取出，再用2乘余下的小数部分，又得到一个积，再将积的整数部分取出，如此进行，直到积中的小数部分为零，或者达到所要求的精度为止。...所以当两个存在误差的数相加，其结果也必定会出现误差，这就解释了在计算机中为什么 0.1 + 0.2 不等于 0.3。...浮点数精度的知识远不止此，摊开来讲一本书也讲不完，所以对于初学者来说只要知道有这么回事就行了，之后再遇到就不要惊讶了，日常工作中可遵循以下准则：尽量避免使用小数比较大小，比较两个小数是否相等时可写成...即两个数的差值足够小。确保数组的索引都是整数。按分（而不是元）计算金额。百分比放大100倍计算以避免出现小数。 Python3 使用除法 / 时需注意，它的结果总是小数，整除的符号是 //。

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Numba向量运算的强大

上次给大家介绍了Numba中一句话加速for循环的@jit加速你的python脚本，今天继续给大家介绍另外一个我觉得很不错的Numba的用法。...在之前处理很小规模的for循环的时候，我没有感觉到需要加速python脚本，觉得30秒和15秒运行时间的差别对我的影响远没有大到需要我花精力去改写脚本的程度。...整体来看是由两个函数组成，一个是二项式一个是一次函数，然后求每个k下这两个函数的乘积，最后再求k从0到n下所有乘积的加和。其中f,n为已知数，这里我设置为0.01和1000万。...之后我用了向量化运算，所谓向量运算，就是类似于线性代数里面的两个向量的点积，点积介绍如下（wikipedia）： ?...放到列表ki_list里面 ki_list=np.arange(n+1) #两个函数同时对列表里面的所有值进行运算，np.dot计算向量的点积 sigma=np.dot(func1(ki_list

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2022-04-22：给你两个正整数数组 nums 和 target ，两个数组长度相等。在一次操作中，你可以选择两个不同的下标 i 和 j ，其中 0

2022-04-22：给你两个正整数数组 nums 和 target ，两个数组长度相等。...在一次操作中，你可以选择两个不同的下标 i 和 j ，其中 0 <= i, j < nums.length ，并且：令 numsi = numsi + 2 且令 numsj = numsj - 2...如果两个数组中每个元素出现的频率相等，我们称两个数组是相似的。请你返回将 nums 变得与 target 相似的最少操作次数。测试数据保证 nums 一定能变得与 target 相似。...答案2022-04-22：给定两个长度相等的整型数组 nums 和 target，要求将 nums 变为与 target 相似，并返回最少需要的操作次数。...逐一比较 nums 和 target 中的对应元素，计算它们之间的差值的绝对值之和。这一步可以使用 abs() 函数和循环实现。将差值的绝对值之和除以 4，即得到最少操作次数。整个过程就是这样。

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在python3中实现查找数组中最接近与某值的元素操作

★数据输出对于所有的第二个操作，输出一个或者两个整数，表示最接近 x 的元素，有两个数的情况，按照升序输出，并用一个空格隔开。如果集合为空，输出一行“Empty!”...1.先查找集合中是否有查询的元素，有则输出该元素 2.没有的话，将该元素先插入集合中，再查找该元素处于集合的某个位置。若该元素在集合的首位，则输出该数的下一位。...若该元素在集合的末位，则输出该数的上一位。否则，判断它左右元素的值与它的差的绝对值，输出差的绝对值较小的那个元素。若相等，则同时输出。...<< m - first << endl; } a.erase(a.find(x) ); } } } } return 0; } 以上这篇在python3...中实现查找数组中最接近与某值的元素操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Python 运算符重载

或许大家觉得很奇怪，毕竟在上面的两个例子中乘法运算符和加法运算符做了很不符合常理的事情，一个数组+一个数完全说不通，看完今天的文章或许就能够说得通了。...实际上在 Python 中也有运算符重载，今天正是要讲 Python 运算符重载，有些人可能会说我之前没有学过类似于 C++这样的有运算符重载的语言怎么办？...): return f'Vector({self.x},{self.y},{self.z})' 取模在数学中向量取模直接左边一条竖线右边一条竖线就完事了，但是在 Python 中这样做是严重错误的...，因为在 Python 中竖线表示按位或的运算。...数量积在数学上叫做点积，这个点位于中间位置（·），并不是英文句号的那个点，在 Python 中并没有这个符号，这可能有些难办了，只不过不要太失望，Python 还是能够让你办到！

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每日三题-寻找两个正序数组的中位数、搜索旋转排序数组、在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置

‍个人主页：才疏学浅的木子 ‍♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题，请告知非常感谢 ‍♂️ 本文来自专栏：算法算法类型：Hot100题每日三题寻找两个正序数组的中位数搜索旋转排序数组...在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置寻找两个正序数组的中位数解法一暴力 class Solution { public double findMedianSortedArrays...int[] nums, int target) { int n = nums.length; int left = 0,right = n-1; //数组...= mid+1; }else if(target < nums[mid]){ //说明target在[a1,...mid]区间或者在[b1,b2..bn]区间...} } return -1; } } 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 class Solution { public int[] searchRange

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Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

的 NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...如果数组中的元素小于 1，则该元素被设置为 1；如果大于 8，则被设置为 8；如果在 1 到 8 之间，则保持不变。...此函数遍历输入数组中的每个元素，将小于 1 的元素替换为 1，将大于 8 的元素替换为 8，而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...性能考虑：对于非常大的数组，尤其是在性能敏感场景下使用时，应当注意到任何操作都可能引入显著延迟。因此，在可能情况下预先优化数据结构和算法逻辑。

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不一样的 NumPy教程，数值处理可视化

创建数组通过向NumPy 传递Python列表并使用“ np.array()”，就可以创建一个NumPy 数组（又名：强大的 ndarray）。在此案例中，Python创建的数组如下所示： ?...笔者在开始学这一工具时觉得精神振奋，因为这种抽象概念可以避免在循环中对此类计算进行编程。它能够让人在更高的层面上思考问题。还有其他方式： ?...点积有关运算，在矩阵乘法情况下使用点积是矩阵关键区别。NumPy给每一个矩阵都提供了一个dot() 方法，因此可以用这个方法对其他矩阵执行点积操作： ?...情况常常是这样的——需要取两个矩阵的点积，并且需要对齐共用维度。NumPy数组有一个名为T的便捷属性，能够对矩阵进行转置： ? 在更高级的实操案例中，有可能需要切换特定矩阵的维度。...接着，就可以将这个句子拆分到一个符号数组中（基于通用规则的单词或单词部分）： ? 然后用词汇表中的id代替对应的单词： ? 这些id仍没有给模型提供包含足够信息的值。

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Python中不用循环同时遍历两个数组并进行对应元素的处理并进行删除

【python-leetcode442-循环排序】数组中重复的数据

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