本次的练习是：如下图1所示，在一个4行4列的单元格区域A1:D4中，每个单元格内都是一个一位整数，并且目标值单元格（此处为F2）也为整数，要求在单元格G2中编写一个公式返回单元格A1:D4中四个不同值的组合的数量...这四个值的总和等于F2中的值 2. 这四个值中彼此位于不同的行和列 ? 图1 下图2是图1示例中满足条件的6种组合。 ? 图2 先不看答案，自已动手试一试。...关键是，参数cols固定为数组{0,1,2,3}，显然意味着四个元素组合中的每个都将分别来自四个不同列，然后变换传递给参数rows的数组，即满足确保没有两个元素在同一行的条件的所有可能排列。...，其中的每一行等于上面给出的24种排列之一，然后将其传递给OFFSET函数，实现对所有24个数组的同时处理。...首先，获取传递给OFFSET函数作为参数rows的排列数组，即公式中的： IF(MMULT(0+(ISNUMBER(FIND({1,2,3,4},ROW(INDIRECT("1234:4321"))))
2021-08-13：给定一个每一行有序、每一列也有序，整体可能无序的二维数组 ，在给定一个正数k，返回二维数组中，最小的第k个数。 福大大 答案2021-08-13： 二分法。...int{{1, 2, 3}, {2, 3, 4}, {3, 4, 5}} ret := kthSmallest2(matrix, 8) fmt.Println(ret) } // 二分的方法...0 for left <= right { mid := left + ((right - left) >> 1) // <=mid 有几个 <= mid 在矩阵中真实出现的数
中的向量是只有一行元素的数组，向量中的单个项通常称为元素。...()、ceil()、floor()、fix() sum():向量中元素的总和； min()、max()：返回向量中元素最小最大值； round()、ceil()、floor()、fix...看一个简单的例子： Maltab中的数组 向量是聚集相似数据集的最简单的方法。而数组是向量的拓展，使其包括多个维度的数组，其中二维数组是每行具有相同的列，并且每列具有相同的行。...数组的属性 size():返回各个维度的大小 length():返回数组的最大维度 创建数组 直接输入值 和向量一样，在数组中直接输入值时，可以使用分号（；）或以新的一行来表示换行...例如 sum()、max()、min()、round()、ceil()、floor()、fix() sum():返回一个行向量，包含该数组每列的总和 max()和min()：分别返回一个行向量
参考链接： Python sum() 时间有点赶注释就写在代码里面了 ，本次包含了 python 元组，列表，字典 以及numpy的ndarray 数组的求和 直接看代码吧 #encoding:utf...ndarray是多维的，计算哪一维度的总和可以用numpy库中对象ndarray.sum(axis = nd), # nd表示维度0，1，2... #0表示按照一个1维计算所有值的总和，得到的值就是 同一列的和...的一维矩阵，， #1则表示按照2维计算总和，得到的 每一行的 总和 ''' ndarrayA = np.array(listA) ndarrayA = np.tile(ndarrayA,(2,2))#...，只需要在tile中的矩阵更改一下不一致的行和列即可验证 #更改为3*2 ndarrayA = np.array(listA) ndarrayA = np.tile(ndarrayA,(2,3))#用tile...，说明sum计算的是每一行的总和
要了解输出数组的计算方法，请记住以下三个规则： 在输入数组中重复的字母意味着值沿这些轴相乘。乘积结果为输出数组的值。 在本例中,我们使用字母j两次：A和B各一次。这意味着我们将A每一行与B每列相乘。...这只在标记为j的轴在两个数组中的长度相同（或者任一数组长度为1）时才有效。 输出中省略的字母意味着沿该轴的值将相加。 在这里，j不包含在输出数组的标签中。...我们可以按照我们喜欢的任何顺序返回未没进行累加的轴。 如果我们省略箭头’->’，NumPy会将只出现一次的标签按照字母顺序排列（因此实际上’ij,jk->ik’相当于’ij,jk’）。...注意，由于np.einsum(‘ij,jk->ik’, A, B)函数不构造3维数组然后求和，它只是将总和累加到2维数组中。 一些简单的操作 这就是我们开始使用einsum时需要知道的全部内容。...知道如何将不同的轴相乘，然后如何对乘积求和，我们可以迅速而简单地表达许多不同的操作。这使我们可以相对容易地将问题推广到更高维度。例如，我们不必插入新的轴或转置数组以使它们的轴正确对齐。
1、python中的广播 这是一个不同食物(每100g)中不同营养成分的卡路里含量表格，表格为3行4列，列表示不同的食物种类，从左至右依次为苹果（Apples），牛肉（Beef），鸡蛋（Eggs），土豆...首先，按列求和，计算每种食物中（100g）三种营养成分总和，然后分别用不用营养成分的卡路里数量除以总和，计算百分比。 那么，能否在向量化的基础上用代码完成这样的一个计算过程呢？...使用两行代码就可以完成整个过程，第一行代码对每一列进行求和，第二行代码分别计算每种食物每种营养成分的百分比。...在 jupyter notebook 中输入如下代码，按 Ctrl + Enter 运行，输出如下： 下面再计算每列的和，可以看到输出是每种食物(100g)的卡路里总和。...当输出 的转置时有两对方括号，而之前只有一对方括号，所以这就是 1行5列的矩阵和一维数组的差别。 如果这次再输出 和 的转置的乘积，会返回一个向量的外积，也就是一个矩阵。
例如，数组[2, 5, 6] 的 异或总和 为 2 XOR 5 XOR 6 = 1 。 给你一个数组 nums ，请你求出 nums 中每个 子集 的 异或总和 ，计算并返回这些值相加之 和 。...n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。 给你一个整数 n ，返回所有不同的 n 皇后问题 的解决方案。...我们需要用一个数组来记录每一行放置的皇后的列数。在每一行中，我们尝试放置一个皇后，并检查是否会和前面已经放置的皇后冲突。...我们可以使用一个二维数组来记录每个数字在每一行中是否出现，一个二维数组来记录每个数字在每一列中是否出现。...对于九宫格，我们可以以行和列除以 3 得到的商作为九宫格的坐标，并使用一个三维数组来记录每个数字在每一个九宫格中是否出现。在检查是否存在冲突时，只需检查行、列和九宫格里对应的数字是否已被标记。
注：由于在线性代数中，矩阵乘法 ，所以对于表达式 ，严格地说，要把矢量（向量）看做一列的矩阵(而不是一行的矩阵)，才符合数学上的定义。...举例说明它们的不同之处： 的计算方法是： 的计算方法是： 计算公式 矩阵相乘是：用矩阵1的每一行和矩阵2的每一列的点积，得到一个矩阵。...矢量的降维运算，变成一个数。 矩阵的内积是每行每列的内积的矩阵。...期望值 在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。...例如： 返回最大值 数学表示 解释 在所有 的计算中，返回最大值P(a)。
最近老有人在qq群或者公众号留言问浪尖如何将Spark Mllib的矩阵或者将一个RDD进行转置操作。...Spark Mllib的矩阵有多种形式，分布式和非分布式，非分布式在这里浪尖就不讲了，很简单，因为他是基于数组的。而分布式存储是基于RDD的，那么问题就又变成了如何将一个RDD进行转置。...首先我们来介绍一下什么是转置操作： 百科上的定义，将一个矩阵的行列互换得到的矩阵就是该矩阵的转置。...要想把一个RDD的行列互换的话，主要思路如下： 1，先转化RDD，给每一行带上唯一的行号(row, rowIndex)。...5，完成步骤4后，我们就可以按照每一行的(rowIndex, value)，使用下标和其值构建新的行，保证每一行转换后的顺序。 到此转换完成。
矩阵分析，是一种方便的计算工具，可以以简单的形式表达复杂的信息。 三、 矩阵表达式 我们选择 Python 作为代码演示案例。利用的是 NumPy 库。什么是 NumPy？..., [1, 1, 1]]) mat5 = mat4.I # I 对应 getI(self) ，返回可逆矩阵的逆 print mat5 # 矩阵的逆 # ==> [[-1...(self) ，返回矩阵的转置矩阵 print mat7 # 矩阵的转置矩阵 # ==> [[1 0 1] # ==> [1 2 1] # ==> [1 1...1]] print # 矩阵每一列的和 sum1 = mat6.sum(axis=0) print sum1 # 矩阵每一行的和 sum2 = mat6...# 矩阵与数组之间的转换 mat8 = np.mat([[1, 2, 3]]) arr1 = np.array(mat8) # 矩阵转换成数组 print arr1 arr2
作者：lomtom 个人网站：lomtom.cn 你的支持就是我最大的动力。 题目难度：简单[1] 题目描述： 给你一个 m x n 的矩阵，最开始的时候，每个单元格中的值都是 0。...另有一个二维索引数组 indices，indices[i] = [ri, ci] 指向矩阵中的某个位置，其中 ri 和 ci 分别表示指定的行和列（从 0 开始编号）。...请你在执行完所有 indices 指定的增量操作后，返回矩阵中 奇数值单元格 的数目。...根据题目我们可以得知，对于m * n 的二维数组在位置[row,col]的的值是等于该行row增加的数与该列col增加的数的总和，所以我们只需统计每一行和每一列增加的数，然后最后再对某一个位置进行计算即可...统计时，我们只需判断该位置的值是不是奇数即可。 为了优化计算速度，我们可以把需要计算的位置换成位计算。 代码分析： 定义行、列数组分别保存该行需要增加的数和该列需要增加的数。
整数数组索引的一个有用技巧是选择或修改矩阵中每一行的一个元素： import numpy as np # 创建一个新数组，我们将从中选择元素 a = np.array([[1,2,3], [4,5,6...要计算向量的内积、将向量乘以矩阵或乘以矩阵，使用 dot 函数。dot 函数既可以作为 NumPy 模块中的函数使用，也可以作为数组对象的实例方法使用。...例如，假设希望将一个常量向量加到矩阵的每一行，可以这样做： import numpy as np # 将向量v加到矩阵x的每一行， # 结果存储在矩阵y中 x = np.array([[1,2,3],...请注意，将向量v添加到矩阵x的每一行等同于通过垂直堆叠多个v的副本来创建矩阵vv，然后对x和vv进行逐元素相加。...看看这个使用广播功能的版本： import numpy as np # 将向量v加到矩阵x的每一行， # 结果存储在矩阵y中 x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9
数组对于每一门编程语言来说都是重要的数据结构之一，当然不同语言对数组的实现及处理也不尽相同。 Java语言中提供的数组是用来存储固定大小的同类型元素。...数组作为函数的返回值。...数组在调用前必须排序好的。如果查找值包含在数组中，则返回搜索键的索引；否则返回 (-(插入点) – 1)。...最后又使用了两个嵌套的 for 循环遍历二维数组，输出二维数组中的值，从而产生矩阵。 运行该程序的结果如下所示。...34565 96033 48741 10583 63985 获取整行元素 除了获取单个元素和全部元素之外，还可以单独获取二维数组的某一行中所有元素的值，或者二维数组中某一列元素的值。
(i,j) 代表当前所在的位置，num 代表最多的移动次数，返回值代表路径数量。 重点放在 DFS 函数签名中的「可变参数」与「返回值」。这和我们【动态规划】中的「状态定义」强关联。...我们可以设计一个二维数组 f[][]作为我们的 dp 数组： 第一维代表 DFS 可变参数中的 (x,y)。取值范围为 [0, m*n) 第二维代表 DFS 可变参数中的 num。...取值范围为 [0,N] dp 数组中存储的就是我们 DFS 的返回值：路径数量。...根据 dp 数组中的维度设计和存储目标值，我们可以得知「状态定义」为： f[i][j] 代表从位置 i出发，可用步数不超过 j 时的路径数量。 状态定义已经得出,接下来需要考虑「转移方程」。...[j+1][k-1] 初始化：我们需要注意外界的坐标的初始状态对应的值为1，即 如何求解 有了每一个点的每一步对应的值，我们可以说是什么都不怕了 题目求的是最多移动N次，出界的路径数，因此我们只需要讲每一步对应的值都加起来即可
本篇概览 作为《DL4J实战》系列的第五篇，在前面对深度学习有一定的了解后，本篇会暂停深度学习相关的操作，转为基本功练习：矩阵操作，即INDArray接口的基本用法 INDArray的类图如下，由于...ndarray-experience工程中 最基本的方法 先列出两个最基本的方法，后面学习时会频繁用到它们： rand：秩，维数，例如2行3列的二维矩阵，rand方法返回值等于2 shape：矩阵每个维度的大小...10(入参)， // 然后，用该矩阵减去indArray11，结果作为rsub方法的返回值返回 INDArray indArray12 = indArray11.rsub(10); disp("rsub...3行2列矩阵的叉乘", indArray13.mmul(indArray15)); 执行结果，可见，2行3列矩阵的每一行的元素，都和3行2列矩阵每一列的元素做两两相乘再相加，一共四个值，所以结果就是2行...", indArray17); disp("拼接上的矩阵", indArray18); // 2行3列的矩阵，横向拼接一列后，变成了2行4列 disp("横向拼接(每一行都增加一列)", Nd4j.hstack
20201207 题目: 有一个二维矩阵 A 其中每个元素的值为 0 或 1 。 移动是指选择任一行或列，并转换该行或列中的每一个值：将所有 0 都更改为 1，将所有 1 都更改为 0。...在做出任意次数的移动后，将该矩阵的每一行都按照二进制数来解释，矩阵的得分就是这些数字的总和。 返回尽可能高的分数。...0b1111 = 15 + 9 + 15 = 39 提示： 1 <= A.length <= 20 1 <= A[0].length <= 20 A[i][j] 是 0 或 1 抛砖引玉 贪心算法 每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优...（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法 高位 1 越多，1 的位数越多分数越高 先从高位看起第一列不为 1 的翻转行 再看位数一列中 1 的位数小于 0 的位数，翻转列 矩阵 m 行、n...列,逐位统计，及如果 A[i][j]为 1，那么其给结果贡献 ： 第一列都为 1： 统计一行内 0、1 的数量，哪个数量多哪个作为 1 的位数， 注意，此时因为 A 时经过第一列取 1 的移动后矩阵
1题目描述 给定长度为 2n 的整数数组nums，将这些数分成 n 对, 例如 (a1, b1), (a2, b2), ..., (an, bn) ，使得从 1 到 n 的 min(ai, bi) 总和最大...返回该最大总和 。 2python实例展示 思路：排序 假设每一对表示为(an, bn) ，且an<=bn，我们要求的是 也就是所有a的和。...因此这道题目的关键是在于如何将数组进行分对，以尽可能把较大的数值保留下来。从上述公式可知，最大的值一定在b集合中，但我们应把第二大的值保留在a集合中，以此类推。...所以我们可以将数组由小到大进行排序，元素依次归位a、b集合，我们只需将从第一个元素起，所有的元素加起来，就是最后要返回的结果。
具体来说，首先通过new Set(arr)创建一个Set对象，并将数组arr作为参数传入。这一步操作会自动移除数组中的重复元素。然后，我们使用扩展运算符...将Set对象转换回数组。...这个格式的好处是，无论用户在世界的哪个角落，返回的都是统一的格式，便于处理和存储。...映射函数利用当前索引i和slice方法来提取原数组的一部分，即从i * size到i * size + size的片段，作为新数组的一个元素。...row[i])); 这个函数首先使用map方法遍历矩阵的第一行（即matrix[0]），确保转置后的矩阵有正确的列数。...对于原始矩阵的每一列，都创建一个新的数组，其中包含转置后矩阵的对应行。内部的map方法遍历原始矩阵的每一行，row[i]选取当前列（即当前外部map迭代器的索引i对应的元素）的所有元素。
一、降维概述 1.1 数组和序列（Series）的维度 对于数组和序列（Series）来说，维度就是shape()函数返回的结果，shape()函数中返回了几个数字，就是几维（也有人看array()开头或者结尾连续中括号的数量...当一个数组中存在2张3行4列的表时，shape返回的是更高维度的行和列。当数组中存在2组2张3行4列的表时，数据就是4维，shape返回(2,2,3,4)。...数组中的每一张表，都可以是一个特征矩阵或一个DataFrame，这些结构永远只有一张表，所以一定有行列，其中行是样本，列是特征。...其中每一行是一个维度，而每一列是一个样本。去均值的运算是针对每一个维度进行的运算，也就是说每一行减去这一行的均值； 3）计算协方差矩阵P。 由于已经进行了去均值化，所以可以直接求取协方差矩阵。...首先，特征向量的先后顺序要按照特征值的大小顺序进行排列；其次，如果原始数据的矩阵每一行是一个维度，每一列是一个样本的话，这个时候变换矩阵中的每一行是一个特征向量，如下变换矩阵Q。
如果 Z 是矩阵，则 Z 中位于同一行内的元素将出现在 y 轴上的相同位置。 bar3(...,width) 设置条形宽度并控制组中各个条形的间隔。默认 width 为 0.8，条形之间有细小间隔。...显示的默认模式为 'detached'。 'detached' 在 x 方向上将 Z 中的每一行的元素显示为一个接一个的单独的块。...'grouped' 显示 n 组的 m 个垂直条，其中 n 是行数，m 是 Z 中的列数。每组包含一个对应于 Z 中每列的条形。 'stacked' 为 Z 中的每行显示一个条形。...将图形绘制到 ax 坐标区中，而不是当前坐标区 (gca) 中。 h = bar3(...) 返回由 Surface 对象组成的向量。...如果 Z 是矩阵，则 bar3 将为 Z 中的每一列创建一个 Surface 对象。 案例 创建三维条形图 加载数据集 count.dat，它会返回一个三列矩阵 count。
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