是一个数学运算问题,与云计算领域的专业知识关系不大。但是作为一个云计算领域的专家和开发工程师,我可以帮助你解答其他与云计算相关的问题。请问你还有其他关于云计算的问题吗?
题目 2. 解题 1. 题目 给你一个整数数组 nums ,另给你一个整数 original ,这是需要在 nums 中搜索的第一个数字。...接下来,你需要按下述步骤操作: 如果在 nums 中找到 original ,将 original 乘以 2 ,得到新 original(即,令 original = 2 * original)。...返回 original 的 最终 值。 示例 1: 输入:nums = [5,3,6,1,12], original = 3 输出:24 解释: - 3 能在 nums 中找到。...2....while original in s: original <<= 1 return original 36 ms 15.1 MB Python3 ---- 我的CSDN
它涵盖了操纵列以便按照您希望的方式获取它们的工具:这可以是计算新列,将列更改为离散值或拆分/合并列。...在示例代码中,我们将睡眠数据从以小时为单位的数据更改为分钟。...示例代码将返回动物名称的最后一个单词并使其为小写。...就像第1部分中的select()函数一样,mutate()有变种: *mutate_all()将根据您的进一步说明改变所有列 *mutate_if()首先需要一个返回布尔值的函数来选择列。...如果我想在几分钟内完成,我可以使用mutate_at()并将包含列的所有'sleep'包装在vars()中。 其次,我在飞行中创建一个函数,将每个值乘以60。
实际上,如果我们可以将包含多行和多列的二维区域转换为仅包含一列的一维区域,则可以按如下方式重新定义任务:给定一个单列区域,我们是否可以确定应该查看哪些索引,以便获得每行中的最小数?...要找出每行中的最小值,如果我们将两列区域转换为具有两倍原始行数的单列区域,就不那么容易了。...如果我们现在对这些组合值使用LARGE函数,很明显,最后一行(第10行)中的3个值将位于结果数组的顶部;接下来是第9行中的3个值,然后是第8行中的3个值,依此类推,直到最后3个元素成为第1行中的3个值。...因此,公式转换为: =LARGE(A1:C10,{29;27;15;29;23;20;6;15;11;27}) 返回值数组: {2;3;7;2;5;6;10;7;8;3} 这是每行数据中的最小值,从第20...行的最小值2开始,第19行的最小值3,依此类推,直到第一行的最小值3为止。
解题思路 从右至左给每一位编号,最右边为第0位,依次为第1位、第2位……对于“2021abcd”,d是第0位,c是第1位,依此类推。 每一位上的数字乘以16的相应次方(权重)。...例如,d(十进制值)乘以16^0,c乘以16^1,b乘以16^2,a乘以16^3,1乘以16^4,2乘以16^5,0乘以16^6(注意这里的0不影响结果),2乘以16^7。...将步骤2中得到的所有乘积相加,得到最终的十进制值。 二、进制转换 用户登录 题目描述 给定一个 N 进制数 S,请你将它转换为 M 进制。 输入描述 第一行为一个整数 T,表示测试数据数量。...输出描述 输出共 T,每行表示一组数据的答案 #include using namespace std; using ll = long long; const int...int len = s.length();//获取字符串长度 s = "#" + s; // 其他字符也行, 不是一定要 "#" // 在前面添加一个"#"字符,这是为了让字符串的索引从
在Matlab中排序某个向量(一维)时,可以使用sort(A),其中A为待排序的向量,如果仅是用来排序A,那么直接使用sort(A)即可,如果排序后还需要保留原来的索引可以用返回值,即[B,ind...]=sort(A),计算后,B是A排序后的向量,A保持不变,ind是B中每一项对应于A中项的索引。...由于在sort函数的结果中,是安升序排序的,要转换成降序,先用X=eye(n)生成一个n维的单位阵,然后用X=rot90(X)将其旋转为次对角线的单位阵,再用原来矩阵乘以X即可,如要讲A逆序排列采用如下步骤...4 5 1 2 2 3 4 5 1 1 2 3 4 5 5 1 2 3 4 4 5 1 2 3 结果解释: a是原来的矩阵x按照行,每行从小到大重新排列得到的新矩阵。 ...b告诉你重排的详细信息,也就是做了什么样的变动。 例如b的第一行显示3 4 5 1 2,那么将原矩阵X的第一行的第3 4 5 12个元素取出来,顺次排列,就变成a矩阵的第一行。
---- 第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换...6个值 In[4]: columns[5] Out[4]: 'WOMENONLY' # 取出该数组的第2\9\11 In[5]: columns[[1,8,10]] Out[5]: Index(['...、顺序也相同时,不会生成笛卡尔积;索引会按照它们的位置对齐。...更多 # 用axis参数可以高亮每行的最大值 In[74]: college = pd.read_csv('data/college.csv', index_col='INSTNM')...# 用idxmax方法选出每行种族比例最高的列名 In[92]: highest_percentage_race = college_ugds.idxmax(axis='columns')
第1步:打开BmpCvtST.exe ,直接将PNG格式的图片拖到此软件里面即可,或者点击File->Open进行加载也是可以的。 ? 第2步:点击File->Save as,弹出如下窗口 ?...第25行,设置DMA2D采用存储器往存储器传输数据模式,输入存储器只能是前景层。即DMA2D将FGMAR寄存器所指向的存储数据传输到寄存器OMAR所指向的存储器。...328*2计算的是所在行的具体地址。 乘以2是因为RGB565颜色格式的1个像素占用两个字节。 第5行是位图的行偏移,行偏移的意思就是一行结束到下一行开始的距离,单位像素个数。...24*2计算的是所在行的具体地址。 乘以2是因为RGB565颜色格式的1个像素占用两个字节。 第6行,输出行偏移的,由于输出区需要的长度是128,那么行偏移就是LCD的长度减去128。...g_LcdWidth*20*2计算的是行数占用的字节数。 176*2计算的是所在行的具体地址。 乘以2是因为RGB565颜色格式的1个像素占用两个字节 第2行是位图首地址。
; 2.使用两个嵌套的for循环,外层控制行数,内层控制列数; 3.你可以将图案看作在一张表格上,对于每个位置( i , j ),通过条件判断 i == j 表示主对角线(从左上角到右下角)上的位置,...对于主对角线(从左上角到右下角),行索引 i 和列索引 j 是相等的,即 i == j 。...(索引即下标); 例如,在 5*5 的矩阵中,主对角线上的点为 (0, 0)、(1, 1)、(2, 2)、(3, 3)、(4, 4),都满足 i == j 。...对于副对角线(从右上角到左下角),行索引 i 与列索引 j 的和等于矩阵的边长减 1,即 i + j == size - 1 。...从倒数第 2 行到第 1 行 for (int j = 1; j < i; j++) { // 内层循环打印每行开头的空格,空格数量逐行递减 printf(" "
数组 GLSL ES 只支持一维数组,且没有 pop()、push() 等操作,声名数组只需要在变量后加上中括号"[ ]" 和数组长度,如下: //声明含有4个数浮点数的数组 float floatArray...[4]; //声明含2个vec4的对象数组 vec4 vec4Array[2]; 数组的长度必须大于 0 的整型常量表达式,如下定义: 整型字面量 用const 限定字修饰的全局变量或局部变量,...不包括参数 由上面两条中的项目组成的表达式 如下面代码会出错: int size = 4; vec4 vec4Array[size]; //错误,如果size使用const修饰则不会出错 注意,不可以使用...数组元素可以通过索引值来访问,索引值从 0 开始,且只有整型常量表达式和uniform变量可以被用作数组的索引值。...,如下: //将floatArray的第2个元素乘以3.14 float f = floatArray[1] * 3.14 //将vec4Array的第1个元素乘以vec4 vec4 v4 = vec4Array
使用这套代码,三角矩阵较原来的矩阵可以节约一半的内存。 在Lua中表示矩阵的第二种方式是将两个索引合并为一个。典型情况下,我们通过将第一个索引乘以一个合适的常量再加上第二个索引来实现这种效果。...函数concat还有第2个可选参数,用于指定插在字符串间的分隔符。有了这个分隔符,我们就不必在每行后插入换行符了。...,表示从第 1 个节点到第 2 个节点有一条边。...对于每一行,调用函数 string.match 将一行中的两个节点的名称分开,然后根据名称找到对应的节点,最后将这些节点连接在一起。...该函数的第 1 个参数是当前节点,第 2 个参数是目标节点,第 3 个参数用于保存从起点到当前节点的路径,最后一个参数为所有已被访问节点的几何。
对于每个矩阵,首先在一行中给出其行数R和列数C,随后R行,每行给出C个整数,以1个空格分隔,且行首尾没有多余的空格。输入保证两个矩阵的R和C都是正数,并且所有整数的绝对值不超过100。...输入样例1: 2 3 1 2 3 4 5 6 3 4 7 8 9 0 -1 -2 -3 -4 5 6 7 8 输出样例1: 2 4 20 22 24 16 53 58 63 28 输入样例2: 3 2...38 26 43 -5 0 17 3 2 -11 57 99 68 81 72 输出样例2: Error: 2 !...= 3 解题思路: 若矩阵A的列和矩阵B的行不相等,直接输出Error: Ca != Rb。否则,令矩阵A乘以矩阵B的结果为矩阵res。...矩阵res中的第i行第j列的元素值为矩阵A的第i行每个元素乘以矩阵B的第j列的每个元素的积。注意输出格式哦!
本文将详细探讨这些函数的使用方法,并通过示例代码展示它们在实际中的应用场景。 Numpy中的 min 函数 min 函数用于找到数组中的最小值。...(arr) print("数组中最小值的索引位置:", min_index) 运行以上代码,输出结果为: 数组中最小值的索引位置:2 在这个示例中,np.argmin() 函数返回了数组 arr...中最小值(5)的索引位置,即2。...最大值的索引位置:", max_position) 运行以上代码,输出结果为: 最小值的索引位置: (2, 1) 最大值的索引位置: (0, 2) 在这个示例中,np.argmin() 和 np.argmax...掌握这些Numpy聚合函数,将大大提高数据处理的效率和准确性。希望本文提供的详解和示例代码能帮助大家更好地理解和应用这些重要的函数。
简单介绍完 gather 函数之后,来看一个简单的小例子:一次将下面 2D 张量中所有红色的元素采集出来。...假设此时列索引的规律是已知并且固定的,我们只需要给出这些红色元素在行上的索引号就可以将这些红色元素全部采集出来。 至此,对于这个 2D 张量的小例子,已知了输入张量和指定行上的索引号。...1 行的第 2 列 6: 第 2 行的第 0 列 现在行索引号是有规律的:从 0 到 2 逐渐递增。...现在假设此时行索引的规律是已知并且固定的,我们只需要给出这些红色元素在列上的索引号就可以将这些红色元素全部采集出来了。...dim = 1 表示在列上索引,此时假定已知且固定了在行上的索引: 在 0 行的第 0 列,在 0 行的第 1 列 在 1 行的第 2 列,在 1 行的第 3 列 在 2 行的第 1 列,在 2 行的第
为了对矩阵执行行缩减,可以使用一系列基本行操作来修改矩阵,直到矩阵的左下角尽可能地用零填充。基本行操作分为三种类型: 1.交换两行, 2.将一行乘以一个非零数, 3.将一行的倍数添加到另一行。...(减法可以通过将一行乘以 -1 并将结果添加到另一行来实现) 使用这些操作,矩阵总是可以转换为上三角矩阵,实际上是行梯形矩阵。...一旦所有前导系数(每行中最左边的非零条目)都为 1,并且包含前导系数的每一列在其他地方都为零,则称该矩阵为简化行梯形形式。这种最终形式是独一无二的;换句话说,它与所使用的行操作序列无关。...在下面的伪代码中,A[i, j]表示矩阵A在第i行和第j列中的条目,索引从 1 开始。转换在原地执行,这意味着原始矩阵丢失,最终被其行梯形形式替换。 看不懂?...这段实现的是上面的伪代码 一个很有趣的变量名 gaussian_elimination([[2, 2], [0, -2]], [[-1], [-1]]) 调用的时候就是这样,输入一个大元组,里面有两个小元组
10为终点""""""# numpy的基础运算# 轴用来为超过一维的数组定义的属性,二维数据拥有两个轴:第0轴沿着行的垂直往下,第1轴沿着列的方向水平延伸。...,若一个是矩阵,另一个是数,就是矩阵中的每个元素乘以这个数c_dot = np.dot(d,e) # 线性代数中矩阵乘法,还可以这么写:c_dot = a.dot(b);dot 函数用于矩阵乘法,对于二维数组...col in a2.T: print(col) # 迭代a2的列a2.flatten() # 将a2矩阵变为一维矩阵# a2.flat相当于flattten的迭代器for item in a2....,也可以:df.adf[0:3] # 选择第0、1、2行数据# loc根据标签选择df['20130102':'20130104'] # 选择值在2013-1-2、2013-1-3的数据df.loc['...20130102'] # 选择日期为2013-1-2的数据df.loc[:,['a','b']] # 选择所有行,列为a、b的数据(换句话说:提取a、b列的数据)df.iloc[:,0] # 提取第0
上面公式红色部分都是一样的结果,都是计算BMP图像中每行的字节数。 其中cx * biBitCount是实际一行占用的位数。暂且用dwRowBit表示吧。...32/8 ,和32/32 * 4都是一样的 情况3: dwRowBit为34位,按理说最少需要4个字节带1位,但是因为必须是4的整数倍,所以应该以8个字节保存。 如何将34位转化为8个字节呢?...2.由图像的高度和宽度来计算图像数据的字节数。要注意的是并不是图像的高度乘以图像宽度乘以表示每象 素的字节数就行了,因为在BMP的文件格式中规定每行的字节数必须是4的整数倍,不是4的整数倍的要补 零。...,要为4的整数倍,所 以除以32再乘以4,整数除法自动取整。...,除以8是每行图像占用的字节数,要为4的整数倍,所以除以32再乘以4 31是按整数除法自动取整的原则来的,其保证每行图像字节数必须是4的整倍数!
VaR是第99个百分位数(或500天中第5个最差回报率)的最差每日收益乘以当前资产值。...假设收益率服从正态分布,则计算VaR的另一种方法是将标准偏差乘以与所需置信区间相对应的z分数,在本例中,均值的99%置信区间为-2.58。...将结果数字加到平均收益上,然后乘以当前资产价值即可得出VaR。...针对该视图的查询将产生以下内容,该结果显示每行(第一行除外)现在具有包含的开始时间和排除的结束时间。 为了每秒发出一行,我们编写了一组用户定义的表函数(UDTF)。您可以在此处查看代码。...在下面的查询中,我们希望显示该资产的99%可能的最差未来价格,因此我们将当前价格(mid_price)乘以1 + var99_return。
和False age = titanic_survival["Age"] # 使用loc获取的数据时的切片,包括两端的索引对应的数据 print(age.loc[0:6]) print("-------...-------------------") age_is_null = pandas.isnull(age) # 对普通列表数据的切片,不包括右端的索引对应的数据 print(age_is_null[0...pivot表中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的多索引对象(层次索引)中 # index 告诉方法按哪个列分组 # values 是我们要应用计算的列(可选地聚合列) #...索引下标从0开始) row_index_83_age = titanic_survival.loc[83, "Age"] # 获取第767行数据的Pclass列的值 (loc索引下标从0开始) row_index...# 对于标准索引,将使用索引名称(如果设置), # 否则将使用默认的“index”或“level_0”(如果已经使用了“index”)。
她发现商店一共有 33种包装的铅笔,不同包装内的铅笔数量有可能不同,价格也有可能不同。为了公平起 见,P老师决定只买同一种包装的铅笔。...商店不允许将铅笔的包装拆开,因此P老师可能需要购买超过nn支铅笔才够给小朋 友们发礼物。 现在P老师想知道,在商店每种包装的数量都足够的情况下,要买够至少nn支铅笔最少需要花费多少钱。...输入格式 第一行包含一个正整数nn,表示需要的铅笔数量。 接下来三行,每行用22个正整数描述一种包装的铅笔:其中第11个整数表示这种 包装内铅笔的数量,第22个整数表示这种包装的价格。...输入输出样例 输入 #1 57 2 2 50 30 30 27 输出 #1 54 输入 #2 9998 128 233 128 2333 128 666 输出 #2 18407 输入 #3 9999 101...= 0)) * p.price; //当 n 不能整除一包铅笔的数量时,需要多买一包,此时布尔表达式的值为 1,就是加上一包,用包数乘以价格得到这种包装的总价格 if (total <
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