下面是我试图在Python中优化的算法:
我定义了三个逻辑矩阵(X,Y,& Z)。每个列都有N个列。我还定义了两个非常大的数字N和A,以及一个长度为A的任意数字数组。我想遍历X、Y和Z,找到每个元素的位置,然后将列表A_list中的对应值更改为随机浮点数。完成此操作后,我将使用tot_list更新A_list。以下是实际代码:
for i in range(0,N):
A_list = np.ones([1,A])
A_list[0][np.where(X[:,i]==1)[0]] = np.random.random()
A_list[0][np.w
在此行中输出该值
示例:
A B C D E
1 one N/A N/A N/A N/A
2 N/A two N/A N/A N/A
3 N/A N/A N/A 3 N/A
4 N/A N/A N/A N/A 4
现在让我们假设在F列中,我希望所有的值都不同于N/A
A B C D E F
1 one N/A N/A N/A N/A one
2 N/A two N/A N/A N/A two
3 N/A N/A N/A 3 N/A 3
给定一个n乘m矩阵,我想在CUDA中构建一个包含每个矩阵行的最小值的n大小的向量。
到目前为止,我已经经历了这样的情况:
__global__ void OnMin(float * Mins, const float * Matrix, const int n, const int m) {
int i = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x;
if (i < n) {
Mins[i] = Matrix[m * i];
for (int j = 1; j < m; ++j){
这是我的函数,变量跟踪是一个列表,列表中的每个元素都是一个n x 3数组:
temp = np.array(np.zeros((n, n)))
for j in range(n-1):
for w in range(j + 1, n):
mindistance = np.zeros(len(tracks[j]))
for i in range(len(tracks[j])):
mindistance[i] = np.linalg.norm(min(np.fabs(np.array(tracks[w]) - tracks[
我需要使用蒙特卡罗方法在jupyter笔记本中找到python3环境中的球体。但是,在我的讲师代码中的方法的例子似乎没有意义。
我被指示修改我的讲师的代码,它使用monte方法来使用单位方格中的一个圆来找到pi;但是当我运行他们的代码时,pi的值是0.04,这太小了。我知道如何调整它来找到一个球体的体积,但是我得到的答案还是太小了。下面是讲师的代码。
import numpy as np
n = 100
x = np.random.random(n)
y = np.random.random(n)
z = np.sqrt(x**2 + y**2)
ninside = len( np.wh
当涉及到使用Python的算法设计时,我试图对时间复杂性进行思考。
我的任务是编写一个满足以下要求的函数:
必须是线性O(n)时间
必须从随机数列表中返回第n个最小数。
我在网上找到了以下例子:
def nsmallest(numbers, nth):
result = []
for i in range(nth):
result.append(min(numbers))
numbers.remove(min(numbers))
return result
据我所知,大O是一种近似,在分析它的时间复杂性时,只考虑函数的主要部分。
所以我的问题是:
在循环中调用m
有三个大小为n的数组a1,a2,a3。函数在这些数组中搜索公共数。算法是下一个:
foreach n in a1
if n is found in a2
if n is found in a3
return true
return false
我猜下一种更糟糕的情况是: a1和a2是相等的,a3不包含任何带有a1的公共数字。
迭代数组a1的复杂度将为O(i)。搜索数组a2或a3的复杂度是f(n) (我们不知道它们是如何搜索的)。我猜测最坏情况下的总体复杂性是:
O(n) =n* f(n) * f(n) =n* (f(n))^2
我被告知这是错误
我试图在Python中填充两个单独的数组,一个将包含值编号,另一个将包含权重。数组如下所示
res = [2, 3, 72, 17, 44, 23, 31, 24, 1, 26]
基本上,3表示将有3组物品,其中val应该= 72、44和31,wt应该= 17、23和24。如何用这些数字填充两个单独的数组变量?这是我到目前为止的情况,但我想我想得太多了。
nCount = 1
N = res[1]
val = []
wt = []
while nCount < N * 2:
for x in range(N):
val = res[nCount + 1]