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引言:本文的练习整理自chandoo.org。多练习,这是我们从小就在使用的学习方法。在练习的过程中,认真思考,不断尝试,以此来磨练自己的公式与函数应用技能,也让研究Excel的大脑时刻保持着良好的状态。同时,想想自己怎么解决这个问题,看看别人又是怎样解决的,从而快速提高Excel公式应用水平。
正文 1.Drinks Choosing 题目链接 题目大意: 有n个学生,每个学生都有自己喜欢的饮料类型,用整数?1,?2,…,?? (1≤??≤?)表示,一共有k种饮料的类型。 现在老师要采
如有一组数组数据m个n维列向量Anxm 想要降维,随意丢弃数据显然不可取,降维可以降低程序计算复杂度,代价是丢弃了原始数据一些信息,那么降维的同时,又保留数据最多信息呢。 我们希望投影后投影值尽可能分
📷 一、题目 设矩阵 A= \begin{pmatrix} 4&-2&2\\ -3&0&5\\ 1&5&3 \end{pmatrix}, B= \begin{pmatrix} 1&3&4\\ -2&0&3\\ 2&-1&1 \end{pmatrix} (1) 提取矩阵 A 的第一、三行,矩阵 B 的第一、三列;交换矩阵 A 的第一、 二行,矩阵 B 的第一、二列; (2) 删去矩阵 A 的第二行,删去矩阵 B 的第二列; (3) 计算 |A| , |B| , A^{-1} ,
假如你是个玩具工厂的销售经理,你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁,得克萨斯州;波士顿、马里兰州;和芝加哥,伊利诺伊州。你想让他们飞往其他三个城市:丹佛,埃德蒙顿,法戈。下面的表格显示了这些城市之间飞机票的费用.。
给你一个 m * n 的矩阵,矩阵中的数字 各不相同 。请你按 任意 顺序返回矩阵中的所有幸运数。
所以有的同学就说了:我用传统的写法一样可以实现,为什么还要浪费精力去学习numpy呢?
(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y,如果X中包含复数元素,则按模取最大值。
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题目解析: 等差数列,1、3、5、、、2n-1; 两个等差数列,减去一个多余的2n-1,于是有: 一个等差数列和sum: (1+(2n-1)) x n/2 最终得到 ans = 2 x sum - (2n-1) = 2n^2 - 2n + 1。
np.random.seed(100) # 多次运行得到相同的结果,设置随机数的种子
功能:将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间。处理需要归一化的m*n矩阵X,归一化后的矩阵记为Y。
题目链接:http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1002
MATLAB中定义函数需要新建一个 ‘xxx.m’ 的文件,然后将函数的定义写在文件中,该文件要放在MATLAB打开的文件夹下,某函数定义如下,返回平方数。
在图像处理中,我们可以看到很多函数都是带有半径这个参数的,不过99%的情况下这个半径其实都是矩形的意思,在目前我所实现的算法中,也只有二值图像的最大值和最小值我实现了圆形半径的优化,可以参考:SSE图像算法优化系列二十五:二值图像的Euclidean distance map(EDM)特征图计算及其优化 一文,这里通过特征图实现了圆形半径算法的O(1)算法。
要求使用指针,结合new方法,动态创建一个二维数组,并求出该矩阵的最小值和最大值,可以使用数组下标法。
题目链接 题目大意: 有n个整数的数组a,现在需要给数组每个元素进行染色,注意: 1、每个元素只能有一个颜色; 2、每个元素都要染色; 每个颜色的收益,等于染该色的元素中最大值减去最小值; 问,染色完所有元素后,最大的收益是多少。
(1)将二维矩阵A转化成一维矩阵(列向量):Matlab 默认将其转化成列向量,需要行向量转置即可。
用过 Excel 的数据分析师,对 Excel 的『条件选择』与『格式呈现』功能大都印象深刻。下方动图演示了 Excel『数据选择&底色填充高亮』功能。如果我们需要『选择大于100的所有产品取值并对单元格填充红色』,直接如下图所示,在『条件格式』中选择『突出显示单元格规则』即可进行设置。
输出三行,每行一个整数。第一行表示这些数中的最大值,第二行表示这些数中的最小值,第三行表示这些数的和。
在微生物组学数据分析之前,我们常常需要根据数据量纲的不同以及分析方法的需要对数据进行各种预处理,也即数据标准化。数据标准化的目的是使数据的总体符合某种要求,例如使数据总体符合正态分布以方便参数检验、使数据范围相同以方便比较分析、使数据分布均匀以方便作图展示等。我们必须知道不同标准化方法的内涵,从而在实际研究中可以选择正确的数据标准化方法。
AWK 专家必备的12个技巧案例1:字符切割案例2:格式化输出案例3:不显示文件最后一行案例4:不显示最后一列案例5:多列求和案例6:求每行最大值/最小值/平均值案例7:awk的三元表达式案例8:打印第一列相同且第二列最大的行案例9:多列比较求最大值案例10:除第一列外所有值求和案例11:构建不同文件相同列的映射关系案例12:行列调换/矩阵转换案例13:不同文件相同字段匹配至同一个文件,空字段补齐
在二叉树结点结构中加一个指针域,使其指向层次遍历的下一个结点,特别地,每一层的最后一个结点为空。(Code)
在非常多的问题中,例如商品推荐数据存储(大量的用户和商品,还有购买金额等信息),金融数据存储(大量的标的,价格等),我们不可避免的都会碰到数据过大的问题,如果对这类数据进行处理显得直观重要,本文我们介绍碰到大数据时,我们采用的四种策略。
1293: [SCOI2009]生日礼物 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 2534 Solved: 1383 [Submit][Status][Discuss] Description 小西有一条很长的彩带,彩带上挂着各式各样的彩珠。已知彩珠有N个,分为K种。简单的说,可以将彩带考虑为x轴,每一个彩珠有一个对应的坐标(即位置)。某些坐标上可以没有彩珠,但多个彩珠也可以出现在同一个位置上。 小布生日快到了,于是小西打算剪一段彩带送给小布。为
题目链接 题目大意: 有两种车分别有4个轮子和6个轮子,现在只知道若干个车的轮子总数,想知道最少和最多有几辆车;
查询也是一个递归的过程,如果查询的区间已经把当前区间完全包含了,则可以返回该区间了。
2257: [Jsoi2009]瓶子和燃料 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 1326 Solved: 815 Description jyy就一直想着尽快回地球,可惜他飞船的燃料不够了。 有一天他又去向火星人要燃料,这次火星人答应了,要jyy用飞船上的瓶子来换。jyy 的飞船上共有 N个瓶子(1<=N<=1000) ,经过协商,火星人只要其中的K 个 。 jyy 将 K个瓶子交给火星人之后,火星人用它们装一些燃料给 jyy。所有的瓶
前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两列数据对比的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。
数据的归一化是数据预处理中重要的的一步,很多种方法都可以被称作数据的归一化,例如简单的去除小数位,而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助,例如 z-score 归一化。
题目描述 佳媛姐姐过生日的时候,她的小伙伴从某宝上买了一个有趣的玩具送给他。玩具上有一个数列,数列中某些项的值可能会变化,但同一个时刻最多只有一个值发生变化。现在佳媛姐姐已经研究出了所有变化的可能性,她想请教你,能否选出一个子序列,使得在任意一种变化中,这个子序列都是不降的?请你告诉她这个子序列的最长长度即可 。 注意:每种变化最多只有一个值发生变化。在样例输入1中,所有的变化是: 1 2 3 2 2 3 1 3 3 1 1 3 1 2 4 选择子序列为原序列,即在任意一种变化中均为不降子序列在样例
来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读5分钟本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 数据的归一化是数据预处理中重要的的一步,很多种方法都可以被称作数据的归一化,例如简单的去除小数位,而更高级归一化技术才能对我们训练有所帮助,例如 z-score 归一化。 所以本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 Decimal place normalization Data type normalization Formatting normalization (date
从上图中可以看出,01背包每次计算i时的状态只用到了i-1的状态,所有可以舍去i这一维,优化成一维dp。
函数定义:torch.max(input, dim, max=None, max_indices=None,keepdim=False)
问题描述 小蓝正在学习一门神奇的语言,这门语言中的单词都是由小写英文字母组成,有些单词很长,远远超过正常英文单词的长度。小蓝学了很长时间也记不住一些单词,他准备不再完全记忆这些单词,而是根据单词中哪个字母出现得最多来分辨单词。
看论文时,经常看到矩阵,但在记忆里又看到数组。那么问题来了,矩阵和数组分别是什么?二者有什么区别?看论文时,经常看到矩阵,但在记忆里又看到数组。那么问题来了,矩阵和数组分别是什么?二者有什么区别?
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华为机试分为 3 题,两题 100 分,一题 200 分,压线 150 分算你过,时间150分钟,支持多语言环境(牛客网),考试时需全程打开摄像头,电脑屏幕分享,手机打开某小程序(可用计算器)不退出,可用本地 IDE, 会有一些测试题给你熟悉环境预热的。
给定一个如下图所示的数字三角形,从顶部出发,在每一结点可以选择移动至其左下方的结点或移动至其右下方的结点,一直走到底层,要求找出一条路径,使路径上的数字的和最大。
上一个视频学习了如何将数据装入矩阵中,本次视频讲解Octave对数据的基本运算方法。
前者是引入numpy包中的所有类,后续代码中可以直接使用类的方法。后者是引入numpy包,如果需要使用同名类的方法,需要加类名。 Eg:
Python语言越来越流行,作为一种解释型语言,被广大程式爱好者广泛使用,相信对于Python中的科学计算模组numpy使用的最多,那么今天就为大家简单总结一下numpy的用法,方便大家查阅。 话不多说直接上程序(直接Ctrl C&V过去就可以执行) 1.numpy基础操作 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import numpy as np array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(array) print('维度:',
最近在做神经网络,需要对训练数据进行归一化到[0.1 0.9]之间。虽然matlab有现成的归一化函数(mapminmax() premnmx),但归一化到特定的区间,上述函数并不方便使用。由此萌生了自己编写归一化函数的想法。 本质上,常用的归一化就是线性变换。本文中以转化到[0.1 0.9]为例
从前,有n只萌萌的糖糖,他们分成了两组一起玩游戏。他们会排成一排,第i只糖糖会随机得到一个能力值bi。从第i秒的时候,第i只糖糖就可以消灭掉所有排在他前面的和他不是同一组的且能力值小于他的糖糖。
由于题目中已说明矩阵中数字各不相同,不用考虑去重的情况,可以直接模拟逻辑来实现,先找出每一行的所有元素中的最小值存到数组中,再找出每一列的所有元素中最大值存到数组中,如果两数相等,即为最后的结果。
通常,矩阵的大部分值都是零,因此在矩阵中,将数值为0的元素的数目远远大于非0的元素的数目,并且非0元素分布无规律时,称为稀疏矩阵;反之,则称为稠密矩阵。
在Excel菜单栏里,默认(选择)开始菜单,在中间部位有个条件格式控件,里面就是关于表格条件格式的方方面面。主要包含突出显示单元格规则、最前/最后规则、数据条、色阶、图标集以及规则管理等。
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