如何在np.where中设置无穷值标志o - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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ECC非对称加密算法

O∞ ，构成一条椭圆曲线。...这里为什么要加上无穷远点呢，无穷远点来自于射影平面，射影平面比欧式平面多了无穷远点，所有无穷远点构成无穷远直线，射影平面有一个重要假设：平行线在无穷远处相较于一个点，即无穷远点O点，并且每条直线只有一个无穷远点...在椭圆曲线Ep(a,b)中p1+r1=O,p1+O=p1,p2+r2=O,p2+O=p2 所有椭圆线点按照P+Q=r算法构成加群 O为单元零元，p1,r1互为逆元...R=rG； 4、将原数据和点R的坐标值x,y作为参数，计算SHA1做为hash，即Hash=SHA1(原数据,x,y)； 5、计算s≡r - Hash * k (mod n) 6、r和s做为签名值，...如果r和s其中一个为0，重新从第3步开始执行验证过程如下： 1、接受方在收到消息(m)和签名值(r,s)后，进行以下运算 2、计算：sG+H(m)K=(x1,y1), r1≡ x1 mod p。

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Python数据分析：numpy

= a + b # 形状相同按位相加 O2 = a + c O3 = a + d # 形状不同，只有满足广播原则才可计算，O1=O2=O3 数组的转置 a.transpose() a.swapaxes...可简写为a[1：3] a[:,2:4] # 取连续多列 a[[1,3],:] # 取离散多行，可简写为a[[1,3]] a[:,[2,4]] # 取离散多行 a[a<2] # bool索引 np.where...(a<2,0,4) # 三元运算符,满足条件1替换为0，不满足替换为4 a.clip(2,3) # 裁剪，大于3替换为3，小于2替换为2 numpy中的nan和inf nan(NAN,Nan):not...（两个nan是不相等的） inf:infinity，inf表示正无穷，-inf表示负无穷，type类型为float np.count_nonzero(a!...=a) # 判断a中nan个数 np.isnan(a) # 判断是否为nan，返回bool类型 a[np.isnan(a)] = 0 # nan 替换为0 numpy中常用统计函数求和：t.sum

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如何定量判断图形有多圆？

最近工作中需要判断焊球的图像圆不圆，于是DIY了一个算法，可以定量计算任意图像与圆的偏离程度。这里首先假设图像是单连通域的二值图（单连通不满足也可计算，二值图可以转化而来）。...设O为等效圆的圆心，设P为凸起或凹陷区域内任意一点，设K为直线OP与等效圆边界的交点。则可对KP的平方在整个凸起和凹陷区域A上进行积分。积分结果除以A的面积之后开根号，则是KP的”平均”长度的。..., cv2.COLOR_BGR2GRAY) print(gray.shape) black_white = np.zeros(gray.shape) #black_white[np.where...(gray > 10)] = 1 # for moon.jpg black_white[np.where(gray < 50)] = 1 # for black circle or black...等效圆相对偏离度 = 0.00029343583223142254 对于圆，理论值是0。这里非零的原因有两个，一是因为图像是离散的，像素不是无穷小，二是因为计算误差。

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使用神经网络解决鸢尾花分类问题

plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.title('训练集样本')#添加标题 #准备要预测的全平面数据 #XX, YY分别从最小值到最大值间均匀取...= np.max(X[:,1])+1 #获得测试集类标签同类的索引 y0,y1,y2=np.where(y_test==0),np.where(y_test==1),\ np.where(y_test...==2) #获得测试集预测结果类标签同类的索引 y0_pred,y1_pred,y2_pred=np.where(y_pred==0),\ np.where(y_pred==1),np.where(...= np.max(X[:,1])+1 #获得测试集类标签同类的索引 y0,y1,y2=np.where(y_test==0),np.where(y_test==1),\ np.where(y_test...==2) #获得测试集预测结果类标签同类的索引 y0_pred,y1_pred,y2_pred=np.where(y_pred==0),\ np.where(y_pred==1),np.where(

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聚类

格式如下： scipy.spatial.distance.cdist(XA,XB,metric='euclidean',V=None,VI=None,w=None) 返回值为XA向量到XB中各向量之间的距离...(y==0),np.where(y==1) #可视化 plt.rc('font', size=14)#设置图中字号大小 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei...(y==0),np.where(y==1) #可视化 plt.rc('font', size=14)#设置图中字号大小 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei...index_y0,0], X[index_y0,1],c='k',marker='.') plt.scatter(X[index_y1,0], X[index_y1,1],c='k',marker='o'...X[index_label0,1],c='k',marker='.') plt.scatter(X[index_label1,0], X[index_label1,1],c='k',marker='o'

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符合正态数据分布要求的数据质量异常值检测

获取数据，得到均值、方差，进行正态分布判断，如符合正态分布，则返回异常值和异常位置索引，并进行绘图。主要用到了numpy,matplotlib和scipy。下一步会考虑长尾分布数据的异常值检测。...# 根据4σ法则和正态分布，进行数据异常值判断和识别 # 如果数据服从正态分布，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍的值 → p(|x - μ| > 3σ) ≤ 0.003 # 数值分布在（...μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827 # 数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545 # 数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973 # 数值分布在（μ-4σ,μ+4σ)中的概率为...] # 进行KS检验，参数分别是：待检验的数据，检验方法（这里设置成norm正态分布），均值与标准差 D,p_value = stats.kstest(data, 'norm',(dmean...plt.grid(True) #绘制散点图-异常值 ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2) plt.plot(extreindex,extremum, 'o'

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （392）-- 算法导论25.1 6题

说明如何在 $O(n^3)$ 时间内从已经计算出的最短路径权重矩阵 $L$ 计算出前驱矩阵Ⅱ。如果要写代码，请用go语言。...如果L[i][j]是无穷大，表示没有路径，因此P[i][j]被设置为-1。...请注意，在实际应用中，图的权重矩阵可能不包含无穷大的值，而是使用一个特定的值来表示无穷大，这里我们使用了999999作为示例。在实际应用中，你可能需要根据实际情况来定义无穷大的值。...对于i \neq j，如果L[i][j] = \infty（在Go语言中可以用一个很大的值表示无穷大，例如math.MaxInt64），则将\Pi[i][j]设置为NIL。 3....首先确定了矩阵的大小，然后对于每个顶点对，按照上述算法思路计算前驱矩阵中的值。

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Python数据分析 | Numpy与1维数组操作

arange浮点类型数据可能出现的一些问题及解决方案： [465f18ed8144572556cdedf6a50b1aab.png] 图中，0.1对我们来说是一个有限的十进制数，但对计算机而言，它是一个二进制无穷小数...使用linspace时尤其需要注意最后一个的数量参数设置，由于它计算点数量，而不是间隔数量，因此上图中数量参数是11，而不是10。...如下图 np.where 和 np.clip 两个专有函数。...如果数组是排好序的，使用v = np.searchsorted(a, x); return v if a[v]==x else -1时间复杂度为O(log N)，但在这之前，排序的时间复杂度为O(N log...例如，对于某些值a、b， allclose(a,b)!=allclose(b,a)，而在math.isclose中则不存在这些问题。

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Python3.6.5标准库文档（完整中文版）—内置函数（六）

可选标志可以是'+'或'-'; 一个'+'标志对所产生的价值没有影响。该参数也可以是表示NaN（非数字）或正或负无穷大的字符串。更确切地说，在删除前后空白字符后，输入必须符合以下语法： ?...这floatnumber是浮点文字中描述的Python浮点文字的形式。情况并不重要，因此，例如，“inf”，“Inf”，“INFINITY”和“iNfINity”对于正无穷大都是可接受的拼写。...在版本3.6中更改：允许使用下划线对代码进行分组，如代码文字。 format（value [，format_spec ] ）将值转换为“格式化”表示，由format_spec控制。...format_spec的默认值是一个空字符串，通常与调用效果相同str(value)。调用将被转换为在搜索该值的方法时绕过实例字典。...请参阅frozenset和设置类型 - 设置，冻结关于此类的文档。对于其他容器看到内置的set，list， tuple，和dict类，还有collections模块。

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20 个不常见却很有用的 Numpy 函数

为了将它们堆叠在一起，我们调用np.r_用括号表示(如pandas.DataFrame.loc)。...np.where 顾名思义，这个函数返回一个条件为True的数组的所有下标: probs = np.random.rand(100) idx = np.where(probs > 0.8) probs...例如，argmax 查找数组中的最大值并返回其索引（分类的TOP N就可以用这种方法）。 np.isneginf / np.isposinf 这两个布尔函数检查数组中的元素是负无穷大还是正无穷大。...但是计算机和 NumPy 不理解无穷大的概念（好吧，我也不知道是为什么）。它们只能将无穷大表示为一个非常大或非常小的数字，这样才可以放入一个变量中（我希望我说得对）。...这就是为什么当你打印 np.inf 的类型时，它返回浮点数： type(np.inf) # type of the infinity float type(-np.inf) float 这意味着无穷大值可以很容易地被当作数组的正常值

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20个不常见但却非常有用的Numpy函数

为了将它们堆叠在一起，我们调用np.r_用括号表示(如pandas.DataFrame.loc)。...np.where 顾名思义，这个函数返回一个条件为True的数组的所有下标: probs = np.random.rand(100) idx = np.where(probs > 0.8) >>>...例如，argmax 查找数组中的最大值并返回其索引（分类的TOP N就可以用这种方法）。 np.isneginf / np.isposinf 这两个布尔函数检查数组中的元素是负无穷大还是正无穷大。...但是计算机和 NumPy 不理解无穷大的概念（好吧，我也不知道是为什么）。它们只能将无穷大表示为一个非常大或非常小的数字，这样才可以放入一个变量中（我希望我说得对）。...这就是为什么当你打印 np.inf 的类型时，它返回浮点数： >>> type(np.inf) # type of the infinity float >>> type(-np.inf) float 这意味着无穷大值可以很容易地被当作数组的正常值

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Python气象绘图教程（四）

定制坐标轴名，通过xlabel('你需要设置的内容')或者ylabel('你需要设置的内容')进行设置；定制标题，可以通过title('你需要添加的标题')。...在字典中存储需要修改的的参数名称和指定值大小，在这个图中，我将字号（size）修改为20，将颜色(color)修改为红色。当然，字典里还可以存放更多的参数，这里只修改了两种，剩下读者可自行探索。...另外，matplotlib中还可以显示网格线，命令为ax.grid() ? grid()中还可以进行设置，比如开启虚线ax.grid(ls='--') ?...C、昨天讲解了如何在同一子图中合并横坐标轴，那用到了twin命令。今天将了解如何合并两幅子图的坐标轴，这幅图展示了去年月平均气温和累年月平均气温距平变化。...numpy中提供了一个np.where(判定语句，符合判定语句返回值，不符合判定语句返回值)命令，如何理解这个命令，通过一个测试演示： ?

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A星算法说明「建议收藏」

在寻路开始时，先把起点的cost设为0，然后从起点开始发散的过程中，如果是直着（上、下、左、右）从格子A到下一个格子B，则到达的那个格子B的cost设置为A的 c o s t + 1 cost+1 cost...路况设置如何实现就是上述的cost+1改成 c o s t + 1 × c o n d i t i o n cost+1 \times condition cost+1×condition，把上述的...c o s t + 2 cost+\sqrt{2} cost+2 改成 c o s t + 2 × c o n d i t i o n cost+\sqrt{2} \times condition...完整的流程 “伪代码”如下： [准备格子地图，设置h(n)并且f(n)=g(n)+h(n)] | |算法开始 v [输入起点b和终点e，设置当前已经得到的临时最优解对应的代价M=正无穷] | v [...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。

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神经网络中常见的激活函数

深度学习中已经成为了人工智能领域的必备工具，源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。...HardSigmoid 在Sigmoid的基础上，又有HardSigmoid，因为当输入值趋向无穷大的时候，输出值趋向于1；当输入值趋向无穷小的时候，输出值趋向于0。...y.append(y_i) return y HardSigmoid 激活函数的函数图像如下： Swish swish的表达式为：f ( x ) = x ⋅ s i g m o...尽管Relu看起来像线性函数，但它具有导数函数并允许反向传播，python 代码如下： import numpy as np def relu(x): s = np.where(x 中不学习。这种类型的激活函数在可能遇到稀疏梯度的任务中很流行，例如训练生成式对抗网络。

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如何让你的矩阵运算速度提高4000+倍

在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率...我们先来以正常循环的逻辑来解这道题，方法当然就是双层for循环，在每个点上判断值的大小是否大于等于4000，如果小于4000则将位置赋值为0，代码如下： import copy from cnmaps.sample...向量化函数对输入数组的连续元组(如 python map 函数)计算 pyfunc，但它使用 numpy 的广播规则。向量化输出的数据类型是通过使用输入的第一个元素调用该函数来确定的。...本质上矩阵运算的难点在于逻辑分支，也就是在矩阵中实现类似于if-else的逻辑运算，只要你能在矩阵中实现了逻辑分支，任何分支内的运算步骤都可以使用矩阵运算轻易地实现。...(v>0) # positive v index zvi = np.where(v==0) # zero v index nvi = np.where(v<0) # negative

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回归

将线性模型的系数w存储在其成员变量coef_中。用户可通过访问coef_和intercept_观察拟合的方程中，各自变量的系数和截距。...predict(X)——预测X中样本的回归值。 score(X, y[, sample_weight])——返回R^2决策系数的预测值。...坐标轴刻度显示负号 plt.plot([b,a0,a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9],marker='o')#真实系数 label=[]#该行代码书本中没有，应添加 for alpha...坐标轴刻度显示负号 plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.scatter(X[np.where(y==0),0],X[np.where(y==0),1],marker='o',c...(y_predict==0),0],X[np.where(y_predict==0),1],marker='o',c='r') plt.scatter(X[np.where(y_predict==1),

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04. Python数据类型转换与运算符详解

) print(float(3)) # 输出: 3.0 print(float("3.14")) # 输出: 3.14 print(float("inf")) # 输出: inf（无穷大...） print(float("-inf")) # 输出: -inf（负无穷大） # 3....转换为布尔值 bool() # 以下值会被转换为False print(bool(0)) # False print(bool("")) # False（空字符串） print...设置标志位（权限控制） class Permissions: READ = 4 # 100 WRITE = 2 # 010 EXEC = 1 # 001...掌握整除和取模运算的应用场景赋值运算符熟练使用复合赋值运算符提高代码简洁性掌握多重赋值和变量交换技巧理解赋值操作的执行顺序位运算符理解位运算的基本原理和性能优势掌握位运算在实际编程中的应用

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Numpy基础操作学习笔记

终值和步长来创建一维数组，注意数组不包括终值 #linspace函数：通过指定开始值、终值和元素个数来创建一维数组，可以通过endpoint关键字指定是否包括终值，缺省设置是包括终值 #logspace...存储True和False值的布尔类型 #object O Python对象类型 #String_ S 固定长度的字符串类型（每个字符1个字节）。...#isnan 返回一个表示“哪些值是NaN（不是一个数字）”的布尔类型数组 #isfinite，isinf 分别返回一个表示“哪些元素是有穷的（非inf，非NaN）”或“哪些元素是无穷的”的布尔型数组...，根据第二个数组中的相应元素B，计算A的B次方 #maximum、fmax 元素级别的最大值，fmax会忽略NaN #minimum、fmin 元素级别的最小值，fmin会忽略NaN #mod 元素级的求模...（除法的余数） #copysign 将第二个数组中的值的符号复制给第一个数组中对应位置的值 #greater、greater_equal、less、less_equal、equal、not_equal执行元素级别的比较运算

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AddDevice 设备命名(3)

(我将在第七章中讨论这两种缓冲模式的不同，以及你如何选择) 由于任何在后面装入的上层过滤器驱动程序将复制你的标志设置，所以在AddDevice中做这个选择十分重要。...返回值是紧接着你下面的任何设备对象的地址，它可以是PDO，也可以是其它低级过滤器设备对象。...; 当这个标志设置时，I/O管理器将拒绝任何打开该设备句柄的请求或向该设备对象上附着其它设备对象的请求。...当DriverEntry返回时，I/O管理器自动遍历设备对象列表并清除该标志。...但在WDM驱动程序中，设备对象在DriverEntry返回后才创建，所以I/O管理器不会自动清除这个标志，驱动程序必须自己清除它。

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matlab 函数，matlab 语法1

matlab中fullfile使用 f = fullfile(‘dir1’, ‘dir2’, …, ‘filename’) %fullfile构成地址字符串；如：输入：f = fullfile(‘C...fgetl从这个文件中读取一行数据并丢弃其中的换行符。如果读取成功，tline容纳了读取到的文本字符串如果遇到文件末尾的结束标志（EOF），则函数返回-1，即tline值为-1。...Matlab中的Inf和NaN Matlab中的 Inf和-Inf分别代表正无穷和负无穷 NaN表示非数值的值产生一般是由于0 做了分母或者运算溢出，产生了超出双精度浮点数数值范围的结果，非数值量则是因为...中~= matlab中~=是不等于的意思，主要用于判断两侧表达式是否不相等，如果两个值比较，是不等于的，那么返回结果为真，是等于的，那么返回结果为假 matlab subplot 用法就是绘制子图的前后顺序...the power of 2 当你点击“执行”按钮，或者按“Ctrl+ E”，MATLAB执行它并返回结果： ans = 9 另外一个例子： sin(pi /2) % sine of angle 90o

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