如何使用np.argmax计算一个向量中元素之间的最大差值？_如何计算一个数组中从最后一个元素到JavaScript中第一个元素之间的差值？_如何计算矩阵R中两个元素之间的最大欧几里德距离？ - 腾讯云开发者社区

计算方差的公式用var(x)表示如下: 协方差量化了两组有序数据中对应元素相似的程度。用cov(x, y)表示变量x和y之间的协方差。xi表示第i维中x的值，而x柱和y柱表示它们各自的平均值。...如果我们有一个维数为m*n的矩阵X，其中包含n个数据点，每个数据点有m维，那么协方差矩阵可以计算如下: 协方差矩阵包括以尺寸方差为主要对角线元素维度的协方差作为非对角线元素我们的目标是确保数据广泛分散...我们这里使用“Iris”数据集的示例来了解LDA是如何计算的。它包含了来自三个不同物种的150朵鸢尾花的尺寸。...2、简化形式(Truncated SVD) 对于降维，通常使用截断版本的奇异值分解。选择Σ中前k个最大的奇异值。这些列可以从Σ中选择，行可以从V * *中选择。...线性判别分析：在分类问题中，增强类之间的分离。当有一个标记的数据集时，目标是找到一个最大化阶级歧视的投影。当正态分布类和等协方差矩阵的假设成立时，LDA特别有效。

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numpy（二）

ln(x) 　　np.log2 log2(x) 　　np.log10 log10(x) 聚合：　　x=np.arange(1,6) 　　np.add.reduce(x) 　　返回所有元素的和...，乘积(multipy) 　　显示中间过程　　np.add.accumulate(x)　　　　外积（列向量乘行向量，新矩阵第一行是列向量第一行乘行向量第一行）　　np.multiply.outer...(3,4) 　　x.sum（）一个数　　x.min(axis=0) 对出每列最小值　　x.max(axis=1) 求出每行的最大值其他聚合函数：　　np.prod() 计算元素的积　　np.mean...() 计算元素的平均值　　np.std() 计算元素的标准差　　np.var 计算元素的方差　　np.argmin 计算最小值的索引　　np.argmax 计算最大值的索引　　np.median... 计算元素的中位数　　np.any 验证任何一个元素是否为真　　np.all 验证所有元素是否为真

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Numpy统计计算、数组比较，看这篇就够了

sum()：计算矩阵元素的和；矩阵的计算结果为一个一维数组，需要指定行或者列。 mean()：计算矩阵元素的平均值；矩阵的计算结果为一个一维数组，需要指定行或者列。...max()：计算矩阵元素的最大值；矩阵的计算结果为一个一维数组，需要指定行或者列。 mean()：计算矩阵元素的平均值。 median()：计算矩阵元素的中位数。...7代表的是x向量中的0的索引地址，第二个元素12代表的是x向量中的1的索引地址，其他元素以此类推。...03 FancyIndexing 要索引向量中的一个值是比较容易的，比如通过x[0]来取值。但是，如果想要更复杂地取数，比如，需要返回第3个、第5个以及第8个元素时，应该怎么办？...0的元素，以及索引为2的元素，第二行需要取x向量中索引为1的元素以及索引为3的元素 print(x) print(x[ind]) 我们来看下输出结果很容易就能明白了： [ 3 2 7 12 9 13

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匹配追踪算法（MP）简介

在固定的字典上稀疏分解y后，得到一个稀疏向量. 将所有的样本进行表征一户，可得原始图像的稀疏矩阵....匹配追踪在上面的列子中\rm{A}中的列向量称之为Basis（基）或者Atoms（原子）....匹配追踪算法刚好逆方向进行计算：我们首先从b_1，b_2，b_3中选出对y值贡献最大的，然后从差值（residual）中选出贡献次大的，以此类推....而贡献值的计算通过内积（点积）进行计算，MP算法步骤如下：选择对y值贡献最大的原子p_i=\max_j 计算差值r_i = r_{i-1} - p_i \cdot <r_{i-1},...对于r_0=y）选择剩余原子中与r_i内积最大的重复步骤2和3，直到差值小于给定的阈值（稀疏度）下面进行实例计算：首先，分别计算y和b_1，b_2，b_3的内积： =-1.34,

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NumPy Beginners Guide 2e 带注释源码四、NumPy 便利的函数

' Covariance [[ 0.00028179 0.00019766] [ 0.00019766 0.00030123]] ''' # diagonal 获取对角线上的元素...（可能）是极值 print "Extremas", np.roots(der) # Extremas [ 24.47820054 7.08205278] # 拟合函数的最大值和最小值点 vals...-3632200.] ''' 使用向量化来避免循环 # 向量化就是逐元素调用函数 import numpy as np import sys # 获取开盘价、最高价、最低价和收盘价 o, h,...# 否则就没有收益，返回 0 return 0 # 创建向量化的 calc_profit # 也可以使用装饰器 @np.vectorize func = np.vectorize(calc_profit...poly_sub = np.polysub(poly_bhp, poly_vale) # 差值为 0 的点就是多项式的交点 xpoints = np.roots(poly_sub) print "Intersection

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numpy在cs231n中的应用

除此之外，整型数组访问可以用来选择或者更改矩阵中每行中的一个元素！...布尔型数组访问布尔型数组访问可以选择数组中任意元素。这种访问方式用于选取数组中满足某些条件的元素。还是以上述二维数组为例：我们筛选所有大于3的数，并输出。...对于bincount计算吗，bin的数量比x中最大数多1，例如x最大为4，那么bin数量为5(index从0到4)，也就会bincount输出的一维数组为5个数，bincount中的数又代表什么？...x = [[1,3,3], [7,5,2]] print(np.argmax(x,axis=0)) # [1 0] 那如果碰到重复最大元素？返回第一个最大值索引即可！...计算沿指定轴第N维的离散差值 In x = np.arange(1 , 16).reshape((3 , 5)) Out array([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6

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统计算法｜一文了解Java中的commons-math3的StatUtils类（二）

= " + sum （2）最大/小值获取数组中的最大值和最小值。...4）平方和获取各项值的平方和，平方和公式可以用于计算各种数学问题，例如计算向量的模长、求解二次方程等。...variance = StatUtils.variance(testData); System.out.println("数组方差variance = " + variance); （7）平均差平均差差值是指一组数据中的每一个数值与平均数之差的绝对值的平均数...平均差差值越小，说明各标志值与平均数之间的差异越小，数据的稳定性越好；反之，平均差差值越大，说明各标志值与平均数之间的差异越大，数据的稳定性越差。...例如我数组中出现频率最高的是98，出现了两次，其他都是一次 // 如果存在具有最大频率的唯一值，则此值将作为输出数组的唯一元素返回。 // 其他情况，按照递增顺序返回整个数组。

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matlab—数值微积分

其中就有多项式求值polyval函数，其调用格式为：y = polyval(p,x);，返回n此多项式p在x处的值参数说明： p：一个长度为n+1的向量，其元素为按降幂排列的多项式系数 x：可以是一个矩阵或者一个向量...，在这两种情况下，polyval计算在x中任意元素处的多项式p的估值示例（9x^3-5x^2+3x+7）： ?...图14-3 polyint函数 14.4 dif() 上面我们讲的都是多项式的一些数值计算的方法，但如果不是多项式如何计算呢，举个栗子，如何求sin(x)在某一点的微分，即使我们知道sin’(x) =...那么Y返回的是一个m-1维的向量，其中Y的元素分别是X相邻元素之间的差值，即Y=[X(2)-X(1) X(3)-X(2) ... ...X(m)-X(m-1)]；X是一个非空的m*n的矩阵，那么Y返回的是一个(m-1)*n的矩阵，其中Y的元素分别是X行与行之间的差值，Y=[X(2,:)-X(1,:) X(3,:)-X(2,:) ...

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使用Python和OpenCV顺时针排序坐标

下面是正文：今天，我们将开始一个系列的第一篇，这个系列为计算对象的大小，并测量它们之间的距离，一共三篇。而在这之前，首先需要实现一个对四个顶点进行的排序算法。...这篇博文的主要目的是学习如何按左上、右上、右下和左下顺序排列矩形四个顶点。按照这样的顺序排列顶点是执行诸如透视变换或匹配对象角点(例如计算对象之间的距离)等操作的先决条件。...这些值分别为我们提供了左上角和右下角的坐标。然后我们取x和y值之间的差值，其中右上角的点的差值最小，而左下角的距离最大(第23-25行)。最后，第31行将有序的(x, y)坐标返回给调用函数。...使用左上点作为锚点，我们可以应用勾股定理计算左上点和最右点之间的欧式距离。根据三角形的定义，斜边是直角三角形最大的边。...我们继续通过使用Canny边缘检测器来处理图像，然后通过膨胀+侵蚀来缩小边缘图中轮廓之间的任何缝隙。进行边缘检测后，我们的图像应该是这样的：正如你所看到的，我们已经能够确定图像中物体的轮廓。

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python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

只要有一个参数不是向量，就应用矩阵乘法。...（PS：总之就是，向量很特殊，在运算中可以自由转置而不会出错，运算的返回值如果维度为1，也一律用行向量[]表示）读取数组元素：如a[0],a[0,0] 数组变形：如b=a.reshape(2,3,4...(a,b)一维数组中最小最大元素的索引：np.argmin(a)，np.argmax(a) 多个数组的对应位置上元素大小的比较：np.maximum(a,b,c,…..)返回每个索引位置上的最大值...，np.minimum(…….)相反将a中元素都置为b：a.fill(b) 每个数组元素的指数：np.exp(a) 生成等差行向量：如np.linspace(1,6,10)则得到1到6之间的均匀分布...，总共返回10个数求余：np.mod(a,n)相当于a%n，np.fmod(a,n)仍为求余且余数的正负由a决定计算平均值：np.mean(a) 计算最大值：amax(a, axis=None

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python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

() 创建数组：np.zeros((2,3))，或者np.ones((2,3))，参数是一个元组分别表示行数和列数对应元素相乘，a * b，得到一个新的矩阵，形状要一致；但是允许a是向量而b是矩阵...只要有一个参数不是向量，就应用矩阵乘法。...（PS：总之就是，向量很特殊，在运算中可以自由转置而不会出错，运算的返回值如果维度为1，也一律用行向量[]表示）读取数组元素：如a[0],a[0,0] 数组变形：如b=a.reshape(2,3,4...(a,b)一维数组中最小最大元素的索引：np.argmin(a)，np.argmax(a) 多个数组的对应位置上元素大小的比较：np.maximum(a,b,c,…..)返回每个索引位置上的最大值...，np.minimum(…….)相反将a中元素都置为b：a.fill(b) 每个数组元素的指数：np.exp(a) 生成等差行向量：如np.linspace(1,6,10)则得到1到6之间的均匀分布

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如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

这个库为我们提供了用于处理数组和矩阵的功能。然后我们使用np.random.randint(10, 100, size=9)函数随机生成了一个包含9个10到100之间随机整数的一维数组。...[1])print(r, c)代码分析：我们在之前的基础上进一步计算了最大值在二维数组中的行索引和列索引。...然后，我们使用np.argmax(a)函数来找到数组a中的最大值，并返回其在展平（flatten）数组中的索引。np.argmax函数返回数组中最大值的索引，我们在这里直接将结果保存在变量m中。...接着我们使用divmod(m, a.shape[1])来计算最大值索引m对应的行索引和列索引。divmod函数将除法和取模运算结合起来，接受两个参数，第一个参数是被除数，第二个参数是除数。...第二种方法优点：使用了np.argmax()函数，直接找到展平数组中的最大值索引，避免了使用np.where()函数的额外操作。使用了divmod()函数，将索引转换为行索引和列索引，代码更简洁。

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双方互GAN，不如来试试群体博弈？更快更强更自由 | ICLR 2021

那么，到底如何才能将博弈论与PCA结合起来呢？如何将PCA过程重建为一场“博弈” 我们知道，PCA的最优解，是由可以组成方差值最大的投影矩阵，且互相正交的特征向量组成的。...那么，在EigenGame模型中，我们将每一个特征向量假设为一个参与者。 ?...所有参与者构成一个层级结构，其中设置一个只关注最大方差值的1号参与者。其他参与者可以通过计算方差值而受到奖励，也会在与其他参与者距离过近时被惩罚。 ?...如果所有向量都都使用梯度上升来同步且独立地最大化它们的性能（即每个参与者都发挥最佳状态），它们将实现这场博弈的纳什均衡。 ?...这样，就能更加自由地设计功能或进行各种属性的优化更新——比如，可以在指定无偏或加速优化的同时，仍然确保Nash属性作用于整体系统之上。而在博弈过程中，向量与向量之间展现了同步上升的独立特性。

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PromQL之函数

对value进行计数 bottomk 样本值最小的k个元素 topk 样本值最大的k个元素 quantile 分布统计另外通过 without 和 by 可以保留不同纬度的数据。...count 对分组中的时间序列数目进行求和 quantile 示例：返回在线微服务的数量 count(up == 1) count_values 表示时间序列中每一个样本值出现的次数示例：计算...HTTP请求的增长数原始数据： increase后数据： resets 输入一个区间向量，返回一个计数器重置的次数，两个连续样本之间的值的减少被认为是一次计数器重置语法：resets..., t scalar) deriv 输入一个区间向量，返回一个瞬时向量，使用简单的线性回归计算区间向量v中各个时间序列的导数语法：deriv(v range-vector) delta 输入一个区间向量...，返回一个瞬时向量，用于计算一个区间向量v的第一个元素和最后一个元素之间的差值语法：delta(v range-vector) idelta 输入一个区间向量，返回一个瞬时向量，计算最新的两个样本值之间的差值

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一类强大算法总结！！

它定义为两个向量在每个维度上元素差的最大值。...常见使用场景切比雪夫距离常用于衡量两个向量之间的差异或相似性。图像处理：用于图像分类、对象识别和图像匹配等任务。机器学习：可用于聚类算法中的距离计算，例如 K-means 算法。...在函数中，我们首先确保两个向量具有相同的长度。然后，使用生成器表达式和 zip 函数计算每个维度上的差值，并取得差值的最大绝对值，即切比雪夫距离。输出结果将显示切比雪夫距离，即在该示例中为 3。...也就是通过调整参数 p 的值，可以控制距离计算中各个维度的权重。常见使用场景闵可夫斯基距离常用于衡量两个向量之间的差异或相似性。数据挖掘：用于聚类、分类和异常检测等任务。...在函数中，我们首先确保两个向量具有相同的长度。然后，使用生成器表达式和 zip 函数计算每个维度上的差值的 p 次幂，并将所有结果求和并开方（根据公式）。最终，得到闵可夫斯基距离。

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毕业设计之「神经网络与深度学习概述」（二）

池化中包括平均池化和最大池化操作，在我们本论文的案例中，我们使用的是最大池化操作，其过程是：将输入数据经过池化操作，并只保留池化区域中最大的一个值，其余均被忽略掉。...07 - 池化层和卷积层的反向传播在前述小节中，我们了解过反向传播的概念，并且知道首先通过前向计算我们可以得到各个节点的激活函数的值，接着我们从最后一层逐层向前计算残差值，然后根据残差值求出对应偏导数的值...上述内容提到过，我们本论文案例中使用的是最大池化操作，我们不讨论此时的前向传播，假设此时经过池化之后的残差值已经从最后一层的反向传播计算得到（我们假设前向计算过程中每一区域的最大值我们已经标注出来了），...则池化层（最大池化层）的反向传播就是逐层算出残差值，然后将残差值传递给已标注的最大位置的神经元。...接着我们来介绍卷积层的反向传播残差值的计算，具体公式我们这里不做推导，仅以如何计算为主：卷积之前的矩阵： ? 卷积核矩阵： ? 卷积之后的残差值： ? 我们现在需要计算卷积之前各个节点的残差： ?

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219个opencv常用函数汇总

：释放CvVideoWriter结构开辟的内存空间； 21、CV_MAT_ELEM：从矩阵中得到一个元素； 22、cvAbs：计算数组中所有元素的绝对值； 23、cvAbsDiff：计算两个数组差值的绝对值...； 24、cvAbsDiffS：计算数组和标量差值的绝对值； 25、cvAdd：两个数组的元素级的加运算； 26、cvAddS：一个数组和一个标量的元素级的相加运算； 27、cvAddWeighted：...； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)； 37、cvCvtColor...：求矩阵的逆； 56、cvMahalonobis：计算两个向量间的马氏距离； 57、cvMax：在两个数组中进行元素级的取最大值操作； 58、cvMaxS：在一个数组和一个标量中进行元素级的取最大值操作...：寻找数组中的最大最小值； 63、cvMul：计算两个数组的元素级的乘积(点乘)； 64、cvNot：按位对数组中的每一个元素求反； 65、cvNormalize：将数组中元素进行归一化； 66、cvOr

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PCA主成分分析（完结）

注意，PCA的目的是得到一些无关联的新特征，但是这些“无关联”的新特征实际上是线性“融合有关联”的旧特征类似与上一个3D图例，下图二维平面中的点实际上是沿着一条轴，散落其周围而我们的目的，就是找到这个轴的方向...计算出代表了变量之家关联的协方差矩阵 2. 找出这个矩阵最重要的本征向量（较大本征值对应的本征向量） 3. 两两正交的本征向量（主成分）构成新的坐标系。 4....问题转化为，寻找一个坐标变换，使得变换后数据点的方差大，协方差小（关联小）而在协方差矩阵中，包含了方差以及协方差：对角线上的元素是某个特征方差值；非对角线上的是两两特征间的协方差值。...问题再次转化为，寻找一种正交变换，使变换后的协方差矩阵，对角线上值最大，非对角线上元素为0——矩阵对角化协方差矩阵对角化的直接结果，就是对角线上的值就是本征值，找的就是最大或较大的本征值。...而这个/些本征值对应的本征向量组成的矩阵就是我们要最终寻找的正交变换矩阵以上是通俗地解释了PCA(中)——算法操作步骤里，为什么协方差矩阵最大本征值对应的本征向量可以“抽取”出数据的主成分，即最佳投影方向

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深度学习入门与自然语言理解

重点在于，如何使用计算机构建复杂的、能够拥有与人类智慧相同本质的东西。机器学习（ML）是实现人工智能的一种方法，或者说一种思路。...卷积的应用计算每个像素和其相邻像素的平均值可以模糊化一张图片。计算像素和其相邻元素的差值可以进行边缘检测。...因为边缘往往是灰度（或者说RGB）变化最明显的地方，所以相邻元素间差值比较大的地方往往就是边缘。如下图 !...一个有10个单词的句子，我们使用一个100维的向量来表示每个词的话，就会得到一个10*100的矩阵，这就是我们在NLP里的“图像”了。...有关如何用向量表示单词，可以参考此文章在视觉处理中，我们的筛往往是在一张图片上四处滑动，但是NLP中，我们用的筛一般和矩阵同宽，因此它只需要上下滑动，至于高度，通常为2-5个词。

1.4K9 0

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三个主要降维技术对比介绍：PCA, LCA,SVD

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