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Python中求数字的平方根和平方的几种

方法一: 使用内置模块 >>> import math >>> math.pow(12, 2) # 求平方 144.0 >>> math.sqrt(144) # 求平方根 12.0...>>> 方法二: 使用表达式 >>> 12 ** 2 # 求平方 144 >>> 144 ** 0.5 # 求平方根 12.0 >>> 方法三: 使用内置函数...>>> pow(12, 2) # 求平方 144 >>> pow(144, .5) # 求平方根 12.0 >>>

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视频中奇怪数字和设计的起源

来源：Demuxed 2021 主讲人：Yuriy Reznik 内容整理：王珅在这次演讲中，主讲人回顾了一些在现代视频和媒体系统中存在的看起来很奇怪的数字和设计，并进一步解释它们是如何和因为什么原因被衍生出来的...，并试图理解为什么在现代视频和媒体系统中存在的看起来很奇怪的数字和设计，同时他们背后的原因是什么，他们是如何产生的。...帧和帧率首先，主讲人介绍了帧和帧率，在现代系统中，帧率有 24、25、30以及他们的倍数，还有一些看起来很奇怪的分数帧率，29.97、23.976、59.94 等等，而这些背后的原因是什么？...在没有CD的时候，这是一个杰出的发明，但现在真的没有借口来使用了。像素、分辨率、SARAS、DARS 现在我们进入了完全的数字视频时代，现在的帧是像素的矩阵，但实际上这些像素不一定是方形的。...如果你使用小素数是作为数字的基础，那么就会产生相对较小的分数，当转换系数和分数都很小，这意味着多相组成中不同阶段的数量，硬件实现中的状态数量变小，需要存储在过滤器中的记忆量变小。

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Numpy解决找出二维随机矩阵中每行数据中最接近某个数字的数字

解决思路：利用np.random.rand()函数生成随机的矩阵。...abs函数实现对矩阵中每一个元素和指定元素相减 np.argsort()函数实现找到排序后新元素在原来矩阵中的下标利用mask函数提取矩阵中第一列的元素最后利用for循环遍历所有的二维坐标，找到矩阵中每行中满足特定要求的数字...---- 环境搭建准备：需要提前下载好numpy模块。...2.输入cmd，进入命令行窗口 3.输入如下命令： pip install numpy 包安装好之后，就可以开始正常写代码了 ---- 具体实现过程： np.random.rand()...) 注意到c数组中第一列的元素，表示的b中最小的元素在b中的下标，利用mask对其进行提取数据 mask提取指定行中的元素 mask = c[:,0] for循环输出 for i in range

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Numpy中的矩阵运算

安装与使用大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...这是 numpy官方文档，英文不太熟悉的，还有 numpy中文文档 numpy 同时支持 python3 和 python2，在 python3 下直接pip install安装即可，python2 的话建议用...) # 创建初始化为0的矩阵 # .transpose()转置矩阵 .inv()逆矩阵 # .T转置矩阵，.I逆矩阵举个栗子 # python3 import numpy as np # 先创建一个长度为...) print(mat2*mat1) # 或者你可以用 np.dot()以及 np.multiply() 要注意：numpy 的数组和 python 的列表是有区别的，比如：列表 list 只有一维。...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END

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numpy在数字图像处理中的应用

本文主要介绍numpy在数字图像处理中的应用,其中包括:矩阵创建、矩阵转换、基本操作、矩阵运算、元素获取、读取显示图像、简单绘图、文章目录矩阵创建矩阵转换基本操作矩阵运算元素获取读取显示图像...as np 在矩阵中重要的三个属性 A = np.random.randint(0,9,(3,3)) print('A.dtype =', A.dtype) print('A.ndim =', A.shape...(3,3),dtype=np.uint8) print(A) [[1 1 1] [1 1 1] [1 1 1]] reshape函数是numpy中一个很常用的函数，作用是在不改变矩阵的数值的前提下修改矩阵的形状...A.reshape((1,9))) print(A.reshape((-1,9))) [[1 1 1 1 1 1 1 1 1]] [[1 1 1 1 1 1 1 1 1]] A.T or A.transpose()将这个矩阵装置...1 1] [1 1 1] [1 1 1]] [[3 3 3] [3 3 3] [3 3 3]] [[0.5 0.5 0.5] [0.5 0.5 0.5] [0.5 0.5 0.5]] # 平方

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Numpy 中的矩阵求逆

矩阵求逆import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a)) # 对应于...MATLAB中 inv() 函数# 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆A = np.matrix(a)print(A.I)2....矩阵求伪逆import numpy as np# 定义一个奇异阵 AA = np.zeros((4, 4))A[0, -1] = 1A[-1, 0] = -1A = np.matrix(A)print(...A)# print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv() 函数

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奇怪的数字0.577不断出现在我们身边

π对我们而言，除了在理解圆这方面至关重要之外，它并不是一个特别容易算的数字，因为人们几乎不可能知道它的确切值，它各个位上数字出现的方式并没有规律，要算出π的每个数字我们几乎可以算到无穷。...虽然π有这么不方便的属性，但它由于在自然和数学中不断出现而声名鹊起，就连一些与圆没什么太大关系的地方我们也能看到它。它并不是唯一一个出现得奇怪的数字，0.577也到处都是。...如果你不断地将1 + 1/2 + 1/3 +1/4等数字相加，就会得到调和级数。将它加到无穷，你就精通了调和级数。...自然对数比调和级数更难解释，但长话短说的解释版本是如果你取自然对数的值与调和级数的值之间的差，那么你就能得到欧拉常数，取欧拉常数小数点后三位，就是0.577了(和π一样，欧拉常数的小数点后有很多位数字，...这个问题本身很有趣，但更奇怪的是欧拉常数不仅能解释看似矛盾的谜语。它出现在各种物理问题中，包括多个量子力学方程。它甚至也存在于科学家们用来寻找希格斯玻色子的方程中。对此没有人知道为什么。

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利用MAP函数计算一系类数字的平方

1 问题如何使用map函数计算一系列数字平方。 2 方法通过使用定义函数（add），创建一个list，包含这一系列数字，再使用map函数。...通过实验、实践等证明提出的方法是有效的，是能够解决开头提出的问题。...print(list(map(lambda x:x**2,range(11)))) 3 结语针对使用map函数计算一系列数字平方的问题，提出通过使用定义函数（add），创建一个list，包含这一系列数字...，再使用map函数的方法，map函数是python中的一个内置函数，map在这里是映射的意思会根据提供的函数对·指定序列做映射，map函数的第一个参数是一个函数，第二个参数的一个序列，里面每个元素作为函数的参数进行计算和判断...函数返回值则作为新的元素储存起来通过以上实验，证明该方法是有效的，本文的方法仍有方法不足和考虑不周的地方，未来可以继续研究更高级的算法。

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获取不连续数字中缺的数字

且将断号的号码找出来。需求分析凭证的短号规则，也就是这个凭证是通过怎么一个规则来判断短号的。最后和产品了解每个公司都有自己的规则。不一定是纯数字，也有可能标记有横杠特殊字符等。...砍需求，由于我们在年底进行开发的版本是POC版本，并且时间非常的紧急（以至于我们每天都要搞到11点）。所以说不用很复杂的业务需求，所以最后讨论下来先做为写死的纯数字校验。所以有了今天这篇文章。...CODOING 其实有很多同学看到这个一串数字断号校验，这有什么可讲的呢？简单的一批。刚开始的思路：这些数字有可能从零开始，也有可能从一开始，也有可能从。也有可能中间有很多断号的等等。。。。...= (Integer) objects[length - 1]; ArrayList integers = Lists.newArrayList(); //将所有的值从第一个数字生成...return null; } ArrayList integers = Lists.newArrayList(); //将所有的值从第一个数字生成

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Python中的数字

Python中定义变量不需要声明，但需要赋值才能生效。变量就是变量，它没有类型，我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型，由此可见，Python是一种弱类型语言。...变量赋值：方式一：a=1 方式二：a = b = c = 1 方式三：a,b,c = 1,2,3 Python中的数字 Python2中支持四种数字类型：int、float、long、complex...Python3中支持四种数字类型：int、float、bool、complex(复数) Python所能表示进制数： In [1]: var = 0b111 （二进制） In [2]: var Out...and False or True and True Out[8]: True 当一个逻辑运算式已经判断出结果，将不会继续运算 In [9]: 3+4 and 5+5 or 8+9 Out[9]: 10 数字相关内建函数...： abs(x)返回数字x的绝对值 cmp(x,y)如果Xy)-(x pow(x,y) 返回x的y次幂 sum(iterable) 求一个可迭代对象每个元素相加之和 divmod(x,y) 返回x

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Python | 计算给定数字的平方（3种不同方式）

给定一个数字，我们必须在Python中计算其平方。 ...计算平方是数学中的基本运算。在这里，我们使用3种方法计算给定数字的平方。 ...要查找数字的平方-将数字简单乘以两次。 ...This operator is represented by ** 另一种查找给定数字平方的方法是使用指数运算符 ( ** )，它返回指数幂。...Python | 编写函数以查找给定数字的平方和立方。

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数组中重复的数字

题目描述在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。...例如，如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3}，那么对应的输出是第一个重复的数字2。解题思路最简单的就是用一个数组或者哈希表来存储已经遍历过的数字，但是这样需要开辟额外的空间。...如果题目要求不能开辟额外的空间，那我们可以用如下的方法：因为数组中的数字都在0~n-1的范围内，所以，如果数组中没有重复的数，那当数组排序后，数字i将出现在下标为i的位置。...如果是，则接着扫描下一个数字；如果不是，则再拿它和m 位置上的数字进行比较，如果它们相等，就找到了一个重复的数字（该数字在下标为i和m的位置都出现了），返回true；如果它和m位置上的数字不相等，就把第...i个数字和第m个数字交换，把m放到属于它的位置。

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删除文件中的数字

要从文件中删除数字，你可以使用Python的正则表达式模块re。...下面是一个简单的示例，演示了如何从文件中删除数字：1、问题背景你有一个包含数字和非数字字符的文件，你想从文件中删除所有数字，只保留非数字字符。...下面介绍其中四种方法：方法1：使用正则表达式你可以使用正则表达式来匹配和删除文件中的数字。...string.digits 是一个包含所有数字字符的字符串。方法3：使用 with 语句你也可以使用 with 语句来删除文件中的数字。...这样我们可以将'input.txt'和'output.txt'替换为实际的输入文件和输出文件名。

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数组中重复的数字

题目描述：在一个长度为 n 的数组里的所有数字都在 0 到 n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的，也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。...因此不能使用排序的方法，也不能使用额外的标记数组。对于这种数组元素在 [0, n-1] 范围内的问题，可以将值为 i 的元素调整到第 i 个位置上进行求解。...在调整过程中，如果第 i 位置上已经有一个值为 i 的元素，就可以知道 i 值重复。...以 (2, 3, 1, 0, 2, 5) 为例，遍历到位置 4 时，该位置上的数为 2，但是第 2 个位置上已经有一个 2 的值了，因此可以知道 2 重复： public int duplicate(

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数字化转型中的DevOps-数字运营

何为IT组织精益运营，在DevOps“价值交付”的过程中，明确了软件交付的服务载体，通过软件交付的全生命周期管理达到“提升效率、降低成本”的目的，将DevOps的数字价值延伸至企业全面数字化经营，形成“...，对外构建数字化经营和数字化业务创新，通过数字互联的方式将“人、财、物”和企业经营和业务运营进行结合，最终实现企业商业模式的优化。...DevOps通过数字要素融合的方式，保持IT组织和业务组织之间的数据一致性，将需求数据、业务表现数据、用户数据、业务监控数据进行基线处理，保持业务组织在数据反馈中的核心地位。...在数据方面，将营销活动、产品要素、产品内容、服务能力进行数字拆解，形成功能诉求和服务诉求，当市场变化频繁或业务需求复杂的时候，IT组织和业务组织的数据保持一致，能够保证决策过程中的科学和高效。...在DevOps的最佳实践高阶场景中，项目后评价和业务活动反馈是一个新的热点，同时，快节奏的业务实践和高频的市场试错已经束缚DevOps更大范围的覆盖业务组织，同时，不同组织之间的语言翻译准确性成为数字运营的核心基础能力

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数字化转型中的DevOps-数字可视

在业务测，通过交付尽快的将产品投放至市场，通过反馈及时调整产品策略和营销策略，更好的适应市场的变化，这是一种基于DevOps“交付价值”的信息流传递，同时也可以将端到端的产品交付延伸至端到端的价值交付。...企业数字化转型是一个宏大的概念，将企业经营与数字技术进行结合，提升经济效益转型发展，即利用数字技术，推进企业各要素、各环节全部数字化，推动技术、业务、人才、资本等资源配置优化，推动业务流程、生产方式重组变革...效率提升提升“组织级”的软件交付效率促进人财物、资本、安全等方面的管理更加精准有效二、数字可视在数字化转型中的作用笔者将数字可视作为《数字化转型中的DevOps》系列的开篇，经过一定的考虑，数字可视在数字化转型中存在两个定位...“终端”通过数字的正向反馈能力进行问题定位和辅助决策，数字可视将数据价值进行呈现，而“终端”需要根据呈现内容进行思考和行动。...举一个简单的例子进行说明，产品进行运营之前，通过DevOps的方式进行软件的交付，软件的交付速度和质量直接导致产品投放市场后的表现，因此IT精益运行在全面数字化经营中是一个重要的部分。

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数字化转型中的DevOps-数字风险

，在企业内部，IT战略管理、组织架构、数字文化、各条业务线和IT客户服务等多层级的数据理念和数据口径同样将数字风险进一步放大。...，最常见的数字风险场景主要有IT组织的效能评估，IT项目的后评估和成本复盘，产品运营过程中的保障反馈。...同时，将安全数据进行链路贯通，可以面向产品运营过程中的所有节点，以业务语言的方式，从业务视角进行情报输送和舆情传递，驱动数字可视和数字运营实现安全遥测。...根据权威数据的统计，用户体验主要聚焦在对功能的高期望和对问题的低容忍，因此DevOps需要将数字反馈前置，覆盖用户体验场景，以用户视角的方式，将数字场景延伸至业务规划、产品需求、测试数据、发布策略和最终的业务监控...数字化转型需要具备多个“阶梯性”的目标，而“全局性”战略只能有一个，将目标按照场景和组织进行分解，然后投入到各个能力子域的日常运行中，不断去试错改进，才能最终达成目标。

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如何将数字转换成口语中的文本串

概述今天突发奇想, 写一个将数字转换成中文字符串的函数. 并不是将 1234 转成 '1234' , 而是将 1234 转成 '一千二百三十四'. 本来以为很简单, 写下来之后发现还是有些坑的....数字的念法: 零一二三四五六七八九每一位都有一个对应的权重: 个十百千万所以我的初步想法是, 将数字的每一位都转成中文然后拼上对应的权重, so easy....索引和数字对应为: 个十百千 :return: """ # 保存每一位的内容 result_list = [] # 遍历数字的每一位, 将数组转列表并倒序遍历...经过我的一番测试, 基本完成. 总结开始有这个想法的时候, 我想着会很简单, 随便写写咯. 但是当真正开始动手后, 才发现, 事情完全偏离了我的预期....在写的过程中, 初版只是个很简单的版本, 但是在自己尝试的过程中总是发现各种各样的问题, 甚至有的时候解决了这个问题, 回头一测, 发现原来已经改好的问题有出现了, 唉, 果然还是功力太浅啊. too

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【Leetcode -367.有效的完全平方数 -374.猜数字大小】

Leetcode -367.有效的完全平方数题目：给你一个正整数 num 。如果 num 是一个完全平方数，则返回 true ，否则返回 false 。...完全平方数是一个可以写成某个整数的平方的整数。换句话说，它可以写成某个整数和自身的乘积。不能使用任何内置的库函数，如 sqrt 。...题目：猜数字游戏的规则如下：每轮游戏，我都会从 1 到 n 随机选择一个数字。...请你猜选出的是哪个数字。如果你猜错了，我会告诉你，你猜测的数字比我选出的数字是大了还是小了。...1：我选出的数字比你猜的数字大 pick > num 0：我选出的数字和你猜的数字一样。

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Python numpy tensorflow 中的点乘和矩阵乘法

1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个... m*n 的矩阵。...只有 w 的列数 == x的行数时，才能进行矩阵乘法运算； ?

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